Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Кто не хочет роскошь иметь помощника, который всегда прислушивается к вашему звонку, предвидит все ваши потребности и при необходимости принимает меры? Эта роскошь теперь доступна благодаря голосовым помощникам на основе искусственного интеллекта. Голосовые помощники поставляются в небольших упаковках и могут выполнять различные действия, услышав вашу команду. Они могут включать свет, отвечать на вопросы, играть музыку, размещать онлайн-заказы и делать все виды искусственного интеллекта. Голосовых помощников не следует путать с виртуальными помощниками, которые являются людьми, которые работают удаленно и поэтому могут выполнять все виды задач. Голосовые помощники основаны на технологии. По мере того, как голосовые помощники становятся более надежными, их полезность как в личной, так и в деловой сферах будет расти.
Пост актуальный для майских праздников. 6 недель назад я подал документы, чтобы получить визу в Ирландию. Вылет запланирован на 30 апреля. Существует сайт посольства, на котором публикуются списки решений по визам. Они это делают по понедельникам и четвергам. И вот я сижу в воскресенье, 28 апреля, по моей визе решения еще нет. И дальнейшие мои действия в понедельник зависят от того, будет ли мое заявление в новом отчете или нет. Если нет, то надо будет ехать в посольство и разбираться. Если есть, то дергать визовый центр. Сидеть и обновлять страничку целый день в понедельник казалось унылым времяпрепровождением, поэтому я написал скрипт на Python.
Формальная верификация — это проверка одной программы либо алгоритма с помощью другой. Это один из самых мощных методов, который позволяет найти в программе все уязвимости либо же доказать, что их нет. Более подробное описание формальной верификации можно увидеть на примере решения задачи о Волке, Козе, и капусте в моей предыдущей статье. В этой статье я перехожу от формальной верификации задач, к программам, и опишу, каким образом можно конвертировать их в системы формальных правил автоматически.
Быстрое преобразование Фурье (БПФ — англ. FFT) является одним из важнейших алгоритмов обработки сигналов и анализа данных. Я пользовался им годами, не имея формальных знаний в области компьютерных наук. Но на этой неделе мне пришло в голову, что я никогда не задавался вопросом, как БПФ так быстро вычисляет дискретное преобразование Фурье. Я стряхнул пыль со старой книги по алгоритмам, открыл ее, и с удовольствием прочитал об обманчиво простой вычислительной уловке, которую Дж. В. Кули и Джон Тьюки описали в своей классическойработе 1965 года, посвященной этой теме.
В трудное время мы живем, не находите? Люди эгоистичны, не признают ценность чужих трудов, любят приходить сразу на все готовое. Интеллектуальная собственность для многих вообще выглядит не более чем бюрократической шуткой: «Как же это так, информация должна быть свободной, ведь это ИН-ФОР-МА-ЦИЯ!!!11». Согласен, в идеале это так. Эти ваши анархии, мятежнические настроения и философии андерграундных хакеров/пиратов, стоящих на страже прав простого люда, мне не чужды. Но парадокс в том, что истинная справедливость – это еще и отплачивать всем за их труд и заслуги, поэтому в большинстве случаев пиратство – антагонистическое предприятие. Но вот политика предоставления услуг по защите интеллектуальной собственности, предлагаемая таким замечательным вендором, как ИнфоПротектор, вызвал у меня праведный гнев.
В этом уроке мы собираемся обсудить поверхностное (shallow) и глубокое (deep) копирование с помощью примеров на Python. Мы рассмотрим определение глубокого и поверхностного копирования, а также их реализации на языке Python, чтобы оценить основные различия между двумя типами копирования.
Во многих программах, которые мы пишем, нам часто приходится копировать объекты по какой либо причине, например, из-за улучшения вычислительной эффективности. Есть два способа сделать это: сделать полную копию или поверхностную копию. Прежде чем мы обсудим различия между ними, давайте сначала рассмотрим, что такое глубокое и поверхностное копирование.
На повестке дня интересная тема — будем создавать с нуля собственную нейронную сеть на Python. В ее основе обойдемся без сложных библиотек (TensorFlow и Keras). Основное, о чем нужно знать — искусственная нейронная сеть может быть представлена в виде блоков/кружков (искусственных нейронов), имеющие между собой, в определенном направлении, связи. В работе биологической нейронной сети от входов сети к выходам передается электрический сигнал (в процессе прохода он может изменяться).
Давайте поможем разработчикам разобраться, подходит ли фреймворк Django для их следующего проекта. Вполне вероятно — подходит. Не стоит хвататься за определенный язык программирования или фреймворк лишь потому, что вы пользовались им в вашем предыдущем проекте, или просто потому что он вам хорошо знаком. Так дела не делаются. Прежде чем приступать к новому проекту, следует оценить, какой язык или фреймворк лучше всего подойдет вам для достижения желаемого результата. Что для вас наиболее важно? Безопасность, скорость разработки, масштабируемость, универсальность, поддержка? Лучше принять информированное решение перед тем как приступать к работе, чем потом раскаиваться в поспешном (или, хуже того, навешивать на проект костыли в процессе реализации – из-за того, что заранее не озаботились его поддержкой).
Хотя в большинстве языков программирование (конечно, не во всех) символ подчеркивание ( _ ) используется только для задания имен переменных и функций в стиле snake-case, в Python он имеет особое значение. Если вы хорошо знаете python, синтаксис подобный этому for _ in range(10), __init__ (self), должен быть вам хорошо знаком. Если нет, то этот пост подробно расскажет о том, когда и как используется символ подчеркивание ( _ ) в Python.
В данной статье я хочу рассказать о своем опыте автоматизированного решения капчи компании «Google» — «reCAPTCHA». Хотелось бы заранее предупредить читателя о том, что на момент написания статьи прототип работает не так эффективно, как может показаться из заголовка, однако, результат демонстрирует, что реализуемый подход способен решать поставленную задачу.
Приобретение Vivendi dailymotion три года назад оказалось поворотным моментов для нашей организации. Это позволило переосмыслить вектор нашей работы, переосмыслить саму нашу работу от начала до конца. Мы использовали представившуюся возможность для оценки dailymotion в целом, переосмысления нашей инфраструктуры и, что более важно, архитектуры наших продуктов. В конце концов, проведенный самоанализ подтвердил то, что мы уже знали: мы хотели территориально распространять нашу платформу и разрабатывать API-интерфейсы, мобильные и ТВ-приложения. Это ознаменовало отказ от нынешней монолитной структуры и принятие API-ориентированного подхода. В этой статье описан путь, по которому мы шли.
В своих комментариях к статье «Англоязычная кроссплатформенная утилита для просмотра российских квалифицированных сертификатов x509» пользователь Pas очень правильно заметил про токены PKCS#11, что они «сами все умеют считать». Да, токены фактически являются криптографическими компьютерами. И естественным является желанием использовать эти компьютеры в скриптовых языках будь то Python, Perl или Ruby. Мы уже так или иначе рассматривали использование токенов PKCS#11 с поддержкой российской криптографии в Python для подписания и шифрования документов, для создания запроса на сертификат