Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
В курсовой работе потребовалось написать алгоритм с логарифмической сложностью, который будет находить N-е число из последовательности Фибоначчи.
Или как поменять фундамент старого дома, чтобы он не обвалился
Материал адресован всем специалистам, работающим с данными, которые решили написать первое веб-приложение. В данной публикации я не буду выкладывать листинги кода. На просторах Интернета есть масса практических примеров сборки сервисов, написанных на разных фреймворках. Но вот теоретических статей о логике процесса, архитектуре решения, а, главное, трудностях, с которыми впервые столкнется специалист, крайне мало. Я решил заполнить эту нишу и описать свой личный опыт, который кому-то может быть полезен.
Онлайн-проекты рано или поздно сталкиваются со взломом внутреннего стора, когда читеры накручивают себе игровые предметы, оружие или валюту. Классика. Наш PvP-шутер не стал исключением — брешь мы в итоге закрыли, хотя и пришлось повозиться.
Моя основная работа связана с мобильной рекламой, и время от времени мне приходится работать с данными о мобильных приложениях. Я решил сделать некоторые данные общедоступными для тех, кто хочет попрактиковаться в построении моделей или получить представление о данных, которые можно собрать из открытых источников. Я считаю, что открытые наборы данных всегда полезны сообществу. Сбор данных часто бывает сложной и унылой работой, и не у всех есть возможность сделать это. В этой статье я представлю датасет и, используя его, построю одну модель.
В этой статье мы продолжим погружение в статистику вместе с Python. Если кто пропустил начало погружения, то вот ссылка на первую часть. Ну, а если нет, то я по-прежнему рекомендую держать под рукой открытую книгу Сары Бослаф "Статистика для всех". Так же рекомендую запустить блокнот, чтобы поэкспериментировать с кодом и графиками.
Audio
Как принимать платежи используя YooMoney API и Python
Множество (Set) — структура данных, которая позволяет достаточно быстро (в зависимости от реализации) применить операции add, erase и is_in_set. Но иногда этого не достаточно: например, невозможно перебрать все элементы в порядке возрастания, получить следующий / предыдущий по величине или быстро узнать, сколько элементов меньше данного есть в множестве. В таких случаях приходится использовать Упорядоченное множество (ordered_set). О том, как оно работает, и какие реализации есть для питона — далее.
У python одно из самых крупных комьюнити, это обусловлено тем, что этот язык любят многие за его простоту и универсальность. Очень много энтузиастов, которые создают всё новые и новые библиотеки для облегчения разработки, поэтому среди всего этого разнообразия каждый может подобрать несколько библиотек для себя. На github существует много проектов, которые можно встроить к себе в проект, чтобы оптимизировать, улучшить или просто расширить его функционал.
Консоль привлекает многих своей минималистичностью и эстетикой, но даже в ней иногда хочется выделить определённый фрагмент, чтобы показать его роль или значимость. Например, отметить зелёным текстом сообщение об успешном выполнении операции или обозначить длинный текст ошибки курсивом. О том, как это делать, а также о реализации на питоне — читайте далее.
3D сегментация зубов от поиска данных до конечного результата. Почти.
Если вы только собираетесь начать работу с визуализацией в Python, количество библиотек и решений вас определенно поразит:- Matplotlib- Seaborn- Plotly- Bokeh- Altair- FoliumНо какую из этих библиотек лучше выбрать для визуализации DataFrame? Некоторые библиотеки имеют больше преимуществ для использования в некоторых конкретных случаях. В этой статье приведены плюсы и минусы каждой из них. Прочитав эту статью, вы будете разбираться в функционале каждой библиотеки и будете способны подбирать для ваших потребностей оптимальную.