Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Так произошло, что сервер был атакован вирусом шифровальщиком, который по "счастливой случайности", частично отставил нетронутыми файлы .ibd (файлы сырых данных innodb таблиц), но при этом полностью зашифровал файлы .fpm (файлы структур). При этом .idb можно было поделить на:
Прошлые пару недель были весьма непростыми. Мы опубликовали первую и вторую части наших статей по поводу классификации покрова в масштабе целой страны при помощи фреймворка eo-learn. eo-learn — это библиотека с открытым исходным кодом для создания прослойки между получением и обработкой снимков со спутников и машинного обучения. В предыдущих статьях в примерах мы указывали только маленькое подмножество данных и показывали результаты лишь на малом проценте всей зоны интереса (AOI — area of interest). Знаю, это выглядит по меньшей мере не слишком впечатляюще, а возможно — весьма грубо с нашей стороны. Всё это время вас мучили вопросы, как можно использовать эти знания и перенести их на следующий уровень.
В этой статье я предлагаю читателю совершить со мной в меру увлекательное путешествие в недра asyncio, чтобы разобраться, как в ней реализовано асинхронное выполнение кода. Мы оседлаем коллбэки и промчимся по циклу событий сквозь пару ключевых абстракций прямо в корутину. Если на вашей карте питона еще нет этих достопримечательностей, добро пожаловать под кат.
О том, какие батарейки планируются к изъятию из стандартной библиотеки в грядущих версиях
Аудио-подкаст
В данной публикации рассматривается вейвлет – анализ временных рядов. Основная идея вейвлет-преобразования отвечает специфике многих временных рядов, демонстрирующих эволюцию во времени своих основных характеристик – среднего значения, дисперсии, периодов, амплитуд и фаз гармонических компонент. Подавляющее большинство процессов, изучаемых в различных областях знаний, имеют вышеперечисленные особенности. Целью настоящей публикации является описание методики непрерывного вейвлет- преобразования временных рядов средствами библиотеки PyWavelets..
О приложении, предоставляющем информацию из различных общероссийских справочников.
Релиз часто подкрадывается незаметно. И любая ошибка, внезапно обнаруженная перед ним, грозит нам сдвигом сроков, хотфиксами, работой до утра и потраченными нервами. Когда подобный аврал стал происходить систематически, мы поняли, что так больше жить нельзя. Было решено разработать систему всесторонней валидации, чтобы спасти рядового Райана разработчика Артёма, который перед релизом уходил домой в 9 вечера, или в 10, или в 11… ну вы поняли. Идея была в том, чтобы разработчик узнавал об ошибке, пока изменения еще не попали в репозиторий, а он сам не потерял контекста задачи.
Начиная с Python 3.6, f-строки – отличный новый способ форматирования строк. Это способ не только более читабелен, более краток и