VoIP телефония. Asterisk. Нестандартный подход ко всему. Часть 2

Продолжаем наш рассказ о модификации движка для VoIP оператора связи.

В первой части мы рассказали о начальной структуре базы данных и настройке Asterisk для обслуживания вызовов, с мониторингом состояния вызова. В этой части мы затронем такие вещи как тарификатор, LCR, биллинг и геолокация.

keras-squeezenet - реализация SqueezeNet на Keras Framework

Записи python разработчика — Ловушка при подсчете связанных объектов в Django Django

Задача: для каждого объекта подсчитать количество связанных объектов, удовлетворяющих определенному условию.

morphling - Markdown2HTML converter

Ленивые вычисления в Python

pex - 1.1.19

Библиотека и утилита для генерации .pex (Python EXecutable) файлов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pex/#1.1.19. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pex/

pgcli - 1.4.0

REPL для Postgres. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pgcli/#1.4.0. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pgcli/

Элемент if как синтаксис условий

argos - HDF/NCDF/scientific data viewer.

Полезные инструменты: Chrome Logger

Ох, далеко не весь код "красив". Бывает такая лапша, что без бутылки не разобраться.
Вот только вместо бутылки обычно используют отладчики, логгирование и прокручивание всего алгоритма/состояний в голове.

Путь к Docker, Django и Amazon ECS, часть 5

itermplot - iTerm2 backend для Matplotlib

BossSensor - определяем когда босс приходит автоматически

Cobbler PXE сервер с Ansible Vsphere модулем для деплоя виртуальных машин

Код дает вам меню, с помощью которого вы можете склонировать виртуальную машину, устанавливать и настраивать Cobbler PXE сервер с DHCP/NAT-ом и деплоить новых виртуальные машины с PXE сервера динамическими KickStart файлами.

PyCharm 2017.1 EAP 2 (build 171.2272.11)

Webinar: собираем идеальный набор инструментов для Machine Learning (19 января)

PySignal - реализация Qt сигналов без Qt

deep-text-correcter - исправляем ошибки в коротких текстах с помощью Deep Learning Deep Learning

Ошибки, которые я сделал при написании Django App (и как их исправил) Django

Использование Machine Learning для увеличения продаж machine learning