Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Туториал
Это руководство для тех, кто уже написал классное приложение на Python, но еще не писал для них тесты. Тестирование в Python — обширная тема с кучей тонкостей, но не обязательно все усложнять. В несколько простых шагов можно создать простые тесты для приложения, постепенно наращивая сложность на их основе. В этом руководстве вы узнаете, как создать базовый тест, выполнить его и найти все баги, до того как это сделают пользователи! Вы узнаете о доступных инструментах для написания и выполнения тестов, проверите производительность приложения и даже посмотрите на проблемы безопасности.
За 2 года мне посчастливилось посетить более сорока собеседований в качестве кандидата на позицию «Middle Python-разработчик». На последних пятнадцати собеседованиях я понял необходимость задавать вопросы работодателю, чтобы в дальнейшем не столкнуться с неожиданностями по работе. Помимо базовых вопросов, которые обычно задают кандидаты работодателю я решил сформировать свои вопросы. Когда я задавал эти вопросы на собеседованиях, я получал самые различные реакции со стороны собеседующих. Кто-то говорил, что я дотошный, кто-то считал эти вопросы слишком банальными, а кто-то даже начинал нервничать(краснеть) и немедленно прерывать собеседование с нелепой отговоркой о том, что у него совещание. В этой статье я хотел бы рассказать об общих идеях посещения таких мероприятий а также привести мои 22 вопроса, которые я задаю на собеседовании работодателю.
Каждый из нас воспринимает тексты по-своему, будь это новости в интернете, поэзия или классические романы. То же касается алгоритмов и методов машинного обучения, которые, как правило, воспринимают тексты в математической в форме, в виде многомерного векторного пространства. Статья посвящена визуализации при помощи t-SNE рассчитанных Word2Vec многомерных векторных представлений слов. Визуализация позволит полнее понять принцип работы Word2Vec и то, как следует интерпретировать отношения между векторами слов перед дальнейшем использованием в нейросетях и других алгоритмах машинного обучения. В статье акцентируется внимание именно на визуализации, дальнейшее исследование и анализ данных не рассматриваются. В качестве источника данных мы задействуем статьи из Google News и классические произведения Л.Н. Толстого. Код будем писать на Python в Jupyter Notebook.
Представьте себе небольшой конвейер. По нему едут товары или какие-то детали, на которых важно распознавать текст (возможно, это некий уникальный идентификатор, а может, и что-то более интересное). Хорошим примером будут посылки. Работу конвейера дистанционно контролирует оператор, который отслеживает неполадки и в случае чего решает проблемы. Что может ему в этом помочь? Девайс на платформе Android Things может быть неплохим решением: он мобильный, легко настраивается и может работать через Wi-Fi. Мы решили попробовать использовать технологии ABBYY и узнать, насколько они подходят для таких ситуаций — распознавания текста в потоке на “нестандартных устройствах” из категории Internet of Things. Мы сознательно будем упрощать многие вещи, так как просто строим концепт
Внутреннее устройство словарей в Python не ограничивается одними лишь бакетами и закрытым хешированием. Это удивительный мир разделяемых ключей, кеширования хешей, DKIX_DUMMY и быстрого сравнения, которое можно сделать ещё быстрее (ценой бага с примерной вероятностью в 2^-64). Если вы не знаете количество элементов в только что созданном словаре, сколько памяти расходуется на каждый элемент, почему теперь (CPython 3.6 и далее) словарь реализован двумя массивами и как это связано с сохранением порядка вставки, или просто не смотрели презентацию Raymond Hettinger «Modern Python Dictionaries A confluence of a dozen great ideas». Тогда добро пожаловать.
Есть 100500 способов и инструментов создать простого serverless чат-бота для телеграм. А наш все-равно будет проще, хотя бы по числу кликов в интерфейсе. Сам бот будет написан на Python, а выполнятся будет на serverless движке Swifty.
Здесь я попытался показать на практике, что собой представляют некоторые важные концепции из области создания компиляторов. Есть вероятность, что подобные 15-минутные завершенные истории могут оказаться неплохим способом погружения в сложные темы. Только хорошо бы не пассивно читать то, что представлено ниже, а еще и проверять код в работе.
Если первый опыт окажется успешным, то в будущем вас могут ожидать и другие 15-минутные "зарисовки" по тематике компиляторов.
Веб-фреймворк Django подробно документирован на официальном сайте: там и теория, и справочная информация, и руководства для новичков. Однако, несмотря на качество, далеко не всем новичкам эта документация приходится по душе. Что ж, у вас есть два пути. Первый — записаться на обучающие курсы. Второй — в очередной раз заглянуть на полки интернет-магазинов. Этим мы сегодня и займёмся.
Это tutorial по библиотеке TensorFlow. Рассмотрим её немного глубже, чем в статьях про распознавание рукописных цифр. Это tutorial по методам оптимизации. Совсем без математики здесь не обойтись. Ничего страшного, если вы её совершенно забыли. Вспомним. Не будет никаких формальных доказательств и сложных выводов, только необходимый минимум для интуитивного понимания. Для начала небольшая предыстория о том, чем этот алгоритм может быть полезен при оптимизации нейронной сети.