Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Совсем недавно у нас вышла подробная книга о работе с хранилищем данных Google BigQuery. Сегодня мы решили вновь кратко затронуть эту тему и опубликовать небольшой кейс о выполнении запросов к данным BigQuery на Python и R. Сообщите в комментариях, интересует ли публикация на тему машинного обучения с применением BigQuery
7 августа Facebook представил Pysa — ориентированный на безопасность статический анализатор с открытым исходным кодом, помогающий работать с миллионами строк в Instagram. Раскрыты ограничения, затронуты проектные решения и, конечно, средства, помогающие избегать ложных положительных срабатываний. Показана ситуация, когда Pysa наиболее полезен, и код, в котором анализатор неприменим. Подробности из блога Facebook Engineering под катом.
Audio
Меня зовут Борис и в этом труде я поделюсь с тобой опытом проектирования и реализации сервиса массовых рассылок, как части объемлющей системы оповещения студентов преподавателями (далее также — Ада), которую тоже я осуществляю.
Сегодня я расскажу вам о моем опыте с ВК, найденных багах, об отношении к пользователям и, собственно, как получить аудиозаписи вк, пользуясь "не багами а фичами", как меня заверяли сотрудники данной корпорации. Итак, приступим!
Podcast
OpenCV — это open source библиотека компьютерного зрения, которая предназначена для анализа, классификации и обработки изображений. Широко используется в таких языках как C, C++, Python и Java.
Руководство, описанное в этой статье, поможет вам в тестировании веб-интерфейсов. Мы создадим простое надежное решение для тестирования веб-интерфейса с помощью Python, pytest и Selenium WebDriver. Мы рассмотрим стратегии построения хороших тестов и паттерны написания правильных автоматизированных тестов. Конечно же, разработанный проект по тестированию сможет послужить хорошей основой для создания собственных тест-кейсов.
Представляем настраиваемую и интерактивную структуру дерева решений, написанную на Python. Эта реализация подходит для извлечение знаний из данных, проверки интуитивного представления, улучшения понимание внутренней работы деревьев решений, а также изучение альтернативных причинно-следственных связей в отношении вашей проблемы обучения. Она может использоваться в качестве части более сложных алгоритмов, визуализации и отчётов, для любых исследовательских целей, а также как доступная платформа, чтобы легко проверить ваши идеи алгоритмов дерева решений.