Выпуск 223

Визуализируем пульс

Несколько дней назад мы публиковали обзор первого дня Data Science Weekend 2018, который прошел 2-3 марта на Мансарде Rambler&Co. Изучив практику использования алгоритмов машинного обучения, теперь перейдем к обзору второго дня конференции, в течении которого спикеры рассказывали об использовании различных инструментов дата инженера для нужд дата-платформ, ETL, сервисах подсказок при поиске и многом другом.

Это семнадцатая часть серии Мега-учебников Flask, в которой я собираюсь развернуть микроблог на сервере Linux.

Это шестнадцатая часть серии Мега-учебников Flask, в которой я собираюсь добавить в микроблог возможность полнотекстового поиска.

Новый релиз Krita принес кучу изменений. Традиционно, при изменении мажорной версии много где сломали обратную совместимость и разработчики предупреждают о необходимости бэкапов при пересохранении в новом формате. Особенно сильно была переработана работа с векторными сущностями и текстом. Разработчики признались, что у них не хватило сил тянуть отдельную реализацию встроенного текста в виде ODT, поэтому все перевели на распространенный SVG. Для оптимальной совместимости они напоминают о возможности установки двух веток одновременно. В Windows все реализовано достаточно привычно, а для Linux есть snap пакеты и другие варианты stand-alone установки.

В рамках погружения в одну из дисциплин (в процессе обучения по специальности «Компьютерная безопасность») я работал над одним занимательным проектом, который бы мне не хотелось просто похоронить в недрах папки «Универ» на внешнем винчестере.

Сей проект носит название usbrip и представляет собой небольшую консольную опенсорс утилиту для Linux-форензики, а именно для работы с историей подключений USB-устройств. Программа написана на чистом Python 3 (с использованием некоторых сторонних модулей) и не требует зависимостей помимо Python 3.x интерпретатора и нескольких строк из requirements.txt, разрешающихся одной строкой с помощью pip3.

С появлением библиотеки Python Control Systems Library [1], решение основных задач проектирования систем автоматического управления (САУ) средствами Python значительно упростилось и теперь практически идентично решению таких задач в математическом пакете Matlab.

С ростом этажности наших городов всё больше людей ежедневно пользуется лифтами. Но мало кто из нас задумывается о том, как всё это лифтовое поголовье умудряется более-менее эффективно развозить в течение дня уйму людей, особенно в часы пик. Существует ряд алгоритмов движения лифтов, которые исходят из разных условий — например минимизации времени ожидания лифта. Но давайте подумаем, как можно разработать лифтовый алгоритм.

Мажорный релиз pip.