Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
(04.06.2018 - 10.06.2018)
Оставляйте свои комментарии к выпуcкам, пишите нам в Slack (инвайт по ссылке), добавляйте свои новости через специальную форму. Следите за всем этим безобразием в RSS, Twitter или Telegram @py_digest
Поддержите проект рублем или руками
На сервере Django
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.
Интересно про символы сбокок в Python - как, зачем и почему
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.
Аудио-подкаст
Книга позиционируется как прикладная, максимально избавленная от математики и неустаревающая.
Продолжаем наш цикл статей по переводу мана о numpy. Приятного чтения.
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.
numpy - 2.5.3
pymongo - 4.18.0
lxml - 6.1.3
Django - 6.1.1
django-debug-toolbar - 8.0.0
virtualenv - 21.7.8
httpx - 1.0.dev6
Находки в опенсорсе: мир питона за август 2026
The State of Django 2026: Boring is so back
pylint - 4.0.8
coverage - 7.16.0
virtualenv - 21.7.6
EVE Online moves to Python 3
django-cms - 5.1.2
uniface - A Unified Face Analysis Library for Python