Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
(20.02.2017 - 26.02.2017)
В статье рассмотрены возможности Google Slider API для создания презентаций
В статье рассматривается, как делать QuerySet'ы с фильтрами по времени.
Мне выпала честь сделать первый пост, и я, пожалуй, отклонюсь от своей привычной нейросетевой тематики и сделаю пост о базовых понятиях машинного обучения на примере одной из самых простых и самых полезных моделей — линейной регрессии. Я буду использовать язык питон для демонстрации экспериментов и отрисовки графиков, все это вы с легкостью сможете повторить на своем компьютере. Поехали.
Data Science — это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных.
Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python.
Статья описывает как использовать Deep Learning техники для написания интеллектуальных ботов для игр
В пилотной части я рассказал о задаче как можно подробнее. Рассказ получился долгим и беспредметным — в нем не было ни одной строчки кода. Но без понимания задачи очень сложно заниматься оптимизацией. Конечно, некоторые техники можно применять, имея на руках только код. Например, кешировать вычисления, сокращать ветвления. Но мне кажется, что некоторые вещи без понимания задачи просто никогда не сделать. Это и отличает человека от оптимизирующего компилятора. Поэтому ручная оптимизация все еще играет огромную роль: у компилятора есть только код, а у человека есть понимание задачи. Компилятор не может принять решение, что значение "4" достаточно случайно, а человек может.
Приветствую тебя %username%. Прочитав статью о способах обхода sudo, решил тоже попробовать описать нечто подобное, но для языка Python. Спасибо root-me за такие задачки. Решая их, можно многое узнать о работе того или иного механизма. Прошу строго не судить, это моё первое творение.
Начнём!
Обзорная статья про возможности разных CI систем
Короткая статья, которая поможет настроить Sublime Text для более-удобного написания Python кода
Проект-платформа для извлечения информации из видео
Модуль для работы с многомерными массивами. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/numpy/#1.12.1. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/numpy/
http клиент/сервер для asyncio. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/aiohttp/#1.3.2. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Python⇒Speed: Using portable SIMD in stable Rust
pytest-metadata: Plugin for Accessing Test Session Metadata
mininterface: A Minimal Interface to Python Application
ML in Go with a Python sidecar
Состояние производительности Python 3.13: Free-Threading
Написание ETL пайплайна при помощи airflow, rabbitmq и postgres
Как я настраивал меню выхода в Qtile
MoexBuilder: как я создаю библиотеку на Python. Часть 2
Пишем небольшое приложение на Python для повышения продуктивности с помощью ИИ и BotHub API