Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Компьютерное зрение все глубже интегрируется в нашу жизнь. При этом, мы даже не замечаем всего этого наблюдения за нами. Сегодня расскажем о системе, помогающей анализировать эмоции посетителей на конференциях, в учебном процессе, в кинотеатрах и много где ещё. Кстати, покажем код и расскажем о практических кейсах.
Google Colaboratory — это не так давно появившийся облачный сервис, направленный на упрощение исследований в области машинного и глубокого обучения. Используя Colaboratory, можно получить удаленный доступ к машине с подключенной видеокартой, причем совершенно бесплатно, что сильно упрощает жизнь, когда приходится обучать глубокие нейросети. Можно сказать, что она является некоторым аналогом гугл-документов для Jupyter Notebook.
На сервере Django
Решал задачу составления словаря Хабрахабра для целей отслеживания появления новых языков, фреймворков, практик управления и т.п. Короче новых слов.
Результатом стал список английских слов «в именительном падеже и единственном числе».
К голосованию приглашаются все желающие. Голосуйте сами, зовите друзей.
Слышали про аннотации типов в Питоне, но не знаете насколько они полезны? Беспокоитесь, что кода слишком много и не можете себе позволить его аннотировать? Проверка типов в Питоне существует, она не миф, она может помочь вам в отлове ошибок и сделать ваш код проще для понимания. И сейчас мы поделимся с вами своим опытом поэтапной типизации реального приложения на миллион строк! Проверка типов позволяет решать реальные проблемы в действующих системах. Поговорим о том, как работает проверка, о её плюсах, о том, как внедрять её поэтапно в ваши боевые приложения, а также о том, как измерить выгоду и избежать частых проблем. Мы даже продемонстрируем, как проверка типов может сочетаться с утиной типизацией! Готовьтесь окунуться в проверку типов в Питоне.
Рано или поздно любой питонист сталкивается с файлами байткода Питона — теми самыми .pyc файлами, которые Питон любит оставлять за собой после запуска. А вы когда-либо задавались вопросом, о том как работает, то что у них внутри? Перестаньте задаваться — из этого выступления вы узнаете не только о том, что такое байткод Питона и как он используется для выполнения вашего кода, но и научитесь расшифровывать и читать его так, чтобы можно было оценить его производительность.
Конкурентные программы весьма полезны: в веб-приложениях, обслуживающих запросы и вебсокет-подключения; чат-боты, участвующие во множестве обсуждений одновременно; пауки, собирающие данные сразу с нескольких страниц. А вот писать конкурентные приложения непросто — они пугают новичков и бросают вызов бывалым. Но так ли должно быть? Питон известен своей простотой и однозначностью; может ли он привнести в конкурентное программирование эти черты? Думаю, да. Тщательно изучив промахи других библиотек, и воспользовавшись новыми возможностями Python 3, я создал новый набор примитивов, позволяющих существенно облегчить написание правильных конкурентных программ, и оформил их в новую библиотеку под названием Trio. В своём выступлении я расскажу об этих примитивах, а также продемонстрирую, как они могут быть использованы для реализации незамысловатого алгоритма, позволяющего ускорить TCP подключения. В сравнении с лучшими предшествующими реализациями в Питоне, наш код получится более понятным, правильно выполняемым и много более коротким. Выступление предполагает наличие базовых знаний о Питоне, но не требует какого-либо опыта в конкурентности, async/await или сетевом программировании.
«О большая» в информатике является инструментом для анализа производительности кода в ходе роста объёма данных. Для практикующего программиста это весьма удобный инструмент, который, однако же, зачастую, обвешивают множеством отталкивающих математических деталей. Из этого выступления вы узнаете всё, что вам нужно знать о большой О и о том, как ею пользоваться, чтобы ваши приложения отлично работали. «О большая» поможет вам выбирать структуры данных и алгоритмы так, чтобы ваш код эффективно справлялся даже с большими объёмами данных. Чтобы понять «О» вам не нужно быть ботаном от теоретической информатики. Она не так загадочна, как кажется. Она окружена математическими препонами, но не потребует от вас ничего кроме здравого смысла, чтобы позволить понять, как поведёт себя код в ходе исполнения.