Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
MPIRE комбинирует функции, подобные map из multiprocessing.Pool, с преимуществами общих объектов multiprocessing.Process, добавляя к этому также функции копирования при записи. В пакете также есть простые в работе функции состояния рабочего процесса, информирования о нём и индикатора выполнения.
Под катом хотелось бы поговорить об опыте участия нашей команды из лаборатории моделирования природных систем Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО в хакатоне Emergency DataHack 2021. И победы в нём :)
Audio
Возникла идея создать небольшую утилиту на Python, которая будет парсить PDF и сверять со списком швов, взятых из BIM модели. Изначально я обратился к библиотеке pdfminer, вернее к ее форку pdfminer.six. Но скорость работы меня совершенно не устраивала. Вот, например, загрузка файла в 10 страниц и парой картинок.
В процессе познания нейронных сетей я практически не увидел информации о том, чтобы кто-то приближался или хотя бы шёл к созданию сущности, похожей на настоящий ИИ. Большая часть задач, которые решаются нейросетями, это довольно тривиальные вещи, вроде распознавания объектов, имитации чего-либо, автоматизации какой-то задачи с условиями или предсказания поведения объектов, чьи математические модели слишком сложны для моделирование и/или вообще неизвестны. Однако что же с исследовательской частью проблемы? Где и как люди отвечают на вопрос "Как улучшить сам ИИ, чтобы было легче выполнять задачи?" или "Есть ли что-то, что можно добавить в основу ИИ, кроме структуры нейронов и принципов их взаимодействия?"
Уже больше 20 лет я пишу код на разных языках программирования. Так как многие из этих языков считаются мертвыми, то сегодня я буду говорить о высоком искусстве некромантии — о том, как якобы мертвые языки используются в больших и иногда высоконагруженных проектах. Обрабатывая тысячи веб-запросов в секунду и не порождая необходимости писать свой компилятор PHP или переходить на Go или Rust.
Нейронные сети повсеместно используются для выполнения самых разных задач, можно даже сказать, что это самый настоящий «универсальный солдат». Однако, может показаться, что начать работать с нейросетями довольно сложно, несмотря на наличие огромного количества информации в источниках, существование готовых фреймворков, например, tensorflow, pytorch и других.
Начался новый учебный год, и преподавателям, студентам и школьникам, возможно, требуется (или просто хочется) посмотреть на то, как выглядят орбитальки, на которых сидят электроны в атомах: все эти завораживающие буковки s, p, d, f, и т.д. Да, картинок полно как в учебниках, так и в Интернете, но покрутить орбитальки на картинке не получится, а картинку из учебника/с левого сайта в презентацию/реферат без мороки с лицензией пихать (по-хорошему) не стоит. Поэтому в этом посте мы разберём одну из возможных реализаций рисовалки для этих самых орбиталек.
В один прекрасный день я сидел и прикидывал в голове, сколько и чего надо съесть, чтобы получилось 30 гр. белка, 25 гр. жиров и 60 гр. углеводов. Из продуктов у меня были: гречка, яйца и авокадо. Json (БЖУ указанно на 100 гр. сырого продукта):{"Гречка": {"Белки": 11.7, "Жиры": 2.7, "Углеводы": 75}, "Яйца": {"Белки": 12.7, "Жиры": 11.5, "Углеводы": 0.7}, "Авокадо": {"Белки": 2, "Жиры": 15, "Углеводы": 9}}Если вы программист, возможно, вам будет интересно остановиться на чтении и прикинуть, как бы вы ее решали. Статья рассказывает об одном из способов.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
В предыдущей статье я писал веб-приложение и совершенно бездумно реализовал там авторизацию, построенную на JWT. В этой статье я хотел бы устроить небольшое погружение в технические детали того, как это устроено, перебрать разные альтернативы.
Достаточно несложно в React нарисовать форму, где можно позволить пользователям вводить свои учетные данные, включающие в себя логин и пароль. Не стоит практически никаких усилий, чтобы на Django сверить пароль, соответствующий логину в базе данных. Но что дальше? Обзор получился достаточно объемный с примерами кода, которые помогут воссоздать реализацию всех схем аутентификации/авторизации.
Руководство? Гайд? В общем описание моего опыта создания :)
Kedro — фреймворк модульного кода в Data Science. С его помощью вы можете создавать проекты по шаблону, настраивать конвейер в YAML, делить его на части, документировать проект — и это далеко не всё.