Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/
(15.02.2021 - 21.02.2021)
Поддержка криптографических токенов PKCS#11 с российской криптографией в скриптовых языках (Python, Tcl) давно находится в моём поле зрения. Это, прежде всего, пакет TclPKCS11 и реализованная на его базе кроссплатформенная утилита cryptoarmpkcs. Утилита cryptoarmpkcs написана на tcl/tk и функционирует на различных платформах, включая Android. Пакет TclPKCS11 версии 1.0.0 заточен на работу именно с токенами, поддерживающими ГОСТ Р 34.11-2012 и ГОСТ Р 34.10-2012. Он позволяет генерировать ключевые пары по ГОСТ Р 34.10-2012 с длиной закрытого ключа 256 и 512 бит, формировать и проверять электронную подпись. Все это можно наглядно видеть в утилите cryptoarmpkcs, в которой в качестве криптодвижка используется именно этот пакет
Nim – статически типизированный, компилируемый, объектно-ориентированный язык программирования. Nim создавался, чтобы быть таким же быстрым как С и таким же выразительным как Python, и к тому же, расширяемым как Lisp. Благодаря синтаксическому сходству с Python, Nim станет отличным выбором языка для расширения, если с C вам не по пути.
Почти 4 года прошло с выпуска первой статьи об учебном квадрокоптере Геоскан Пионер. За это время формат конструктора для сборки учебного квадрокоптера успел набрать популярность - он хорошо подходит как для организации учебного процесса со школьниками или студентами, так и для использования на различных хакатонах, соревнованиях, или при выполнении на его базе исследовательских проектов.
В этой статье из серии про синтаксический сахар в Python я займусь на первый взгляд очень простым синтаксисом, но на самом деле, чтобы разобраться в механике его работы, нужно погрузиться вглубь на несколько слоев. Мы будем говорить о not.
Техническая документация, как известно, крайне важная часть любого проекта. До недавнего времени мы прекрасно жили с таким генератором документаций как Sphinx. Но наступил момент переходить на технологии с бОльшим набором возможностей, поэтому мы приняли решение переписать нашу документацию на более современный стандарт: OpenAPI Specification. Эта статья является скромным гайдом по такому переезду. Она будет интересна Python-разработчикам, особенно тем, которые используют Flask. После ее прочтения вы узнаете, как создать статическую OpenAPI документацию для Flask приложения и развернуть ее в GitLab Pages.
Эта статья - авторства Эми Бойд. Подробнее о ней вы можете узнать здесь.
На одном из докоронавирусных мероприятий Microsoft Reactor в Лондоне я посетила действительно интересный семинар Future Recoded, посвященный этике в искусственном интеллекте.
Данная статья является продолжением публикации "Повторяем когортный анализ, выполненный в Power BI, силами Python" (ссылка). Настоятельно рекомендую познакомиться с ней хотя бы бегло, иначе последующее повествование будет вам малопонятным. С момента ее выхода на Хабр прошло достаточно времени. Я основательно пересмотрел методологию решения подобных задач. Первым желанием было просто переписать старый материал, но после недолгих размышлений я пришел к выводу, что более разумным шагом будет оформить наработки в новую рукопись.
В машинном обучении гиперпараметрами называют параметры модели, значения которых устанавливаются перед запуском процесса её обучения. Ими могут быть, как параметры самого алгоритма, например, глубина дерева в random forest, число соседей в knn, веса нейронов в нейронный сетях, так и способы обработки признаков, пропусков и т.д. Они используются для управления процессом обучения, поэтому подбор оптимальных гиперпараметров – очень важный этап в построении ML-моделей, позволяющий повысить точность, а также бороться с переобучением. На сегодняшний день существуют несколько популярных подходов к решению задачи подбора
Python F-String Codes I Use Every Day
Как я написал свой первый эзотерический язык программирования
Talk Python to Me: #456: Building GPT Actions with FastAPI and Pydantic
Python meetup. Online. 24 апреля
Разбираем на винтики учебный процессор TOY
Какой язык программирования выбрать? Обзор Python
Как быстро собрать кубик для простых задач: играемся с TinyOLAP