Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
XML/HTML парсер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/beautifulsoup4/
(04.06.2018 - 10.06.2018)
Решал задачу составления словаря Хабрахабра для целей отслеживания появления новых языков, фреймворков, практик управления и т.п. Короче новых слов.
Результатом стал список английских слов «в именительном падеже и единственном числе».
Не так давно в моём учебном заведении прошёл пилотный Хакатон для студентов. Тематика заданий была связана с информационной безопасностью, в том числе шифрованием данных.
Или как я оказался в команде победителей соревнования Machines Can See 2018 adversarial competition.
Большое и увлекательное путешествие начинается с простого и банального шага. Когда мне на работе понадобилось реализовывать процесс логина для набора автоматизированных тестов, я даже не представлял, куда это приведет.
Дальше в статье вы узнаете, как доказать, что вы знаете пароль, ни разу не передав его в каком бы то ни было виде (доказательство с нулевым разглашением), и как я спотыкался на готовых примерах, чтобы получить работающий код на Python в конце пути.
Google Colaboratory — это не так давно появившийся облачный сервис, направленный на упрощение исследований в области машинного и глубокого обучения. Используя Colaboratory, можно получить удаленный доступ к машине с подключенной видеокартой, причем совершенно бесплатно, что сильно упрощает жизнь, когда приходится обучать глубокие нейросети. Можно сказать, что она является некоторым аналогом гугл-документов для Jupyter Notebook.
Компьютерное зрение все глубже интегрируется в нашу жизнь. При этом, мы даже не замечаем всего этого наблюдения за нами. Сегодня расскажем о системе, помогающей анализировать эмоции посетителей на конференциях, в учебном процессе, в кинотеатрах и много где ещё. Кстати, покажем код и расскажем о практических кейсах.
Книга позиционируется как прикладная, максимально избавленная от математики и неустаревающая.
Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части: в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике.
FastSIO: Как я попытался войти в open source, и надеюсь что у меня получится это сделать
Сводка от pythonz 17.08.2025 — 24.08.2025
Алгоритм как писатель: можно ли написать рассказ на чистом SQL?
Talk Python to Me: #517: Agentic Al Programming with Python
Невидимые чернила в цифровом мире: технология сокрытия данных в DOCX/XLSX
Best Code Rule: Always Separate Input, Output, and Processing
Как работает машина Enigma M3 (для флота)
Градиентный бустинг для новичков
djhtmx - Interactive UI components for Django using htmx
Python f-string cheat sheets (2022)
Как pytest работает под капотом