Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter
Хочу поделиться опытом работы с задачей известного конкурса по машинному обучению от Kaggle. Этот конкурс позиционируется как конкурс для начинающих, а у меня как раз не было почти никакого практического опыта в этой области. Я немного знал теорию, но с реальными данными дела почти не имел и с питоном плотно не работал. В итоге, потратив пару предновогодних вечеров, набрал 0.80383 (первая четверть рейтинга). В общем эта статья для еще начинающих от уже начавшего.
Расскажу я вам сегодня о том, как пытался я добраться из питона до интерфейса жесткого диска, и что из этого получилось.
Появляется у меня периодически необходимость тестирования большого количества жестких дисков. Обычно для этого используется досовая Victoria загружающаяся по сети. Она тестирует диски по одному, что не очень удобно. К тому же последнее время пошли платы не имеющие режима IDE, что дополнительно усложняет задачу. По началу у меня возникла идея взять готовый софт под линукс с открытыми исходниками и добавить ему возможность параллельного тестирования нескольких дисков. После беглого поиска выяснилось удручающее состояние этой области в линуксе. Из софта, ведущего при тестировании статистику по времени доступа к секторам и типам ошибок нашел только whdd. Попытка разобраться с кодом whdd закончилась полным провалом. Для меня, ни разу не программиста, код показался очень запутанным. К тому же большую его часть занимает совсем не работа с железом.
Что случится, если запустить этот код?
import os import socket import threading def lookup(): socket.getaddrinfo('python.org', 80) t = threading.Thread(target=lookup) t.start() if os.fork(): # Parent waits for child. os.wait() else: # Child hangs here. socket.getaddrinfo('mongodb.org', 80)
Этот пост дает теоретико-игровое объяснение традиции дарить подарки на Новый Год
Автор статьи приводит 5 модулей для Python, которые наиболее сильно понравились в 2015году
Когда я полтора года назад, будучи студентом 4 курса телекоммуникаций, пришел работать в компанию на должность сисадмина, я понял что работы у меня будет очень много, а учить всего нового придется еще больше. Учебу я отодвинул на второй план, а потом и вовсе стал появляться на парах раз в месяц, потому как работы было много, и она была уж точно интереснее того, чему пытались учить в универе.
Компания занималась продажами, и естественно здесь оказалось много таких человечков, которых зовут менеджерами по продажам, и им нужно было очень много звонить!
Иногда этот метод называют «крестьянское умножение», иногда «древнеегипетское», иногда «эфиопское», иногда «умножение через удвоение и деление пополам». Некоторым он хорошо известен, некоторым – непонятен, но при этом он достаточно полезен и может использоваться не только для умножения, но и для возведения в степень и расчётов матриц.
В этой статье мы собираемся воспользоваться машинным обучением и техногиями распознавания лиц, чтобы предсказать есть ли на изображении улыбка.
Статья описывает опыт создания чата привязанного к гео-позиции.
Я думаю все в курсе о пользе автотестов. Они помогают держать код в работоспособном состоянии даже при существенных изменениях. Так же это может избавить тестировщиков от нудной ручной работы и позволяет сосредоточиться на более интересных видах тестирования.
Несмотря на то, что отдельным частям нашего проекта более 25 лет, мы только в самом начале пути внедрения автоматического тестирования. Тем не менее, у нас уже есть некоторые успехи, о которых я хочу поведать в этой статье.
Как писать хорошие автотесты – тема отдельной статьи. И, вероятно, не одной. Я же расскажу вам как мы внедрили тестирование отдельных компонентов. Компоненты написаны на С++ и имеют интерфейсы очень похожие на СОМ. В качестве языка для тестов мы выбрали python и используем очень мощный тестовый фреймворк PyTest. В статье я расскажу про сложности связки С++/СОМ и питона, подводные камни, на которые мы наткнулись и как решали эти проблемы.
Один из core-разработчиков делится своими мыслями о причине создания Python3.
Twisted — асинхронный (событийно-ориентированный) фреймворк, написанный на Python. Мощное средство для быстрой разработки сетевых (и не только) сервисов. Он разработан с использованием паттерна проектирования Reactor. Сервисы созданные с использованием Twisted быстры и надежны, фреймворк позволяет не писать макаронный код, насыщенный непонятными коллбэками, имеет внутри себя красивые хелперы (Deferred, Transport, Protocol etc). Другими словами, делает нашу жизнь бекенд разработчиков лучше.
Но есть и проблемы
Статья про инструменты оптимизации кода на Python. В материале вы найдете упоминание numpy, scipy, векторизации данных и варианты оптимизации кода, который работает с деревьями