Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Расскажу вам про то, как я сделал возможным получать и отображать информацию из публичного API KudaGo на вашем зеркале. Само собой, речь не о простом, а об «умном» зеркале.
Статья описывает использование Google reCAPTCHA с батарейкой evileg-core
В статье пойдет речь о классификации тональности текстовых сообщений на русском языке (а по сути любой классификации текстов, используя те же технологии). За основу возьмем данную статью, в которой была рассмотрена классификация тональности на архитектуре CNN с использованием Word2vec модели. В нашем примере будем решать ту же самую задачу разделения твитов на позитивные и негативные на том же самом датасете с использованием модели ULMFit. Результат из статьи, (average F1-score = 0.78142) примем в качестве baseline.
Я упоминал о левой рекурсии как о камне преткновения несколько раз, и пришло время разобраться с этим. Основная проблема заключается в том, что парсер с лево-рекурсивным спуском мгновенно падает из-за переполнения стека.
Django описывают как «веб-фреймворк для перфекционистов с дедлайнами». Его создали, чтобы переходить от прототипов к готовым сервисам как можно быстрее.
Фреймворк поможет разработать CRUD приложение под ключ. С Django не придется изобретать велосипед. Он работает из коробки и позволит сосредоточиться на бизнес-логике и продуктах для обычных людей.
Одна из самых крутых фишек iPhone X – это метод разблокировки: FaceID. В этой статье разобран принцип работы данной технологии.
Изображение лица пользователя снимается с помощью инфракрасной камеры, которая более устойчива к изменениям света и цвета окружающей среды. Используя глубокое обучение, смартфон способен распознать лицо пользователя в мельчайших деталях, тем самым “узнавая” владельца каждый раз, когда тот подхватывает свой телефон. Удивительно, но Apple заявила, что этот метод даже безопаснее, чем TouchID: частота ошибок 1:1 000 000. В этой статье разобран принцип алгоритма, подобного FaceID, с использованием Keras. Также представлены некоторые окончательные наработки, созданные с помощью Kinect.
К NLP задачам относят определение тональности текста, парсинг именованных сущностей, определение того, что хочет от вашего бота собеседник: заказать пиццу или получить справочную информацию и многое другое. Более подробно про задачи и методы NLP вы можете прочитать тут. В этой статье мы расскажем, как запустить REST север с предобученными моделями NLP, готовыми к использованию без какой-либо дополнительной настройки или обучения.
В наши дни, если вы пишете некое Python-приложение, то вам, скорее всего, придётся оснащать его функционалом HTTP-клиента, который способен общаться с HTTP-серверами. Повсеместное распространение REST API сделало HTTP-инструменты уважаемыми жителями бесчисленного множества программных проектов. Именно поэтому любому программисту необходимо владеть паттернами, направленными на организацию оптимальной работы с HTTP-соединениями.
Audio
Мы уже используем ML-модели для классификации инцидентов. Чтобы помочь нашей команде эффективнее обрабатывать заявки, мы создали еще одну ML-модель для подготовки списка "ранее закрытые похожие инциденты". Детали — под катом.
В области автоматического тестирования можно встретить разные инструменты, так, для написания авто-тестов на языке Python одним из наиболее популярных решений на данный момент является py.test.
Прошерстив множество ресурсов связанных с pytest и изучив документацию с официального сайта проекта я не смог найти прямое описание решения одной из основных задач — запуск тестов с тестовыми данными, хранящимися в отдельном файле. Иначе, можно сказать, подгрузки параметров в тестовые функции из файла(-ов) или параметризация из файла напрямую. Такая процедура в тонкостях нигде не описана и единственные упоминание данной возможности есть лишь в одной строке документации pytest.
В этой статье я расскажу о своем решении этой задачи.
Мониторинг, tracing, логирование — важные вещи в любом продукте. В нашем продукте для этих вещей используем Azure Insights. Расскажу о некоторых возможностях, которые он предоставляет, как мы его дружили с Django, с какими сложностями столкнулись".
Мой доклад будет посвящен опыту Uploadcare в развитии своей тестировочной инфраструктуры. В Uploadcare существует множество связанных и не очень приложений которые обеспечивают работу всего сервиса. Чтобы понимать, что что-то сломалось или корректно работает мы используем: интеграционные тесты, unit-тесты, функциональные тесты, bdd и e2e тестирование, тестирования БД. Все это мы делаем без отдела QA и с помощью Pytest. Мы не гордимся тем, что у нас нет отдела QA, но гордимся тем, что в любой момент времени мы можем сказать, что что-то сломалось или работает корректно. Я хотел бы рассказать о нашем опыте построения инфраструктуре тестов, проблемах с которыми мы столкнулись, решениях которые мы использовали и нюансах о которых мы узнали