Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram
A Directed Acyclic Graph (DAG) is a common data structure used to contain a series of related items that must have certain order or dependency. Topological sorting is used to help find where you might start processing to get in order handling of the items in a DAG.
(07.11.2016 - 13.11.2016)
Любой, кто изучал устройство языков программирования, примерно представляет, как они работают: парсер в соответствии с формальной грамматикой ЯП превращает входной текст в некоторое древовидное представление, с которой работают последующие этапы (семантический анализ, различные трансформации, и генерация кода).
Всем привет! Хотелось бы поделиться опытом использования python asyncio. За полтора года использования в продакшене накопился некоторый опыт, общие приемы, облегчающие жизнь. Естественно, были и грабли, о которых также стоит упомянуть, ибо это поможет сэкономить кучу времени тем, кто только начинает использовать в своих приложениях asyncio. Кому интересно — прошу под кат.
«В следующие два года нужно не пытаться изобразить из себя что-то особенное, а просто быть достаточно умным, чтобы компоновать то, что человечество уже создало» (с) bobuk
Год назад на внутреннем хакатоне наши ростовские ребята за ночь скрестили визуальный текстовый редактор, «Типограф Муравьева» и антиплагиат-сервис. Получилась штука, которая помогала быстро подготовить и отправить публикацию в блог.
Одно время штука жила как сайд-проект, затем нам дали немного ресурсов — ну, как внутреннему стартапу. В итоге получилось удобное коллективное медиа без редакции.
В данной статье я хотел бы рассмотреть на практике вариант построения простейшей рекомендательной системы основанной на схожести изображений товаров. Этот материал предназначен для тех, кто хотел бы попробовать применить Deep Learning, а именно свёрточные нейронные сети, в простом, интересном и практически применимом проекте, но не знает с чего начать.
Статья с описанием возможных способов задания цвета в библиотеке для построения графиков Matplotlib.
Статья про установку стилей линий по умолчанию в библиотеке для построения графиков Matplotlib.
Язык Python отлично подходит для прототипирования: простой синтаксис, множество батареек, много готовых решений. Это отлично для бизнеса и для разработчика. Но давайте снимем розовые очки и озвучим негатив, который вас ждет, когда вы возьмете Python для проекта.
Слайды: http://www.slideshare.net/PyNSK/python-68851470
Привычки бывают хорошие, а бывают и нет. И хотя в целом привычка покрывать код тестами, безусловно, заслуживает всяческого поощрения, вопрос о том, к какому именно каркасу для тестирования лучше привыкать, остаётся открытым. Мы в очередной раз попытаемся его закрыть.
Слайды — http://bit.ly/ist_004
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pytest/#3.0.4.dev0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pytest/
PyPy — интерпретатор языка программирования Python. PyPy в начале своего существования был интерпретатором Python, написанным на Python.PyPy — JIT-компилятор, и может превращать код на Python в машинный код во время выполнения программы.
Утилита для управления модулями в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pip/#9.0.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pip/
Модуль для работы с многомерными массивами. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/numpy/#1.13.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/numpy/
Best Shift-Left Testing Tools to Improve Your QA
statsmodels: Statistical Modeling and Econometrics in Python
markitdown: Convert Files and Office Documents to Markdown
Царство грибов. Симуляция мицелия на p5py. Битвы гифов. Часть первая
SVG-виджеты для tcl/tk. Финальный аккорд. Часть IV
Implementing Approximate Nearest Neighbor Search with KD-Trees
Пишем свой PyTorch на NumPy. Часть 1
django-liveconfigs - управление настройками в django
Мэтчинг персонажей. Level Hard
Стратификация: как не облажаться с A/B тестами
Матрица ошибок confusion_matrix() в scikit-learn