Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram
Python-приложения используют множество скриптов. Этим и пользуются злоумышленники, чтобы подложить нам «свинью» — туда, где мы меньше всего ожидаем её увидеть.
Одним из достоинств Python считается простота использования: чтобы запустить скрипт, нужно просто сохранить его в .py-файле и выполнить команду python с этим файлом (например, python my_file.py). Так же легко разбить наш файл, например, на модули my_app.py и my_lib.py и далее для подключения модулей использовать конструкцию import...from: import my_lib from my_app.py.
Однако у этой простоты и лёгкости есть и обратная сторона: чем проще вам выполнять код из разных локаций, тем больше у злоумышленника возможностей для вмешательства.
- Add typing stubs to support mypy checks
Порой, разбирая завалы больших и малых видеофайлов в папке(папках) нет времени заглядывать в содержимое каждого файла. Тут на ум приходят так называемые thumbnails, которые позволяют в виде нарезки фрагментов из видео, создать представление о содержимом.
Создадим небольшую программу, которая создаст thumbnails для каждого из файлов в текущей папке windows, и добавит timeline к вырезанным файлам.
Когда большинство людей делает фотографию, им просто нужно нажать кнопку спуска на фотокамере или телефоне, и готовое к просмотру изображение, обычно в известном формате JPEG, почти мгновенно появится на экране. Однако для некоторых случаев требуется больше контроля над получением этого самого JPEG. К примеру, вам может захотеться увеличить или уменьшить активность функции удаления шума, или вам может показаться, что цвета получились не совсем верно.
В гостях у Moscow Python Podcast Tech Lead компании Яндекс Сергей Захарченко. Поговорили о том, как быть и что делать, если нужно перейти со второй на третью версию Python и почему это может быть нужно.
Хочется поделиться опытом настройки Raspberry Pi 3B+ в качестве киоска с GUI на базе библиотеки Kivy для Python 3. Почему именно Kivy? Просто мы уже имеем продукт, разработанный на Python, нам бы хотелось добавить к нему графический интерфейс. Стоит отметить, что до Kivy мы перепробовали несколько вариантов, включая wxWidgets и даже браузер на Chromium с веб-приложением. Все эти альтернативы оказались бессильны против Kivy, лёгкой и быстрой. Очень хороший обзор этой библиотеки уже есть на Хабре.
Буду рассказывать о ложной дихотомии ORM и запросов в голом SQL. Расскажу, как Django с одной стороны и aiohttp+asyncpg с другой позволяли нам катиться как угорелые
Будут затронуты следующие темы: основная идея трейсинга микросервисов в контексте APM (application performance management), основные понятия в трейсинге на примере OpenTracing и Jaeger; краткий обзор существующих инструментов, библиотек для трейсинга. Как обеспечить 80% трейсинга и почти не писать код; особенности подготовки к трейсингу кода многопоточных и асинхронных (Tornado и Asyncio) приложений; советы по тестированию кода с трейсингом; краткий обзор будущего трейсинга — OpenTelemetry
Сегодня я опишу в подробностях, как я сделал игру в командной строке, и насколько хороша она получилась.
В этой заметке мы рассмотрим какие существуют основные датасеты в области 3D ML и какие фреймворки для работы с 3D данными могут пригодиться датасаентисту при разработке моделей машинного обучения в данной области.
Анализ социальных сетей – это процесс исследования различных систем с использованием теории сетей. Он начал широко применяться именно тогда, когда стало понятно, что огромное количество существующих сетей (социальных, экономических, биологических) обладают универсальными свойствами: изучив один тип, можно понять структуру и любых других сетей и научиться делать предсказания по ним.
Два года назад я писал на Хабр статью про Yargy-парсер и библиотеку Natasha, рассказывал про решение задачи NER для русского языка, построенное на правилах. Проект хорошо приняли. Yargy-парсер заменил яндексовый Томита-парсер в крупных проектах внутри Сбера, Интерфакса и РИА Новостей. Библиотека Natasha сейчас встроена в образовательные программы ВШЭ, МФТИ и МГУ.
Проект подрос, библиотека теперь решает все базовые задачи обработки естественного русского языка: сегментация на токены и предложения, морфологический и синтаксический анализ, лемматизация, извлечение именованных сущностей.
Недавно в рамках одного собеседования мне понадобилось решить задачу, условие которой приведено ниже