Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
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
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.
Недавно выходила статья о смене черт лица на фото. Эта статья показывает развитие этой идеи - смена лиц в динамике - в видео.
В по ссылке приведен набор видео, которые стоит посмотреть
Эта статья показывает как можно создать свой собственный дашборд с данными из google analytics. Шаг-за-шагом показано что и как делать
isporn определяет с помощью сервиса http://exadeep.com является ли фотография эротической.
Python помогает в автоматизации. В этой статье описано применение языка для создания карт - показано как можно выделять различные координаты на карте, области карты и другие действия
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.
Статья рассказывает на какие аспекты экосистемы Python стоит обращать внимания при обучении Python
Данная статья представляет собой перевод введения в машинное обучение, представленное на официальном сайте scikit-learn. В этой части мы поговорим о терминах машинного обучения, которые мы используем для работы с scikit-learn, и приведем простой пример обучения.
Spark позволяет работать с большими объемами данных почти не прикладывая усилий. В этой статье показано с чего начать
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»
Статья описывает как можно генерировать осмысленные тексты. Для этого используются модель Маркова
Беспокоитесь что не выключили духовку? Эта статья показывает, как можно по фотографии определить включена/выключена духовка.
Ботов можно найти почти везде. В этой статье описываются базовые шаг, чтобы написать бота с мозгами для чата.
Многие ругают GIL (Global Interpreter Lock). А ведь он очень полезен. По ссылке вы сможете найти интересные доводы за GIL.
Автор обещает целый цикл статей, который даст набор базовых знаний необходимых для создания заготовки простого Web - приложения. Заготовка будет содержать в себе базовую функциональность для работы с пользователями. Если конкретнее - будет возможность создавать и просматривать профили пользователей,изменять учетные данные и конечно удалять ненужные профили. Вся разработка будет вестись с использованием инструментов,технологий и фреймворков которые вы можете легко найти в сети Internet.
Не секрет, что deep lerning требователен к ресурсам компьютера. В этой статье показывается как можно использовать GPU в Python
Нашли интересный сайт и хочется узнать на чем написан? Если да, то вам поможет эта утилита. Умеет определять различные языки, фреймворки, операционные системы и другое.