Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Сейчас многие используют инстаграм (далее инста): кто-то там собирает альбомы, кто-то продает, кто-то покупает, а я там ленюсь. Мне всегда было интересно как там поживают мои друзья, одноклассники, коллеги и инста в этом помогала. Захотел узнать, что там нового — зашел, полистал ленту, увидел все, что интересовало ушел… НО! Мне почему-то всегда нужно было лайкнуть каждый пост (не могу обьяснить зачем, но такие вот дела). И вот представьте, неделю туда не заходил, сидишь, лайкаешь недельный пул, а когда у тебя 200+ подписок — это вообще ад.
Делать аналитику на стороне клиента бывает долго и неудобно. Часто это требует создания нового релиза. В докладе будет рассмотрена архитектура системы серверной аналитики с использованием Serverless технологий на примере AWS Lambda и других сервисов AWS
Форум Mista.ru — один из самых старых и активных форумов, посвященных 1С. Первое сообщение датировано 2000 годом и на текущий момент счетчик тем перевалил за 800000, а количество сообщений больше 16 000 000. Форум был настолько популярен, что его даже пытались "зеркалировать", так как содержал неплохую базу вопросов-ответов по 1С, из-за чего админы форума добавили "защиту от скачивания". В этой статье будет описано то, как можно скачать этот (а наверное и любой другой) форум в относительно короткие сроки при помощи Google Cloud Platform.
Это последняя из пяти частей туториала, посвящённого созданию игр с помощью Python 3 и PyGame. В четвёртой части мы научились распознавать коллизии, реагировать на то, что мяч сталкивается с разными игровыми объектами и создали игровое меню с собственными кнопками. (Остальные части туториала: первая, вторая, третья, четвёртая.) В последней части мы рассмотрим различные темы: конец игры, управление жизнями и очками, звуковые эффекты, музыку и даже гибкую систему спецэффектов. На десерт мы рассмотрим возможные улучшения и направления дальнейшего развития.
В этой статье мы представляем методологию для начального освоения научной информатики, базирующейся на моделировании в обучении. Мы предлагаем многофазные системы массового обслуживания, как базис для изучаемых объектов. Мы используем Python и параллельные вычисления для реализации моделей, с предоставлением программного кода и результатов стохастического моделирования.