heapq: Using Heaps and Priority Queues

Как модифицировать базу данных после миграции в Django

Оригинальная статья: Adam Johnson – How to Add Database Modifications Beyond Migrations to Your Django Project

В нескольких проектах Django, над которыми я работал, была необходимость в автоматическом внесение изменений в базу данных после проведенных миграций. Такая необходимость может возникнуть например для:

• Управление хранимыми процедурами (stored procedures)
• Управление проверочными ограничениями (check constraints)
• Импорт статических данных из файла
• Запись операций миграции в лог

Рекурсивные нейронные сети — пример генерации музыки

Сегодня попробуем создать простую музыку при помощи сетей LSTM.

Целю статьи есть указание возможностей сетей на практике, будет интересно какой результат получится у читателя, сможете оставить ссылки на свой варианты в комментариях.

R Markdown. Как сделать отчет в условиях неопределенности?

Маленький рецепт, который будет полезен при создании динамических отчетов.

Достаточно часто встречается ситуация, когда размер и содержание отчетной формы будет зависеть от состава переданных на вход данных. Речь идет именно о story-telling отчете, а не о простом выводе таблицы. В этом случае, в зависимости от содержания входных данных, могут появляться или исчезать отдельные пункты, графики, таблицы, текст.

YoloV5 для распознавания марок автомобилей

Недавно был опубликован анонс новой YOLOv5, которая идейно дает гораздо лучший процент распознавания на датасете COCO, чем предыдущие версии. Автор решил испробовать новую модель на задаче распознавания марок автомобилей.

Статическая типизация в Django

* Краткий обзор тайп-чекинга в питоне, mypy, pep484.
* Как я писал библиотеку django-stubs.
* С какими проблемами столкнулся в процессе.
* Что еще планируется сделать.
* DEP (Django Enhancement Proposal) по поводу добавления типов в core.

Книга «Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии»

Привет, Хаброжители! Мы издали книгу Максима Лапаня shmuma, это — подробное руководство по новейшим инструментам глубокого обучения с подкреплением и их ограничениям. Мы реализуем и проверим на практике методы кросс-энтропии и итерации по ценностям (Q-learning), а также градиенты по стратегиям.

Podcast.__init__: Adding Observability To Your Python Applications With OpenTelemetry

Audio

Линейное программирование: оптимизации

Linear programming

sphinxcontrib-spelling 5.1.2

Функциональное программирование на Python для самых маленьких — Часть 1 — Lambda Функция

Я решил написать эту серию статей, ибо считаю, что никто не должен сталкиваться с той стеной непонимания, с которой столкнулся когда-то я.
Ведь большинство статей написаны таки образом что, для того чтобы понять что-то в Функциональном Программировании (далее ФП), тебе надо уже знать многое в ФП. Эту статью я старался написать максимально просто — настолько понятно, чтобы её суть мог уловить мой племянник, школьник, который сейчас делает свои первые шаги в Python.

Используем Let's Encrypt с Django проектом

Как настроить SSL для проекта

Визуализация генеративных алгоритмов: гифа, деревья, повторяющиеся и дифференциальные линии (на Python)

Паттерны всегда меня очаровывали. Даже не важно какие. Я экспериментировал со многими: сети, листья и их переплетения, ветви, молнии, флокирование, очертания фигур, реки, скальный осадок, пейзажи, слизистая плесень, лишайники, взаимодействие и расплавление, клеточные автоматы, некоторые фракталы и другие штуки. Мне кажется, что самое приятное — это то, как сложные и затейливые результаты можно получить от набора простых правил.

Метод главных компонент: аналитическое решение

В этой статье мы залезем под капот одному из линейных способов понижения размерности признакового пространства данных, а именно, подробно ознакомимся с математической стороной метода главных компонент (Principal Components Analysis, PCA).

Как предсказать гипероним слова (и зачем). Моё участие в соревновании по пополнению таксономии

Как может машина понимать смысл слов и понятий, и вообще, что значит — понимать? Понимаете ли вы, например, что такое спаржа? Если вы скажете мне, что спаржа — это (1) травянистое растение, (2) съедобный овощ, и (3) сельскохозяйственная культура, то, наверное, я останусь убеждён, что вы действительно знакомы со спаржей. Лингвисты называют такие более общие понятия гиперонимами, и они довольно полезны для ИИ. Например, зная, что я не люблю овощи, робот-официант не стал бы предлагать мне блюда из спаржи. Но чтобы использовать подобные знания, надо сначала откуда-то их добыть.

Сводка новостей от pythonz 14.06.2020 — 21.06.2020

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (ccxxxiii)

Автоматизируем все с Github Actions

Никита покажет множество функций Github Actions, поделится собственными впечатлениями и болями от первых месяцев использования, покажет, как сделать собственные инструменты. Это выступление будет интересно тем, кто любит автоматизацию и порядок: тимлиды, сеньоры, опсы и люди, принимающие решения. Какую основную мысль вынесут люди после? Процесс автоматизации в корне изменился. Он стал доступным и простым. Существуют способы, как улучшить процесс свой работы за несколько дней.

Настраиваем окружение Python с помощью pyenv, virtualenvwrapper, tox и pip-compile

Эти инструменты упростят настройку и позволит автоматизировать рутинные операции. Они избавят разработчика от многих сложностей, которые мешают сосредоточиться на решении задач и комфортном написании кода. Есть много способов настройки окружения Python. В этом материале об одном из них. Но это, безусловно, не является единственным решением.

Talk Python to Me: #269 HoloViz - a suite of tools for Python visualization

Audio