Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
В городе-миллионнике с сильными вузами мы с коллегами заметили парадокс — митапов, посвящённых исключительно Python, практически не было. Мы решили это исправить и запустить PythoNSK. Сегодня я хочу поделиться не только успехами, но и честным разбором ошибок, которые мы допустили.
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Audio
Я не айтишник — я учитель истории с более чем десятилетним стажем. Но информационные технологии всегда были моей страстью и надёжным инструментом в работе. В этой статье я хочу рассказать о собственном опыте внедрения системы тестирования в школьной практике.
Python 3.14 is officially out, Python 3.15 begins, and Python 3.9 reaches end of life. Plus, Django 6.0 first beta released, new PEPs, and more Python news.
Сделал поиск по личному архиву фотографий с применением трех нейросетей, векторного расширения к PostgreSQL и Django
Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
SemantML - это не очередная архитектура машинного обучения, а по сути исследовательская программа, направленная на создание искусственного интеллекта, который не просто вычисляет, а понимает; не имитирует мышление, а мыслит по-настоящему.
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Сегодня только самый ленивый не слышал и не рассуждал о влиянии ИИ на повседневные задачи человека. Одна из таких задач, продиктованных временем - это умение быть в контексте событий, в курсе новостей и всего происходящего вокруг нас, грамотно фильтруя только то, что действительно важно, актуально и интересно. И к этой задаче искусственный интеллект очень даже классно приклеивается, помогая сократить массу времени и сил.
В этой статье будет рассказано про разведочный анализ текстовых данных (EDA). Рассмотрим основные методы и этапы — от проверки данных и анализа частотности слов до тематического моделирования. Также разберем применение EDA для конкретных задач NLP, таких как классификация текстов и извлечение сущностей (NER/POS). Весь рассказ будет сопровождаться кодом на Python.
Обычно подобные идеи рождаются не на пустом месте, а в результате экспериментов на себе различных методик по изучению нового языка. Особенно это актуально для зрелого возраста. Для детей работают другие методы, которые мы, здесь, рассматривать не будем.Из древности нам пришло много мудрых фраз, например: «Пришёл, увидел, победил!». Если спроецировать её на освоение иностранного языка, то, «пришёл» это возникновение мотивации для изучения нового языка.
В прошлой статье мы дали голос нашему ESP32 — научили его отправлять уведомления в Telegram и ntfy. Теперь, когда устройство умеет "говорить", пришло время научить его "думать" и работать самостоятельно, без постоянного контроля.Если тогда мы тестировали отправку сообщений, то сейчас займемся созданием полноценной системы.
Это наша первая статья про нашу систему автоматизации. Мы активно занимаемся разработкой системой автоматизации и визуализации АТОМ для сетей ЦОД в компании, о которой пойдёт речь.