Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Два года назад я начал воплощать в жизнь юношескую мечту: занялся программированием. Надо всех обойти, а я из продаж, IT не изучал. Базово освоив Python, я стал мониторить рынок труда и через два отклика на стажёра понял, что таких, как я, — сотни.
Распределенная очередь задач. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/celery/
В этой статье мы напишем макрос для FreeCAD, который из N+1 цилиндров создаёт симметричный барабан с N отверстиями, разберемся с азами модуля FreeCAD в Python, а ещё изучим теорию сдвига и вращения фигур в пространстве.
Модели YOLO-NAS Pose это последний вклад в область оценки позы. Ранее в этом году Deci получила широкое признание за свою новаторскую базовую модель обнаружения объектов YOLO-NAS. Основываясь на успехе YOLO-NAS, компания представила YOLO-NAS Pose в качестве своего аналога в оценке позы. Эта модель обеспечивает превосходный баланс между задержкой и точностью.
В этой статье я подробно объясню и покажу, как написать на Python простой симулятор движения космических тел и что для этого не нужно знать. Моделирование - очень удобный и понятный способ вычисления многих процессов. Он не требует использования законов, описывающих движение тел, а требует лишь определения взаимодействия тел в нужные моменты времени.
Audio
Hotwire is an alternative approach to building modern web applications without using much JavaScript by sending HTML instead of JSON over the wire.
Для сложных интеграционных тестов, которые завязаны на Kubernetes API, необходимо реализовать что-то свое. Я воспользовался клиентской библиотекой Python для Kubernetes, которая позволяет работать со всеми прелестями его интерфейса, соединил ее с PyTest и API нашего продукта.
В данной статьей вы узнаете о важности отделения операций ввода-вывода (т.е. сетевых запросов, обращений к базе данных и т.д.) от основной логики кода, особенностях использования Dependency Injection (внедрения зависимостей) для написания более тестируемого кода с примерами модульных тестов.
В первом материале из этой серии была объяснена работа механизма Copy‑on‑Write (CoW, копирование при записи). Там были упомянуты некоторые ситуации, в которых при выполнении кода осуществляется копирование данных. В этой статье речь пойдёт об оптимизации, направленной на то, чтобы копирование не ухудшило бы средних показателей скорости работы кода.
Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/
Когда вы создаете проект промышленной установки, робота, дистанционно управляемой модели ровера или аналогичный проект с микрокомпьютером, встает задача контроля состояния систем электропитания. Вам нужно проверять напряжение на аккумуляторах, потребляемый ток и мощность. Не исключено, что в проекте есть не одна, а несколько цепей, где нужно обеспечить подобный контроль.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Learn how to supercharge your Django app with full-text search using Django-Watson. Dive deep into Postgres magic and boost search functionality.
Хочу поделиться своим опытом в реверс инженеринге приложения на lua cocos2d-x. Файлы приложения зашифрованы xxtea, а ключи шифрования находятся в .so файле внутри приложения.
Фреймворк для работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/kombu/
Сбор данных имеет решающее значение для каждого проекта, связанного с машинным обучением. Однако не всегда искомые данные существуют или общедоступны. Во многих случаях получение данных является дорогостоящим или затрудненным из-за внешних условий.
В открытом доступе существует огромное число библиотек для построения моделей машинного обучения в Python. Самые популярные — scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Catboost, PyTorch. Каждая из них позволяет построить регрессионную модель для прогнозирования на временных рядах, но для этого требуется преобразование данных и создание новых фичей (feature engineering).