Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Audio
Ticket shop application for conferences, festivals, concerts, tech events, shows, exhibitions, workshops, barcamps, etc.
Django's async capabilities have significantly improved, making it a viable option for production use, especially in AI applications where I/O-bound tasks are prevalent.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
ORM, или объектно-реляционное отображение — это программная технология, которая позволяет взаимодействовать с базами данных с использованием объектно-ориентированной парадигмы.
Я решил разобраться и понять, как устроена Diffusion модель внутри, понять ее математику и постараться объяснить и разложить ее на пальцах. Ну и конечно пописать код, который (спойлер) заработал. На гифке изображены примеры итоговых картинок на моей финальной модели.
В прошлом я уже публиковал детальный разбор кода сборщика мусора CPython, однако стоит также дать более высокоуровневое объяснение механизмов управления памятью в CPython, не затрагивая сам код. Этому и будет посвящена данная статья. Статья в основном будет посвящена циклическому сборщику мусора (GC), как и когда он запускается и его влиянию на производительность приложений.
Как создать асинхронный API для мониторинга курсов валют на Python? В этом практическом руководстве мы разработаем сервис на FastAPI с интеграцией APScheduler, который будет отслеживать курсы USD и EUR в банках России. Вы узнаете, как реализовать асинхронный парсинг данных, настроить планировщик задач и развернуть приложение в облаке. Проект включает систему аутентификации, фильтрацию данных и REST API — идеальный пример для изучения современной веб-разработки на Python.
In this tutorial, you'll learn how to use NumPy by exploring several interesting examples. You'll read data from a file into an array and analyze structured arrays to perform a reconciliation. You'll also learn how to quickly chart an analysis and turn a custom function into a vectorized function.
Метод CUPED уже давно завоевал популярность в анализе A/B-тестов, предоставляя возможность выявлять эффекты меньших размеров. В этой статье мы подробно рассмотрим применение данного подхода на этапе дизайна эксперимента. Мы исследуем, как можно сократить размеры выборок, не теряя при этом в статистической мощности теста.
Масштабируемый, не блокирующий web-сервер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/tornado/