Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
В данной статье речь пойдет о сборке и установке OpenCV 4 для C/C++, Python 2 и Python 3 из исходных файлов с дополнительными модулями CUDA 10 на ОС Windows.
Я постарался включить сюда все тонкости и нюансы, с которыми можно столкнуться в ходе установки, и про которые не написано в официальном мануале.
Оптимизация работы с NLP библиотекой Spacy силами Redis
C 2014 года, когда в Python появилась поддержка аннотаций типов, программисты работают над их внедрением в свой код. Автор материала, первую часть перевода которого мы публикуем сегодня, говорит, что по её оценке, довольно смелой, сейчас аннотации типов (иногда их называют «подсказками») используются примерно в 20-30% кода, написанного на Python 3. Вот результаты опроса, который она, в мае 2019, провела в Twitter.
Философы говорят, что людей нужно оценивать не по тому, как высоко они могут забраться, а по тому, как низко они могут пасть.
В мире есть много прекрасных разработчиков, которые могут выдавать эффектные алгоритмы, изящные архитектуры и прекрасный код. Но эти же программеры берут и пишут весьма посредственно организованный код какого-нибудь маленького консольного скрипта для рассчета аналитики или патча данных в базе. Никакой разбивки на классы и функции, корявая передача аргументов, примитивный вывод малопонятной информации с помощью print()
Сегодня мы поговорим о том, как сделать лучше программы, на которые большинству плевать — одноразовые консольные утилитки и скрипты.
Документация, тестирование, форматирование кода
Хабр, привет. Написал пост, который идёт строго (!) в закладки и передаётся коллегам. Он со списком блокнотов и библиотек ML и Data Science для разных отраслей промышленности. Все коды на Python, и размещены на GitHub. Они будут полезны как для расширения кругозора, так и для запуска своего интересного стартапа.
Пишете на Python и не знаете, с какого паттерна проектирования начать?
В статье разбор популярных шаблонов с примерами кода на Python.
Каждый день пользователи по всему миру получают большое количество различных рассылок — только через сервис MailChimp ежедневно рассылают миллиард писем. Из них открывают 20.81%.
Ежемесячно пользователи наших сайтов получают рассылки с отобранными редактором материалами. Эти письма открывают около 21% читателей.
Для того, чтобы повысить это число можно сделать их персонализированными. Один из способов — добавить рекомендательную систему, которая будет подсказывать материалы, интересные конкретному читателю.
В статье «Реляционно-сетевая модель данных» была предложена новая концепция моделирования данных HTMS, являющаяся развитием канонической реляционной модели. В настоящем материале будет показано на примерах, как ее можно практически использовать с применением API логического уровня.
Примеры привязаны к широко известному учебно-методическому решению по созданию сайтов — шаблону веб-проекта опросов на фреймворке Django в MS Visual Studio.