Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
В интернете есть много разных материалов с объяснением, что такое JWT и как им пользоваться. Но большинство примеров ограничиваются выдачей токена для пользователя. В этой статье я хочу рассказать не только о том, что такое JWT, но и как можно реализовать работу с access и refresh токенами и решить сопутствующие проблемы. Будет немного теории и много практики.
Ребус - это зашифрованный пример, где каждая цифра заменена какой-то буквой. Одна и та же цифра в примере обязательно должна быть заменена одной и той же буквой. И наоборот - две разных цифры не могут быть заменены на одну и ту же букву.
Audio
What can you learn from feeding an entire book on Python programming into ChatGPT-4 and asking it to provide a technical review? What are the potential pitfalls of using an LLM as a learning tool? This week on the show, author Al Sweigart talks about his recent experiments using ChatGPT and Python.
Какую рекламу показать пользователю, красную или синюю? Представьте, что вам нужно выбрать один из двух баннеров: красный или синий. Разумеется, вам бы хотелось показывать пользователю рекламу с наибольшим откликом. Но как узнать, какой из баннеров имеет наибольший уровень кликабельности?
Я поднял VPN-туннель по подписке на базе ispmanager. Однако мне этого было мало: нужно было, чтобы по окончании подписки туннель автоматически отключался и статистика по каждому пользователю собиралась ежедневно.Поэтому я взял в руки Python, Google Sheets, документацию и начал писать скрипт. В статье рассказываю о том, как я, будучи ламером смог достигнуть нужных себе целей и изучить пару вариантов взаимодействия с ispmamager.
В данной статье я покажу на практическом примере как устроена многопоточность в Python, расскажу про потоки, примитивы синхронизации и о том зачем они нужны. Изначально я планировал что это будет простая и короткая заметка, но пока готовил и тестировал код нашел интересный неочевидный момент связанных с внутренностями CPython, так что не спешите закрывать вкладку, даже если вы уверены что вы знаете о потоках в Python всё :)
Рассмотрим то как можно в одиночку быстро создать сервер и UI для ML приложения на Python с перспективой вывода в prod. Исследуем PyTriton и немного Gradio.
Обработка данных в реальном времени стала важной составной частью современного мира. Бизнес, исследователи, разработчики и многие другие специалисты сталкиваются с необходимостью обрабатывать потоки данных в реальном времени, чтобы принимать решения быстрее и более точно. В этой статье мы рассмотрим как построить пайплайн обработки данных в реальном времени с использованием Python.
In this tutorial, you'll preview the new static typing features in Python 3.12. You'll learn about the new syntax for type variables, making generics simpler to define. You'll also see how @override lets you model inheritance and how you use typed dictionaries to annotate variable keyword arguments.
В этой статье я расскажу о захвате звукового сигнала платой FPGA MCY316. Захват сигнала это только первый этап перед обработкой. Получим сигнал и передадим эти данные в ПК. Если всё получится, то в следующих работах добавим в ПЛИС цифровой фильтр
Многие люди, когда либо имевшие дело с нейронными сетями, наверняка задумывались, можно ли написать нейросеть, которая сама будет создавать нейросети для решения каких-либо задач. Так вот в этом цикле статей я решил реализовать это.
Новейший метод для ускорения кода в PyTorch 2.0 — torch.compile(), который позволяет JIT‑компилировать код PyTorch в оптимизированные ядра, требуя минимальных изменений кода. JIT‑компиляция (Just‑In‑Time compilation) — это процесс, при котором код на высокоуровневом языке преобразуется в код на низкоуровневом языке, который может быть быстрее и эффективнее исполнен процессором или графическим ускорителем. torch.compile() использует TorchDynamo и заданный бэкенд для JIT‑компиляции кода PyTorch.
На примере виртуального хостинга провайдера Netangels покажу, как я делаю это для своих проектов, в том числе описанных в перечисленных выше материалах.
В этой статье мы затронем один из аспектов множественного тестирования, а именно определение оптимальных размеров групп в случае общей контрольной группы. Докажем теоретически, что предлагаемый способ является оптимальным и сравним его с другими популярными подходами.
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/