Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
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
Библиотека XGBoost гремит на всех соревнованиях по машинному обучению и помогает завоёвывать призовые места. Однако, стать обладателем этого пакета для Python под Windows не так просто. Процесс установки скудно описан на GitHub и немногим шире на форуме Kaggle. Поэтому попробую описать пошагово и более подробно. Надеюсь это поможет сохранить много времени неопытным пользователям.
Понадобилось на одном из своих проектов установить FTS сервис. Я достаточно долгое время пользовался SphinxSearch, но решил поинтересоваться у общественности (тут итут) какой сейчас инструмент более популярен и отвечает следующим требованиям:
Продолжение перевода неофициальной документации Selenium для Python. Оригинал можно найти здесь.
Вдохновение — задача с собеседования Яндекса и статья «Парсинг формул в 40 строк». Моей целью было посмотреть, как будет выглядеть «pythonic» решение этой задачи. Хотелось, чтобы решение было простым, код читаемым и разделённым. В итоге ещё получился и пример применения цепочки генераторов (generators pipeline).
СУБД Neo4j — это NoSQL база данных, ориентированная на хранение графов. Изюминкой продукта является декларативный язык запросов Cypher. Cypher позаимствовал ключевые слова типа WHERE, ORDER BY из SQL; синтаксис из таких разных языков как Python, Haskell, SPARQL; и в результате появился язык, позволяющий делать запросы к графам в визуальной форме наподобие ASCII art. Например, заголовок данной статьи я бы представил в виде графа (Neo4j) — [изучаем] -> (Wordnet). И это почти готовый запрос к базе данных!
Статья рассказывает об оптимизации Python кода на примере задач-число дробилок. Применяются Numpy, Numbu, Cython
Формулировка задачи: визуализировать все связи между двумя пользователями внутри одной социальной сети. При этом связи не должны дублироваться, например если Ваня знает Петю через Олю, то Оля в дальнейших итерациях по поиску общих друзей не участвует. Чтобы попрактиковаться в API, я выбрал “Вконтакте”.
Порой возникают задачи, когда возникает необходимость формировать отчеты и прочие документы. В моей практике данная задача возникала не раз. Проекты, в которых возникала данная задача:
В наши дни большинство веб-приложений используют AJAX технологии. Когда страница загружена в браузере, элементы на этой странице могут подгружаться с различными временными интервалами. Это затрудняет поиск элементов, если элемент не присутствует в DOM, возникает исключение ElementNotVisibleException. Используя ожидания, мы можем решить эту проблему. Ожидание дает некий временной интервал между произведенными действиями — поиске элемента или любой другой операции с элементом. Selenium WebDriver предоставляет два типа ожиданий — неявное (implicit) и явное (explicit). Явное ожидание заставляет WebDriver ожидать возникновение определенного условия до произведения действий. Неявное ожидание заставляет WebDriver опрашивать DOM определенное количество времени, когда пытается найти элемент.