Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
При написании многопоточного приложения нужно помнить о возможности состояния гонки при использовании неатомарных операций. Даже простая задача по увеличению целого числа на единицу в конкурентной программе может вызвать ошибки, с трудом поддающиеся воспроизведению. Но при использовании asyncio мы всегда работаем в одном потоке, а значит можно не беспокоиться о гонках, правда? На самом деле не всё так просто...
Линтинг кода бывает очень долгим, а в ситуациях наличия большого legacy‑проекта, который решили «причесать», линтинг может причинять боль и страдания разработчикам. В этой статье мы найдем решение, которое позволит без проблем линтить код с любого этапа разработки и делать это супер быстро и инкрементально!
В предыдущей статье вы могли узнать что такое очередь в целом и как работает FIFO-очередь asyncio.Queue. Давайте продолжим и посмотрим на примере библиотеки aiohttp как работают очереди с приоритетом asyncio.PriorityQueue.
В таких сферах, как исследование операций (Operations Research) и наука о данных (Data Science) чрезвычайно актуально сближение теории и её практического применения в виде программных проектов. Теоретические выкладки формируют базу программ для оптимизации чего‑либо, так как теория даёт средства для решения разнообразных задач. Но очень важно помнить и о том, что подобные программы должны быть доступны конечному пользователю, что с ними должно быть удобно работать.
Мы сталкиваемся с огромными объемами информации, высокой нагрузкой, и постоянно меняющимися требованиями. Все это требует от нас не только навыков программирования, но и грамотного проектирования архитектуры, которая способна справиться с этими вызовами.Именно здесь на сцену выходит архитектурный паттерн, о котором мы сегодня поговорим - Lambda-архитектуре.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Kornia это open source библиотека для решения задач компьютерного зрения. Она использует PyTorch в качестве основного бэкенда и состоит из набора дифференцируемых процедур и модулей. Создатели библиотеки вдохновлялись OpenCV, и поэтому Kornia является его аналогом, но при этом в некоторых моментах превосходит.
Вероятно вы каждый день пользуетесь консольными утилитами, такими как git, homebrew, ssh, grep, find, etc. Мы сделали command line interface приложение, запуск которого на локальной машине разработчика может превышать количество запусков команды git (спойлер: статистика в конце статьи).
Построение ML-пайплайна для рекомендательной системы с помощью Google Cloud Platform. Данный материал будет описывать опыт нашей команды по построению end-to-end рекомендательной ML-системы визуального поиска похожих товаров с помощью инструментов, предоставляемых облачной платформой Google Cloud Platform.
В этой статье я хочу рассказать о том, как я проектирую комплексные расширения для Python на Rust с использованием PyO3 и почему я принимаю те или иные проектные решения.
Хабр - не жалобная книга, я знаю. Но тут история про код, с примерами, разбором антипаттернов и всё такое, поэтому я рискну .Всё началось, когда я узнал про конкурс красоты кода от Сбера. Я как раз хотел поучаствовать в каком-нибудь эпичным конкурсе, а тут как раз он мне и подвернулся, тем более что я - тот человек, которому есть что рассказать про красивый код.
Diffusers — это библиотека от Hugging Face, которая позволяет работать с сотнями предобученных моделей класса Stable Diffusion для создания изображений и аудио.Всегда хотели стать художником, но у вас лапки? :)
Сегодня концепция витрин данных является стандартом и используется повсеместно. Поэтому даже небольшим компаниям важно определиться с помощью каких инструментов они будут решать проблему оркестрации процессов построения витрин. Какой инструмент в условиях относительно небольшого бюджета позволит достигать поставленных целей? Этот вопрос мы и постараемся раскрыть в статье. Для этого рассмотрим два известных инструмента: Airflow и NiFi, а также постараемся выявить их сильные и слабые стороны.
В современном мире, основанном на данных, машинное обучение является символом инноваций. Однако преобразование модели из теоретической конструкции в готовый к использованию инструмент — сложная задача. MLOps — гармоничное сочетание «machine learning» и «operations», созданное для решения этой сложной задачи.
This article shows you how to use MongoMock and MockS3 to power your integration tests on a FastAPI based project.
Abstractive summary is an AI task that rephrases and condenses text content into a summary. This article is a deep dive into how to ensure correctness and the math involved in ensuring fluency, coherence, relevance, and consistency.
В своей предыдущей статье я написал, как произвести оцифровку звукового сигнала FPGA платой MCY316. В том проекте данные полученные из АЦП просто передавались в компьютер через последовательный порт. Уже на компьютере данные принимались из последовательного порта программой на питоне и отрисовывались в окне. А сейчас я хочу модифицировать этот проект и добавить в FPGA еще цифровой фильтр.
По мере того как приложение собирает все больше данных, правильное ведение журналов становится решающим фактором для быстрого и эффективного понимания общей функциональности. Это позволяет устранять проблемы до того, как они повлияют на конечных пользователей.В этой статье мы рассмотрим лучшие практики логирования в Python.