Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
24-25 июня в 95 км от Москвы пройдет седьмая российская конференция для python-программистов PYCON RUSSIA 2019. Уже в программе: Raymond Hettinger (Python core developer, США), Michael Foord (Python core developer, Англия), Travis Oliphant (автор SciPy, NumPy, Anaconda, США), Antonio Cuni (PyPy core developer, Италия), Григорий Бакунов (Яндекс), Андрей Власовских (JetBrains), Кирилл Борисов (Booking.com), Вадим Пуштаев (Mail.Ru Group), Александр Хаёров (Chainstack), Иван Цыганов (Positive Technologies), Алексей Кузьмин (ДомКлик), Злата Обуховская (евангелист Moscow Python), Василий Литвинов (Intel). И это только предварительная программа.
Примерно полгода назад был сделан первый коммит в репозиторий eo-learn на GitHub. Сегодня, eo-learn превратился в замечательную библиотеку с открытым исходным кодом, готовую для использования кем угодно, кто заинтересован в данных EO (Earth Observation — пр. пер.). Все в команде Sinergise ожидали момента перехода от этапа построения необходимых инструментов, к этапу их использования для машинного обучения. Пришло время представить вам серию статей, касающихся классификации покрова земли используя eo-learn
Dropbox очаровал меня сразу с момента своего появления. Концепция по-прежнему обманчиво проста. Вот папка. Кладёшь туда файлы. Он синхронизируется. Переходишь к другому устройству. Он опять синхронизируется. Папка и файлы теперь появились и там! Объём скрытой фоновой работы на самом деле поражает. Во-первых, никуда не исчезают все проблемы, с которыми приходится иметь дело при создании и обслуживании кросс-платформенного приложения для основных десктопных операционных систем (OS X, Linux, Windows). Добавьте к этому поддержку различных веб-браузеров, различных мобильных операционных систем. И мы говорим только о клиентской части. Меня интересует также бэкенд Dropbox, который позволил достичь такой масштабируемости и низкой задержки с безумно тяжёлой рабочей нагрузкой, которую создают полмиллиарда пользователей.
Почему может возникнуть необходимость в изучение различных способов хранения и доступа к изображениям в Python? Так например если вам будет
Будучи разработчиком PyGOST библиотеки (ГОСТовые криптографические примитивы на чистом Python), я нередко получаю вопросы о том, как на коленке реализовать простейший безопасный обмен сообщениями. Многие считают прикладную криптографию достаточно простой штукой, и .encrypt() вызова у блочного шифра будет достаточно для безопасной отсылки по каналу связи. Другие же считают, что прикладная криптография — удел немногих, и приемлемо, что богатые компании типа Telegram с олимпиадниками-математиками не могут реализовать безопасный протокол. Всё это побудило меня написать данную статью, чтобы показать, что реализация криптографических протоколов и безопасного IM-а не такая сложная задача. Однако изобретать собственные протоколы аутентификации и согласования ключей не стоит.
В интернете есть много туториалов как написать бота для Вконтакте, но все они имеют существенные недостатки для новичков. Они дают совсем минимальную базу из-за которой в будущем новичкам будет трудно понять как работают те или иные вещи. В этом туториале я хочу показать как сделать максимально простого бота с довольно большим базовым функционалом.
Автор статьи, перевод которой мы публикуем сегодня, говорит, что её цель — рассказать о разработке веб-скрапера на Python с использованием Selenium, который выполняет поиск цен на авиабилеты. При поиске билетов используются гибкие даты (+- 3 дня относительно указанных дат). Скрапер сохраняет результаты поиска в Excel-файле и отправляет тому, кто его запустил, электронное письмо с общими сведениями о том, что ему удалось найти. Задача этого проекта — помощь путешественникам в поиске наиболее выгодных предложений.
Мы создали и представляем вам MuseNet — глубокую нейронную сеть, которая может создавать четырехминутные музыкальные композиции с помощью десяти разных инструментов. MuseNet экспериментирует, сочетая разные музыкальные стили: от кантри до шедевров Моцарта и бессмертных хитов The Beatles. В основу сети легко не наше восприятие и понимание музыки, а навык находить образцы гармонии, ритма и стиля в сотнях тысяч MIDI-файлов, а затем создавать собственные произведения. Нейросеть MuseNet использует ту же технологию, что и GPT-2 — масштабная модель обучена предсказывать наилучшие последовательности как в тексте, так и в аудио. Знание множества стилей позволяет сети создавать совершенно уникальные комбинации музыки разных поколений.
Все привыкли считать телеграм надежной и безопасной средой для передачи сообщений любого сорта. Однако, под капотом у него крутится совершенно обычная комбинация а- и симметричного шифрований, а это ведь совсем не интересно. Да и в конце концов, зачем вообще явно доверять свои сообщения третьей стороне?