KODI: собираем удобный и функциональный медиацентр для дома. Часть 8. Telegram-бот для qBittorrent

Наделяем наш медиацентр еще одной возможностью - управление торрент-клиентом и его загрузками из мессенджера Telegram через чат-бота. Теперь вы не будете ограничены лишь локальной домашней сетью. Управлять загрузками на домашнем сервере из любой точки мира? Легко!

Многоконсольный вывод для Python

Существует много проекты в которых нужно сразу видеть результат переменных в момент выполнения программы. Например обработка нажатий клавиш от пользователя, навигация между страницами в GUI приложениях, обработка данных из форм на веб проектах.

Сводка от pythonz 12.09.2021 — 19.09.2021

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

PyPy: Better JIT Support for Auto-Generated Python Code

Python⇒Speed: Using Podman with BuildKit, the better Docker image builder

The Real Python Podcast – Episode #78: Learning Python Through Illustrated Stories

Audio

Как определить самый авторитетный фильм всех времен и народов

Какое произведение киноискусства оставило самый большой отпечаток в современной поп культуре? Предлагаю подумать над этим вопросом некоторое время. Может быть это Апокалипсис сегодня? Или Крестный отец? А вдруг главный фильм всех времен и народов это шедевр отечественного кинематографа - фильм Викинг?

Property-Based Testing for ML Models

Introducing django-upgrade, a tool for upgrading your Django projects

Фотогалерея на максималках

~1 год назад я начал разрабатывать свою фотогалерею (песочницу для теста всяких технологий). Данная статья – это описание её архитектуры, а также различные твики/лайфхаки/микрогайды которые я узнал за время разработки + немного про производительность.

Отображение объектов на картах в админке Django

Бесплатная, с открытым исходным кодом библиотека DjangoAdminGeomap предназначена для отображения объектов на карте в админке Django.

Involution: Attention is not what you need, или Как скрестить Self-Attention из NLP и Convolution в задачах CV

Если говорить про Self-Attention в картиночных моделях, то тут есть 2 варианта. Олдскульный  “давайте просто перевзвесим фичи” в разных вариантах: поканально, пространственно, в некоторой проекции. И новомодный "давайте обучим трансформер" с представлением патчей как визуальных слов. Первый подход рабочий, но не дает значительного улучшения в плане метрик. Второй подход слишком вычислительно сложный и часто заточен на размер картинок. Подход коллег из ByteDance AI Lab и университета Пекина сильно отличается от этих крайностей и является переосмыслением Attention-механизма трансформеров в работе свёрток.

Сколько на самом деле вакансий на Python в веб-разработке (на примере Москвы)

В Коммунарке начинается осень, значит пришло время пересмотреть Бегущего (теперь уже два), открыть бутылочку Амаретто и написать следующую статью про всеми любимый Python. В данном случае поговорим о том, сколько на самом деле у нас вакансий на Python для веб-разработчиков.

MPIRE — быстрая альтернатива multiprocessing

MPIRE комбинирует функции, подобные map из multiprocessing.Pool, с преимуществами общих объектов multiprocessing.Process, добавляя к этому также функции копирования при записи. В пакете также есть простые в работе функции состояния рабочего процесса, информирования о нём и индикатора выполнения.

Как мы “повернули реки вспять” на Emergency DataHack 2021, объединив гидрологию и AutoML

Под катом хотелось бы поговорить об опыте участия нашей команды из лаборатории моделирования природных систем Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО в хакатоне Emergency DataHack 2021. И победы в нём :)

Python 101 – How to Work with Images

Работа с pdf файлами с помощью библиотеки fitz

Возникла идея создать небольшую утилиту на Python, которая будет парсить PDF и сверять со списком швов, взятых из BIM модели. Изначально я обратился к библиотеке pdfminer, вернее к ее форку pdfminer.six. Но скорость работы меня совершенно не устраивала. Вот, например, загрузка файла в 10 страниц и парой картинок.

Возможное будущее ИИ, Python как модель мышления или незаслуженно забытый Акинатор

В процессе познания нейронных сетей я практически не увидел информации о том, чтобы кто-то приближался или хотя бы шёл к созданию сущности, похожей на настоящий ИИ. Большая часть задач, которые решаются нейросетями, это довольно тривиальные вещи, вроде распознавания объектов, имитации чего-либо, автоматизации какой-то задачи с условиями или предсказания поведения объектов, чьи математические модели слишком сложны для моделирование и/или вообще неизвестны. Однако что же с исследовательской частью проблемы? Где и как люди отвечают на вопрос "Как улучшить сам ИИ, чтобы было легче выполнять задачи?" или "Есть ли что-то, что можно добавить в основу ИИ, кроме структуры нейронов и принципов их взаимодействия?"

Python и Ruby под нагрузкой: высокое искусство некромантии

Уже больше 20 лет я пишу код на разных языках программирования. Так как многие из этих языков считаются мертвыми, то сегодня я буду говорить о высоком искусстве некромантии — о том, как якобы мертвые языки используются в больших и иногда высоконагруженных проектах. Обрабатывая тысячи веб-запросов в секунду и не порождая необходимости писать свой компилятор PHP или переходить на Go или Rust.

Выполняем глубокое обучение быстро при помощи Fast AI

Нейронные сети повсеместно используются для выполнения самых разных задач, можно даже сказать, что это самый настоящий «универсальный солдат». Однако, может показаться, что начать работать с нейросетями довольно сложно, несмотря на наличие огромного количества информации в источниках, существование готовых фреймворков, например, tensorflow, pytorch и других.