Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
(01.06.2020 - 07.06.2020)
Добавляйте свои новости через специальную форму. Следите за всем этим безобразием в RSS, Twitter или Telegram @py_digest
Поддержите проект рублем или руками
Один мой друг учится на художника и регулярно вдохновленно рассказывает о том или ином шедевре, о неповторимых композиционных приемах, о цветовосприятии, об эволюции живописи и гениальных художниках. На фоне этого постоянного воздействия я решил проверить, годятся ли мои инженерные знания и навыки для анализа мирового культурного наследия. Вооружившись самодельным парсером под покровом ночи я ворвался в онлайн галерею и вынес оттуда почти 50 тысяч картин. Давайте разберем, что интересного с этим можно сделать, используя только классические ML инструменты (осторожно, трафик).
Основной сложностью при выборе функций ошибок для работы с 3D данными является неевклидовость рассматриваемых структур, из-за которой задача определения расстояния в пространстве 3D моделей становится совсем нетривиальной.
В этой заметке мы поговорим о том, какие функции ошибки (Loss functions) алгоритмов используются в 3D ML, какие из них можно использовать в качеств метрик качества (metrics), а какие — в качестве регуляризаторов (regularizers).
В эпоху заточения хорошо заниматься физкультурой, но вот беда — не все домашние с этим согласны, так что приходилось прикладывать некоторые усилия. Работать надзирателем однако хотелось не очень, потому как надо было собственно работать, а пущеный на самотек спортивный процесс, наблюдаемый в лучшем случае одним глазом, заимел тенденцию скатываться в халяву. Профессионально деформированный мозг беспокоился, что надо эти процессы как-то мониторить, собирать метрики, и делать это конечно не вручную, а чтобы оно все само себя посчитало. Начать было решено с приседаний. Фундаментальное движение, с явными состояниями, большой амплитудой, в общем, идеальный выбор.
Генеративное моделирование — одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерами генеративных моделей глубокого обучения: вариационные автокодировщики, генеративно-состязательные сети, модели типа кодер-декодер и многое другое.
Требования заказчика к условным обозначениям на картах кажутся вам нереальными? Дальше вы узнаете, как с помощью geometry generator, QGIS и Python сделать так, чтобы ваши условники были лучше всех.
Хотя многие приложения все больше переходят в разряд WEB, я хочу в данной статье поднять тему о прикладном ПО. А точнее о замечательной библиотеке GUI wxpython, которая является оберткой над WX Widgets. Она очень удобна, проста в освоении, имеет множество компонентов для построения графических интерфейсов любой сложности. А самое главное — она самая доступная в плане accessibility.
Новые средства автоматизации выводят планирование на новый уровень развития. Какой инструмент позволит нам сэкономить тысячи часов за счет автоматизации процессов BIM в Revit?
Художников Эдуарда Мане и Клода Моне путали и при жизни (вот очень интересная статья на Арзамас). Что неудивительно, ведь они оба родоначальники импрессионизма и писали в схожей манере. Слушая на coursera курс по Convolutional neural networks, я решила попробовать сделать модель, определяющую, кем из художников написана картина.
Как правило, когда нужно что-то сделать быстро и дёшево, мы не задумываемся над отказоустойчивостью и масштабируемостью нашего приложения, что через некоторое время обязательно приводит к боли. Современные решения позволяют быстро и просто решить эту проблему.
На примере перехода от монолитного приложения к микросервисам, я попробую показать все плюсы и минусы каждого подхода.
Продолжение цикла публикаций статей про прогнозирование временных рядов. На повестке – перевод статьи How to Develop Multi-Step LSTM Time Series Forecasting Models for Power Usage.
Порой, будучи дата саентистами, мы забываем за что нам платят. А платят нам за то, что мы в первую очередь разработчики, потом исследователи и, возможно, математики. Наша основная обязанность при этом состоит в том, чтобы быстро создавать работоспособные решения для бизнеса. Тот факт что мы создаем модели не делает нас особенными. Это не дает нам права писать плохой код.
Audio
Сегодня мы затрагиваем актуальнейшую тему — Python для работы с GPU. Автор рассматривает пример, тривиальный в своей монструозности, и демонстрирует решение, сопровождая его обширными листингами. Приятного чтения!
В этот раз стояла довольно непривычная задача — сделать одну User модель, которая может иметь несколько разных профилей (Исполнитель, Заказчик). И наличие каждого из профилей дает разные полномочия на работу с одними и теми же ресурсами.
В этой статье я бы хотел рассказать как я сделал распознавалку русских букв и прикрутил к этому небольшой графический интерфейс.
Меня зовут Соболев Андрей и сегодня мы с вами создадим простую «плюшку» к Django, которая будет проверять, что на фотографии именно лицо человека (что бывает полезно в куче ситуаций). Для этого нам понадобится OpenCV и 5 минут свободного времени. Поехали.
Моему почтовому ящику на gmail много лет. Более десяти лет самостоятельного существования, а также в нем лежат архивы из других почтовых систем. Все эти годы я использовал его так как и нужно использовать умные продукты:
Приём заявок 2020 уже закончился, поэтому в этой статье я с чистой совестью разберу задачи, которые Яндекс предлагал решить соискателям на первом этапе. Будет и код на Python. Спойлер: сложно, но интересно.
Мне часто приходится сталкиваться с отладкой. Иногда я ставлю точку останова, но понимаю что уже слишком поздно, и надо начинать все сначала.
Усложняется все тем, что приходится работать с унаследованным кодом, который иногда сложно понять. Возможно ли лучше понимать запутанный код? А что, если мы сможем понимать такой код, быстрее чем тот, кто его написал? PyTrace — это трейсер с возможностями Time-Travel Debugging-а
Из цикла «Как бы мне?… в Питоне» https://pypi.org/project/uwsgiconf/
Из цикла «Как бы мне?… в Питоне» https://pypi.org/project/systemd-logging/
Обратите внимание на работу с cache - хэшеируемые frozenset не могут быть ключами.
pymongo - 4.18.1
psycopg2 - 2.9.13
scrapy - 2.19.0
virtualenv - 21.7.9
numpy - 2.5.3
pymongo - 4.18.0
Пользователь придумал пароль из 100 символов. От 28 из них ваша проверка не зависит
Django - 6.1.1
lxml - 6.1.3
django-debug-toolbar - 8.0.0
Arid: Fast Python Duplicate-Code Detection
vcrpy: Automatically Mock HTTP Interactions
Мой первый RAG без LangChain
Переводим книги нейронками для себя: год спустя. Словари, скорости и почему переводчики всё ещё нужны
Python Bytes: #494 Python Wrapture