Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Django — широко известный и один из наиболее развитых фреймворков для веб-разработки. Django написан на Python и, следовательно, для работы с ним потребуется установленный интерпретатор Python. Это не представляет никаких проблем, если мы работаем в среде Linux. Однако события принимают совсем другой оборот, если приходится заниматься разработкой на Python под Windows.
Это набор скриптов, которые позволяют конвертировать исходники Java в исходники C++
Статья показывает как написать свой первый плагин для Inkscape. В статье нет много слов о магии программирования, а только про расширение - как его написать, собрать, запустить.
Операционные системы предоставляют механизм под названием - переменные среды. В этой статье будет рассказано, как использовать эти переменные в своих Python проектах
В этой статье показано как можно в одном queryset объединить данные двух моделей.
Какое-то время назад гугл опубликовал эксперимент DeepDream(http://googleresearch.blogspot.com.au/2015/07/deepdream-code-example-for-visualizing.html). Это проект направленный на визуализацию нейронных сетей. А в этой статье будет показано, как использовать этот же алгоритм, но в PyCharm
Библиотека представляет собой клиент для сервиса http://yourls.org/
В чем прелесть языка? В этой статье вы найдете ответ.
Статья описывает алгоритм выявления автоматически созданных доменов (согласно Dynamic Generation Algorithm) и "законных" - созданных при участии человека. Это может понадобится для определения доменов, которые создают различные вирусы.
Недавно выходила статья о смене черт лица на фото. Эта статья показывает развитие этой идеи - смена лиц в динамике - в видео.
Python помогает в автоматизации. В этой статье описано применение языка для создания карт - показано как можно выделять различные координаты на карте, области карты и другие действия
Статья рассказывает на какие аспекты экосистемы Python стоит обращать внимания при обучении Python
Spark позволяет работать с большими объемами данных почти не прикладывая усилий. В этой статье показано с чего начать
Статья описывает как можно генерировать осмысленные тексты. Для этого используются модель Маркова
Когда возникает задача — по адресу посетителя получать его город и налоговый (автомобильный) код региона, кажется — да это же просто, в инете полно таких штук! А потом смотришь: одни платные, другие нельзя у себя развернуть, третьи можно, но это ресурсозатратно, четвертые о регионах РФ ничего не знают… И тут на помощь спешит больной мозг программиста с навязчивой идеей: «Нет у других — сделай сам»
Эта статья показывает как можно создать свой собственный дашборд с данными из google analytics. Шаг-за-шагом показано что и как делать
Данная статья представляет собой перевод введения в машинное обучение, представленное на официальном сайте scikit-learn. В этой части мы поговорим о терминах машинного обучения, которые мы используем для работы с scikit-learn, и приведем простой пример обучения.
Беспокоитесь что не выключили духовку? Эта статья показывает, как можно по фотографии определить включена/выключена духовка.
Недавно потребовалось мне сделать небольшую прогу под Windows. Раньше мне не доводилось разрабатывать под нее. Сама программа несложная, написалась относительно быстро. Намного больше времени отъела сборка ее под винду. Понятно, что выбранные инструменты (Python3 + Qt5) не родные, а универстальные, но что потребуется столько времени затратить на сборку, я не предполагал. Соответственно, хочется поделиться практикой, может кому еще придется стучаться лбом в эту стену. Под катом выстраданная инструкция как легко собирать PyQt5 приложения в single-file.exe не требующий инсталлятора.
В предыдущей статье мы поговорили о том, что такое событийно-ориентированная система бэктестинга и разобрали иерархию классов, которую необходимо для нее разработать. Сегодня речь пойдет о том, как подобные системы используют рыночные данные как в контексте исторического тестирования, так и для «живой» работы на бирже.