Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем про IT, Python
В моей первой статье на сайте об автоматизации оборудования Juniper в качестве подопытного выступал коммутатор, который стоит под столом, и до которого имеется полный прямой доступ по сети. Однако, такая ситуация скорее исключение. Практически всегда сейчас используют для доступа на сетевые устройства Jump Host. В этой статье я хотел бы рассмотреть, какие решения мы можем использовать при автоматизации работы с сетевым оборудованием на Python, чтобы учесть наличие промежуточного устройства.
(21.05.2018 - 27.05.2018)
В этот раз снова о Data Science. Думаю, многим знакома методология CRISP-DM, о которой говорят на большинстве курсов, но вот про первый пункт (business understanding) информации достаточно мало, в зря, ведь он очень важный.
Поэтому в этой статье мы поговорим о взаимодействии с бизнесом и о том, какие обычно бывают проблемы и сложности в этом вопросе. Давайте разберем все на примере.
Медленные тесты не только тратят время разработчиков на ожидание, но и усложняют следование лучших практик TDD (red-green testing). Когда тестовый набор выполняется несколько минут или дольше - это приводит к тому, что весь набор тестов запускают редко и баги, которые можно было бы исправить раньше и быстрее, откладываются.
В этом посте я расскажу как ускорить тесты вашего Django приложения и рассмотрю, что убивает скорость ваших тестов. В качестве примера буду использовать простой набор тестов, который вы можете найти на GitHub.
Это двадцать третья часть Мега-Учебника, в которой я расскажу вам, как расширить микроблог с помощью интерфейса прикладного программирования (или API), который клиенты могут использовать для работы с приложением более прямым способом, чем традиционный рабочий процесс веб-браузера.
Мы поговорим об использовании модных «Word embedding» не совсем по назначению — а именно для исправления опечаток (строго говоря, и ошибок тоже, но мы предполагаем, что люди грамотные и опечатываются). На хабре была довольно близкая статья, но здесь будет немного о другом. Визуализация Word2Vec модели, полученная студентом. Обучалась на «Властелине колец». Явно что-то на черном наречии.
В течение последних нескольких лет интерес к технологиям машинного обучения и искусственного интеллекта быстро рос. Решение H2O.ai становится все более популярным в этой сфере: оно поддерживает быстрые алгоритмы машинного обучения в оперативной памяти и недавно получило поддержку глубокого обучения. Сегодня поговорим о разработке с использованием H2O.
Скоро будет выпущена технология предоставляющая Qt для Python о чём рассказали в блоге Qt Company. Речь идёт о PySide2, которая явяется официальным аналогом PyQt .
Рассмотрим создание не сложного приложения показывающего простоту Qt для Python с использованием виджетов QWidgets
Автоматизация сетевого оборудования на Python. Работа через jump-host
Алгоритмы поиска путей на пальцах. Часть 2: Алгоритм Дейкстры
PSQLBuddy — резервное копирование и восстановление PostgreSQL
Разрабатываем первое AI приложение
Интеграция Telegram-бота с ЮKassa
py-nbtools: как мы мы автоматизировали работу с jupyter ноутбуками и зачем
Сводка от pythonz 27.10.2024 — 03.11.2024
Ускоряем CI в Github Actions при помощи uv
Как реализовать быструю реентерабельную блокировку на Python и почему она работает
Асинхронный SQLAlchemy 2: улучшение кода, методы обновления и удаления данных
Python in Visual Studio Code – November 2024 Release