Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
На этапе запуска TestY в качестве фреймворка для разработки мы выбрали Django, так как он позволяет в максимально короткие сроки реализовать MVP. Однако развивать такой продукт — добавлять фичи, наращивать число пользователей и объем хранимых данных в системе — бывает сложно.
Уверен, читатели знают правильный ответ на вопрос - какова вероятность встретить динозавра на улице? И уж точно не растеряются когда эта встреча произойдет. Но что делать, если нужно найти конкретного динозавра на конкретном изображении?
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
Сейчас нейросети стали настолько большими, что обучение большой сети на 1 видеокарте технически невозможно или займёт десятки и сотни лет. Кроме того, на большой обучающей выборке всплывают проблемы забывания сетью того, чему её учили вначале. Одним из способов решения этих проблем является разбивка датасета на куски, и обучение одной и той же нейросети параллельно на разных устройствах. Потом, очевидно, нужно каким-то образом слить обученные нейросети в одну. Обсудим в этой статье детальнее, зачем это вообще может быть нужно, и как это сделать более-менее правильно.
В выгрузке из нашей системы имеется рабочая среда, естественно, таких сред может быть несколько. Перечисление сред изначально было через «;», через какое-то время кто-то подумал, что неплохо будет всё-таки использовать «,». Это исправить можно и в Excel, но наименование рабочей среды должно начинаться с существительного + прилагательного
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/
Audio
Некоторые публикации отвергают модель Пуассона для оценки результатов футбольных матчей в пользу отрицательного бинома. Разбираем модель Пуассона, исследуем двумерную пуассоновскую модель. Сравниваем наблюдаемые и ожидаемые частоты забитых мячей, разбираем тесты на соответствие показателям.
Однажды я наткнулся на вот эту потрясающую статью (здесь я о ней порассуждал), которая навела меня на одну мысль. Как я подошёл бы к задаче разработки тайника для передачи сообщений? И, если уж мы об этом заговорили — подумаем о том, что нам нужно от подобной системы.Полагаю, что следующие требования вполне разумны. Они сформулированы по мотивам размышлений о том, зачем вообще нужен защищённый тайник.
Здесь уже недавно были статьи про netmiko и автоматизацию управления свитчами Cisco. Я хочу продолжить эту тему дальше в контексте взаимодействия сетевого отдела и отдела поддержки пользователей.
Погружение в возможности gRPC на Python: перехватчики, трассировка, рефлексия и потоки данных.
Пока мы все в ожидании, давайте я расскажу, как автоматизировать процесс фарма и тапанья хомяка через Python, используя один интересный проект.В завершении статьи я поделюсь с вами двумя способами, которые позволят развернуть нашего бота удаленно.
Стоит ли использовать django в 2024? Я думаю - да. DRF очень удобен, скорость разработки очень высока(особенно, если использовать generic views, django-filters), огромное количество готовых батареек сильно облегчает жизнь и встроенная админка хорошо подходит для большинства сайтов.
Хороший REPL для Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/ptpython/
В повседневных задачах есть множество инструментов для работы с различными форматами данных, такими как JSON, TOML, YAML и другими.msgspec — это инструмент, который может работать со всеми этими форматами и при этом быть быстрым и простым в использовании. Для всех форматов один импорт, что в рамках работы с данной библиотекой является преимуществом. Если вам необходимо парсить много разных форматов данных, то эта библиотека точно подойдет вам.
Столкнувшись со шквалом задач разной степени важности, 3 года назад я принял решение начать записывать задачи в планер/to do list который было бы удобно вести и с телефона, и с ноутбука. Выбор пал на Notion, как на популярную межоперационную платформу. За время использования планера было выполнено множество разных задач, и стало интересно провести некоторый анализ того, как и на что уходило время.
Типы dict и set в Python построены на основе хэш-таблиц.
Хочу рассказать вам историю, как студенты двигатель Стирлинга строили. (Обращаю внимание - читается статья сложно)
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.