Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Это четвёртая из пяти частей туториала, посвящённого созданию игр с помощью Python 3 и Pygame. В третьей части мы углубились в сердце Breakout и узнали, как обрабатывать события, познакомились с основным классом Breakout и увидели, как перемещать разные игровые объекты. (Остальные части туториала: первая, вторая, третья, пятая.) В этой части мы узнаем, как распознавать коллизии и что случается, когда мяч ударяется об разные объекты: ракетку, кирпичи, стены, потолок и пол. Наконец, мы рассмотрим важную тему пользовательского интерфейса и в частности то, как создать меню из собственных кнопок.
Хочу представить вам небольшой проект по стеганографии, сделанный в свободное от учебы время. Я сделал проект по скрытому хранению информации в файловой системе (далее ФС). Это можно применить для кражи конфиденциальной информации в образовательных целях. В виде опытного образца была выбрана весьма старенькая линуксовая ФС ext2.
Это было в конце ноября, я понимал что скоро новый год и необходимо дарить подарки. Идея с Telegram Bot–ом, в качестве карты поиска, казалась крайней простой и в должном исполнении интересной. Единственное что необходимо было сделать – взять и загуглить. Что собственно я и сделал. Основной посыл запроса – платформа для создания квестов, или же просто чат-бот c дополнительной логикой, написанный на python (желательно Django Framework) Большинство рассмотренных приложений либо имели захордкоженные данные, либо же были своего рода викторинами. Ни то ни другое не подходило.
В последние несколько лет нейронные сети пробрались во все отрасли машинного обучения, но самый большой фурор они бесспорно произвели в области компьютерного зрения. В рамках соревнований ImageNet было представлено множество различных архитектур свёрточных сетей, которые затем разошлись по фреймворкам и библиотекам. Чтобы улучшить качество распознавания своих сетей, исследователи старались добавлять в сети больше слоёв, однако со временем пришло понимание, что иногда ограничения производительности попросту не позволяют обучать и использовать настолько глубокие сети. Это стало мотивацией для использования depthwise separable convolutions и создания архитектуры Xception. Если вы хотите узнать, что это такое, и посмотреть, как использовать такую сеть на практике, чтобы научиться отличать котов от собак, добро пожаловать под кат.
Это третья из пяти частей туториала о создании игр с помощью Python 3 и Pygame. Во второй части мы рассмотрели класс TextObject, используемый для рендеринга текста на экран, создали основное окно и узнали, как отрисовывать объекты: кирпичи, мяч и ракетку. В этой части мы погрузимся глубже в сердце Breakout и узнаем, как обрабатывать события, познакомимся с основным классом Breakout и увидим, как перемещать различные объекты в игре.
Это восьмая часть серии Flask Mega-Tutorial, в которой я расскажу вам, как реализовать функцию «подписчики», аналогичную функции Twitter и других социальных сетей.
Во второй из пяти частей туториала, посвящённого созданию игр с помощью Python 3 и Pygame, мы рассмотрим класс TextObject, используемый для рендеринга текста на экране. Мы создадим основное окно, в том числе и фоновое изображение, а затем научимся отрисовывать объекты: кирпичи, мяч и ракетку.
Я пришел в Wish 2,5 года назад, дела в компании шли отлично. Наше приложение было в топе в iOS и Android магазинах и продавало более 2 миллионов товаров в день. Мало кто верил, что можно построить большой бизнес, продавая дешевые товары. Однако, используя данные, Wish смогли бросить вызов этим сомнениям. Аналитика данных всегда была у нас в крови. Но когда наш бизнес стал расти огромными темпами, мы не были к этому готовы, обнаружилось множество проблем с аналитикой. Каждая команда внутри компании стала нуждаться в срочной поддержке в работе с данными и многое упускала из виду в своем поле деятельности. В то время наши аналитические возможности еще только зарождались и не могли удовлетворить все растущий спрос. В данном посте я расскажу о том, какие уроки мы извлекли за это время, а также распишу верный путь для компаний, находящихся в поисках способов масштабирования их аналитических функций.
Своя СУБД за 3 недели. Нужно всего-лишь каждый день немного времени уделять архитектуре; и всё остальное время вкалывать на результат, печатая и перепечатывая сотни строк кода. По закону Мерфи, если есть более одного проекта на выбор — я возьмусь за самый сложный из предложенных. Так случилось и с последним заданием курса о системах управления базами данных (СУБД).