Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Хотел бы перед самой статьёй обсудить вопрос целесообразности писать свой движок, вместо готовых решений. Есть куча статей, которые опишут разные движки от более популярных до менее. Я бы хотел затронуть немного другой вопрос: "Как человеку, который изучал программирование много лет заняться геймдевом?".
Задача оценки нововведений в онлайн и мобильных приложениях возникает повсеместно. Один из наиболее надёжных и популярных способов решения этой задачи - двойной слепой рандомизированный эксперимент, также известный как АБ-тест.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Рекуррентные нейронные сети уникальны тем, что способны обрабатывать последовательности данных, будь то тексты, временные ряды или даже музыка. В отличие от их бро — сверточных нейронных сетей, которые идеально подходят для обработки изображений, RNN обладают способностью «помнить» предыдущую информацию и использовать ее для обработки текущих данных. Это делает их идеальными для задач, где контекст важен, например, при генерации текста или прогнозировании временных рядов.
В этой статье хочу поделиться с вами информацией по проведенному сравнению производительности нескольких популярных библиотек для простого HTML-парсинга.
В этой статье я постараюсь подробно рассмотреть процесс создания проекта на Python, Pytest и Playwright с применением паттерна Page Object, а также оставлю шаблон yml, который позволит запускать автотесты в CI
An introduction to database generated columns, using PostgGIS, GeoDjango and the new GeneratedField added in Django 5.0.
Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
Сегодня обсудим, как применять CUPED для повышения чувствительности А/Б тестов. Рассмотрим на простом примере принцип работы CUPED, покажем теоретически за счёт чего снижается дисперсия и приведём пример оценки эксперимента. Обсудим, как выбирать ковариату, как работать с бинарными метриками и что делать при противоречивых результатах.
В своей предыдущей статье я исследовал структуру PyObject и её роль в качестве заголовка для всех объектов среды исполнения CPython. Эта структура играет важнейшую роль в обеспечении наследования и полиморфизма в системе объектов CPython. Но это лишь вершина айсберга.
В этой статье мы опустимся на один уровень ниже и посмотрим, что же происходит внутри среды исполнения Python для выполнения простого действия a + b. Иными словами, мы узнаем о подробностях реализации типов, операторов и динамической диспетчеризации в CPython.
Одной из областей применения ИИ сегодня является автоматизация контроля за сотрудниками. В данном посте мы рассмотрим приложение технологий ML к задаче детектирования спящих людей (в частности, охранников на рабочем месте) по видеозаписям камер наблюдения.
In this tutorial, you'll explore the process of creating a boilerplate for a Flask web project. It's a great starting point for any scalable Flask web app that you wish to develop in the future, from basic web pages to complex web applications.
Данная статья рассчитана на специалистов области физических систем безопасности и в частности контроля доступа. Я предполагаю, что статья может быть интересна тем, кто не обладает навыками в программировании, но всегда хотел попробовать реализовать что-то здесь и сейчас, с возможностью непосредственно испытать свою работу на практике.
Хороший REPL для Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/ptpython/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/