Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
В этом туториале, я покажу как парсить и разбирать Logo-подобный язык всего в 70 строках кода. Буду использовать библиотеку Lark.
Мы решили запустить ещё одну серию — о работе с популярными фреймворками для нейронных сетей и глубокого обучения.
Я открою этот цикл статьёй о Theano — библиотеке, которая используется для разработки систем машинного обучения как сама по себе, так и в качестве вычислительного бекэнда для более высокоуровневых библиотек, например, Lasagne, Keras или Blocks.
Очень короткая статья-пример про миксины
Статья описывает, как построить систему, которая будет анализировать входящие данные. От поступления до сервера до создания отчетов
Описывая участие в проекте по модернизации VoIP оператора связи Часть 1 и Часть 2, одной из задач, которая выпала из поля зрения, было создание унифицированного инструмента для визуализации и мониторинга работы сервера Asterisk. По сути, после выхода из данного проекта, навязчивая идея привести отображение информации Asterisk к более удобному виду вылилась в проект создания прототипа унифицированной виртуальной файловой системы, объединяющей возможности всех разрозненных инструментов доступных в Asterisk.
Статья описывает, как сделать ленту элементов, которые будут подгружаться по необходимости
Это перевод вчерашней заметки от Simon Willison
Я облажался, бездумно используя git (git checkout -- — не на том файле) и умудрился удалить код, который я только что написал… но он все еще был загружен в исполняемый процесс в докер-контейнере. Вот, как я восстановил код, используя https://pypi.python.org/pypi/pyrasite/ и https://pypi.python.org/pypi/uncompyle6
Короткая статья-пример
Короткая статья, можно узнать как реализовать логику подсчета количество вызовов функции
Статья описывает, как анализировать логи и найти там ботов
Пошаговая инструкция
Совсем недавно пришла в голову идея сделать "говорилку" на русском языке. В голове была простенькая схема наподобие:
1) Распознать речь с микрофона
2) Придумать более — менее разумный ответ.
В этом пункте можно сделать много интересного.
Например реализовать управление чем — нибудь физическим и не очень.
3) Преобразовать этот самый ответ в речь и воспроизвести.
Статья описывает как с использованием sklearn извлекать фичи из текста