Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Статья описывает типичные проблемы Python кода, которых прям стоит избегать.
Данная статья представляет перевод главы, обучающей работе с текстовыми данными, из официальной документации scikit-learn. Цель этой главы — это исследование некоторых из самых важных инструментов в scikit-learn на одной частной задаче: анализ коллекции текстовых документов (новостные статьи) на 20 различных тематик. В этой главе мы рассмотрим как: загрузить содержимое файла и категории выделить вектора признаков, подходящих для машинного обучения обучить одномерную модель выполнять категоризацию использовать стратегию grid search, чтобы найти наилучшую конфигурацию для извлечения признаков и для классификатора
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.
В этой статье описано как спарсить данные о странах с википедии.
В статье описывается как можно использовать цепи Маркова для написания текста в особом стиле
О небольших хитростях, которые можно применять при оптимизации кода на Cython
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.
Библиотека представляет собой клиент для сервиса http://yourls.org/
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
Операционные системы предоставляют механизм под названием - переменные среды. В этой статье будет рассказано, как использовать эти переменные в своих Python проектах
В чем прелесть языка? В этой статье вы найдете ответ.
В этой статье показано как можно в одном queryset объединить данные двух моделей.
Недавно выходила статья о смене черт лица на фото. Эта статья показывает развитие этой идеи - смена лиц в динамике - в видео.
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.
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»
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.