Тестируем асинхронный context manager

Разбираемся с асинхронным программированием на Python

Выгружаем фото Марса с сайта NASA с помощью aiohttp

struct — Binary Data Structures — PyMOTW 3

Нейрокурятник: часть 4 — итоговая модель и код на прод

Типичный день в нейрокурятнике — куры часто еще и крутятся в гнезде

Чтобы довести, наконец, проект нейрокурятника до своего логического завершения, нужно произвести на свет работающую модель и задеплоить ее на продакшен, да еще и так, чтобы соблюдался ряд условий:

• Точность предсказаний не менее 70-90%;
• Raspberry pi в самом курятнике в идеале мог бы определять принадлежности фотографий к классам;
• Нужно как минимум научиться отличать всех кур друг от друга. Программа максимум — также научиться считать яйца;

В данной статье мы расскажем что же в итоге у нас получилось, какие модели мы попробовали и какие занятные вещи нам попались на дороге.

Python и C ++ с использованием Boost.Python

Отзывчивые столбчатые диаграммы с Bokeh, Flask и Python 3

Bokeh — это мощная библиотека с открытым исходным кодом, которая позволяет визуализировать данные для веб-приложений, не написав ни строчки на javascript. Изучение библиотек для визуализации вроде d3.js может оказаться полезным, но гораздо легче написать несколько строк кода на Python, чтобы решить задачу.
С Bokeh мы можем создавать поразительно детальные интерактивные визуализации или же более простые вещи, вроде столбчатых диаграмм.
Давайте разберёмся, как можно использовать Flask и Bokeh для визуализации данных в веб-приложении.

Решение задач линейного программирования с использованием Python

Зачем решать экстремальные задачи На практике очень часто возникают задачи, для решения которых используются методы оптимизации. В обычной жизни при множественном выборе, например, подарков к новому годы мы интуитивно решаем задачу минимальных затрат при заданном качестве покупок. К сожалению, не всегда можно положиться на интуицию. Допустим Вы сотрудник коммерческой фирмы и отвечаете за рекламу. Затраты на рекламу в месяц не должны превышать 10 000 денежных единиц (д.е). Минута радиорекламы стоит 5 д.е., а телерекламы 90 д.е. Фирма намерена использовать радиорекламу в два раза чаще чем телерекламу. Практика показывает, что 1 минута телерекламы обеспечивает объём продаж в 30 раз больший чем 1 минута радиорекламы. Читать дальше →
На практике очень часто возникают задачи, для решения которых используются методы оптимизации. В обычной жизни при множественном выборе, например, подарков к новому годы мы интуитивно решаем задачу минимальных затрат при заданном качестве покупок.

К сожалению, не всегда можно положиться на интуицию. Допустим Вы сотрудник коммерческой фирмы и отвечаете за рекламу. Затраты на рекламу в месяц не должны превышать 10 000 денежных единиц (д.е). Минута радиорекламы стоит 5 д.е., а телерекламы 90 д.е. Фирма намерена использовать радиорекламу в два раза чаще чем телерекламу. Практика показывает, что 1 минута телерекламы обеспечивает объём продаж в 30 раз больший чем 1 минута радиорекламы. 

Использование сторонних компонентов в DjangoCMS

Для DjangoCMS у каждого разработчика есть возможность написать свой плагин, который можно многократно использовать, но перед этим есть смысл посмотреть на готовые решения. В этой статье я расскажу какие есть сторонние компоненты для DjangoCMS и как их можно использовать в своём проекте.

Reddit: эволюция развертки кода

Предсказываем результаты футбола со статистической с моделью

Finite State Machines в Django

Записи, структуры и Data Transfer Objects в Python

wxPython: Status Bar

Генерируем произвольные последовательности на выводах платы Raspberry Pi

Автор: Николай Хабаров, Embedded Expert DataArt, евангелист технологий умного дома. В этой статье я расскажу, как написать обычное user space-приложение на Python для современного ARM-процессора с ОС Linux для генерирования сложных последовательностей импульсов на выводах платы. Суть идеи — использовать DMA-модуль процессора для копирования из предварительно подготовленного буфера в памяти в GPIO с высокой точностью по времени. Когда речь заходит о необходимости сгенерировать сложную последовательность импульсов, например, для шаговых двигателей, обычно используют старые добрые простенькие микроконтроллеры с установленной специальной операционной системой реального времени или вообще без операционной системы. Реализация при этом, в лучшем случае, написана на C++. Сейчас процессоры шагнули далеко вперед и имеют массу преимуществ: производительность, возможность использования операционной системы Linux со всей инфраструктурой и ПО, а также высокоуровневых языков программирования, таких как Python. И все же современные микроконтроллеры для генерирования сложных последовательностей на выводах GPIO, как правило, не используют. Я реализовал генерацию импульсов для управления шаговыми двигателями проекта PyCNC — проекта контроллера машин с ЧПУ, станков, 3D-принтеров, полностью написанного на Python и запускаемого на современном ARM-процессоре на плате Raspberry Pi. Статья может быть полезна желающим реализовать генерацию сложных последовательностей установки уровней на выводах одного или нескольких GPIO на других высокоуровневых языках программирования, используя DMA-модули других процессоров. Читать дальше →
В этой статье я расскажу, как написать обычное user space-приложение на Python для современного ARM-процессора с ОС Linux для генерирования сложных последовательностей импульсов на выводах платы. Суть идеи — использовать DMA-модуль процессора для копирования из предварительно подготовленного буфера в памяти в GPIO с высокой точностью по времени.

Получаем весь список разрешений у модели в Django

Шпаргалка о нейронных сетях на keras

Определяем цветастость на OpenCV и Python

zipfile — ZIP Archive Access — PyMOTW 3

Решение транспортной задачи в среде моделирования Python