Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем про IT, Python
Представьте, что вам нужно описать набор всех возможных состояний сущностей в собственной модели базы данных. Скорее всего, вы возьмёте пачку констант, определенных прямо в пространстве имен модуля:
Мой коллега Рафаэль Григорян eegdude недавно написал статью о том, зачем человечеству потребовалась ЭЭГ и какие значимые явления могут быть зарегистрированы в ней. Сегодня в продолжение темы нейроинтерфейсов мы используем один из открытых датасетов, записанных на игре, использующей механику P300, чтобы визуализировать сигнал ЭЭГ, посмотреть структуру вызванных потеницалов, построить основные классификаторы, оценить качество, с которым мы можем предсказать наличие такого вызыванного потенциала.
Напомню, что P300 — это вызванный потенциал (ВП), специфический отклик мозга связанный с принятием решений и и различением стимулов (что он из себя представляет мы увидим ниже). Обычно он используется для построения современных BCI.
Если вы уверены, что понимаете чего ожидать от формата DXT5, то проверьте себя: в спойлере анимация — слева PNG картинка 4x4 пикселя, справа — преобразованная в DDS(DXT5)
Если вас это не удивит — смело проходите дальше.
Мы живем в эпоху, когда программное обеспечение очень быстро отправляется на рынок. Из-за этого процесс разработки становится очень стрессовым. Высокие темпы внедрения ПО и быстрая доставка выглядят как хорошая составляющая бизнес-модели, однако здесь возникает вопрос о том, как поставлять программное обеспечение надлежащего качества.
Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, говорит, что когда он узнал о тех методах библиотеки Pandas, о которых хочет тут рассказать, он почувствовал себя совершенно некомпетентным программистом. Почему? Дело в том, что ему, когда он до этого писал код, лень было заглянуть в поисковик и узнать, существуют ли некие эффективные способы решения некоторых задач. Как результат, он даже и не знал о существовании целого ряда весьма полезных методов Pandas. Он, не пользуясь этими методами, всё же смог реализовать необходимую логику, но это потребовало от него нескольких часов работы, это заставило его понервничать. И, конечно, он по ходу дела написал кучу ненужного кода. Эту статью он подготовил для тех, кто не хотел бы оказаться в его ситуации.
Сегодня речь снова пойдет о библиотеке KivyMD — наборе виджетов для кроссплатформенной разработки на Python в стиле Material Design. В этой статье я сделаю не обзор виджетов KivyMD, как в недавней статье, а, скорее, это будет материал больше о позиционировании виджетов. Что-то похожего на туториал по разработке мобильных приложений на Python для новичков здесь не будет, так что если впервые слышите о фреймворке Kivy, вряд ли вам будет все это интересно.
В этой статье я расскажу о том, как и зачем мы строили клиентоориентированное DataLake-хранилище.
Статья состоит из трех частей. Сперва я расскажу, почему мы решили реализовывать DataLake. Во второй части я опишу, какие технологии и решения мы используем, чтобы хранилище могло работать и наполняться данными. И в третьей части опишу, что мы делаем для улучшения качества наших сервисов.
Если вы специализируетесь в области компьютерных наук, Сортировка вставками (Insertion Sort), скорее всего, является одним из первых алгоритмов сортировки,