Контролируем систему с помощью Alexa (Tutorial)

Как сделать ваш код в 80 раз быстрее

PyPy способен ускорить код в 2 раза, что радует очень многих людей. Хочу поделиться короткой, личной историей, доказывающей, что PyPy способен на большее.

ДИСКЛЕЙМЕР: это не чудодейственное средство на все случаи жизни, да, сработало конкретно в этом случае, но может оказаться не таким эффективным во многих других. Однако метод все равно интересный. Более того, шаги, описанные здесь, я применял во время разработки в том же порядке, что делает статью жизненным примером оптимизации PyPy.

Пишем Django API для поиска лица на фото с OpenCV и Haar Cascades opencv Django

Dockerizing Django for Development Django Docker

Behavior-Driven Development с Django и Aloe

Google Colab Free GPU Tutorial

Как получить бесплатный GPI Tesla K80 для Keras, Tensorflow и PyTorch.

Пишем нейронную сеть на Python

Assert Statement

Мега-Учебник Flask, Часть XI: Чуть-чуть косметики (издание 2018)

Это одиннадцатая часть Мега-Учебника Flask, в которой я расскажу вам, как заменить базовые шаблоны HTML новым набором, основанным на структуре пользовательского интерфейса Bootstrap.

Автоэнкодер в задачах кластеризации политических событий

Уже несколько лет подряд алгоритмы машинного обучения находят применение в различных областях. Одной из таких областей может стать и аналитика различных событий в политической сфере, например: прогнозирование результатов голосования, разработка механизмов кластеризации принятых решений, анализ деятельности политических акторов. В этой статье я постараюсь поделиться результатом одного из исследований в этой области.

Из спутниковых снимков в графы (cоревнование SpaceNet Road Detector) — попадание топ-10 и код (перевод)

Это Вегас с предоставленной разметкой, тестовым датасетом и вероятно белые квадраты — это отложенная валидация (приват). Выглядит прикольно. Правда эта панорама лучшая из всех четырех городов, так вышло из-за данных, но об этом чуть ниже.

Speed improvements in Python 3.7

ООП в Python 3

Julia vs R vs Python: simple optimization

Разбираемся с Intel Movidius Neural Compute Stick

Используем девайс от Intel для нейронных сетей

unittest — Automated Testing Framework — PyMOTW 3

Shallow Copy и Deep Copy

Datalore: открываем бета-версию приложения для анализа данных на Python

В рядах инструментов JetBrains пополнение. Мы запускаем открытую бета-версию Datalore — умной веб-среды для анализа и визуализации данных на языке Python.

Машинное обучение уверенно захватывает мир: алгоритмы интеллектуального анализа данных стоят за современными коммерческими разработками и исследованиями. Мы разработали приложение, с которым решать задачи машинного обучения легко и приятно: все необходимые инструменты data science доступны из коробки, а умный редактор кода на Python облегчает процесс анализа данных.

Разработка игры под Android на Python на базе Kivy. От А до Я: подводные камни и неочевидные решения. Часть 1 Kivy

Некоторое время тому назад я решил попробовать написать что-то на Python под Android. Такой странный для многих выбор обусловлен тем, что я люблю Python и люблю Android, а ещё люблю делать необычное (ну хорошо, не самое обычное). В качестве фреймворка был выбран Kivy — фактически, безальтернативный вариант, но он мне очень понравился. Однако, по нему не так уж много информации (нет, документация отличная, но иногда её недостаточно), особенно на русском языке, а некоторые вещи хоть и можно реализовать, но их то ли никто раньше не делал, то ли не счёл нужным поделиться информацией. Ну а я счёл :) И этот пост тому результатом.

Как Numba и Cython оптимизируют Python код cython Numba

Короткая статья с примерами оптимизаций