Python Дайджест. Выпуск 376

Полагаю, ни для кого не секрет, что в разработке игр участвует очень много специалистов, а не только программисты. Выпуск игры невозможен без художников, моделлеров, VFX-художников, и, конечно, гейм-дизайнеров. Кстати о последних. Мы их очень любим, но они часто ломают ресурсы. Не то чтобы они хотят это делать, но из-за особенностей работы им нужно делать много мелких правок, и шанс накосячить выше. И ведь множество ошибок — это тривиальные опечатки, недописанная или, наоборот, лишняя удалённая строка. Всё это можно исправить не отходя от кассы. Но как это сделать? Прописать в регламенте, что перед коммитом обязательно запустить %my_folder%/scripts/mega_checker? Мы проверяли — не работает. Человек — существо сложное и забывчивое. А проверять ресурсы хочется.

Но мы нашли выход — теперь нельзя закоммитить в репозиторий без тестов. По крайней мере незаметно и безнаказанно.

Пару недель назад Django 3.2 выпустил свой первый альфа-релиз, а финальный релиз выйдет в апреле. Он содержит микс новых возможностей, о которых вы можете прочитать в примечаниях к релизу. Эта статья посвящена изменениям в тестировании, некоторые из которых можно получить на более ранних версиях Django с пакетами backport.

Сегодня я собираюсь обсудить абсолютно новую для многих пользователей идею: интеграцию тестов в ваше приложение.

Эта статья является продолжением предыдущей статьи, в которой объяснялось, как на самом деле работает целе-вероятностное кодирование, и теперь мы посмотрим в каких случаях стандартное решение библиотеки category_encoders дает неверный результат, а кроме того, изучим теорию и пример кода для корректного мульти-классового целе-вероятностного кодирования. Поехали!

В данном материале предлагается, приложив небольшие усилия, соединить python 3.7+flask+tensorflow 2.0+keras+небольшие вкрапления js и вывести на web-страницу определенный интерактив. Пользователь, рисуя на холсте, будет отправлять на распознавание цифры, а ранее обученная модель, использующая архитектуру CNN, будет распознавать полученный рисунок и выводить результат. Модель обучена на известном наборе рукописных цифр MNIST, поэтому и распознавать будет только цифры от 0 до 9 включительно. В качестве системы, на которой все это будет крутиться, используется windows 7.

Предположим, что данное нарушение возможно. Как же его выявить? В нашем распоряжении имеются записи с камер наблюдения рабочего места сотрудника и журнал проведения операций. Будем искать все моменты на записи, где отсутствовал клиент.

Новый набор инструментов для разработчиков Nvidia Jetson Nano 2GB представляет собой одноплатный компьютер с графическим ускорителем стоимостью 59$, работающий под управлением программного обеспечения с искусственным интеллектом.

Производительность, которую вы можете получить от одноплатного компьютера за 59$ в 2020 году, просто потрясающая. Давайте попробуем использовать этот продукт, чтобы собрать простой вариант домофона, который будет отслеживать всех людей, подходящих ко входной двери вашего дома. С помощью алгоритма распознавания лиц система мгновенно узнает, приближался ли когда-нибудь в прошлом к вашей двери этот человек, даже если в прошлый визит он был одет по-другому.

Сегодня хочу рассказать о нашем опыте тестирования скриншотами с использованием python, selenium, и Pillow.

Зачем? У нас был довольно большой (~1000) набор тестов на стеке python, pytest, selenium, которые отлично проверяли, что кнопки кликаются, а статистика отправляется (с использованием browserup proxy), но пропускали баги

Несколько лет назад, занимался изучением теории музыки, продавал и писал аудио-инструментал для аренды или заказов. Изначально, процесс явно творческий, но вскоре, мой интерес к коммерческой части превысил и возник вопрос: «В каком же темпе создавать ритм музыки?».

Мною была замечена тенденция вариаций темпа популярных песен одного жанра, поэтому идея анализа крупной выборки лучших композиций, для определения популярного [часто: самого продаваемого] диапазона темпа исполнения, не покидала с тех пор…

Взрывной интерес к нейронным сетям и искусственному интеллекту затронул уже все области жизни, и понимание принципов глубокого обучения необходимо каждому разработчику ПО для решения прикладных задач.

Эта практическая книга представляет собой вводный курс для всех, кто занимается обработкой данных, а также для разработчиков ПО. Вы начнете с основ глубокого обучения и быстро перейдете к более сложным архитектурам, создавая проекты с нуля. Вы научитесь использовать многослойные, сверточные и рекуррентные нейронные сети. Только понимая принцип их работы (от «математики» до концепций), вы сделаете свои проекты успешными.

Мы давно ищем идеальный ETL инструмент для наших проектов. Ни один из существующих инструментов нас полностью не удовлетворял, и мы попробовали собрать из open-source компонентов идеальный инструмент для извлечения и обработки данных. Кажется, у нас это получилось! По крайней мере, уже многие аналитики попробовали эту технологию и отзываются очень позитивно. Сборку мы назвали ViXtract и опубликовали на GitHub под BSD лицензией. Под катом — рассуждения о том, каким должен быть идеальный ETL, рассказ о том, почему его лучше делать на Python (и почему это совсем не сложно) и примеры решения реальных задач на ViXtract. Приглашаю всех заинтересованных к дискуссии, обсуждению, использованию и развитию нового решения для старых проблем!

Как вы знаете, в подборку мы всегда включаем самые интересные публикации на тему машинного обучения, и приоритет отдается проектам с непустыми репозиториями. Так вот, февраль порадовал в этом плане рядом сервисов, поэтому с них и начнем.

Можно ли за короткое время и без больших трудозатрат проанализировать обращения клиентов и выявить причины возникновения негативных отзывов? В этой статье хотим рассказать, как с помощью инструментов ML нам удалось решить эту задачу.

Рекрутеры используют всё более сложное ПО и инструменты для анализа и сопоставления присылаемых резюме с размещёнными вакансиями и описанием должностных обязанностей в них. Если в вашем резюме будет представлена только общая информация или если ваши ответы на описание должностных обязанностей будут указаны расплывчато и/или без всякой конкретики, такие инструменты сработают против вас. Ваш отклик на вакансию может быть отвергнут искусственным интеллектом. Да, это действительно так, и бьюсь об заклад, что вы об этом не знали, а если знали, то не верили!В этой статье я хочу представить ряд техник, которые помогут повысить шансы вашего резюме на рассмотрение. В этом практическом примере мы будем использовать алгоритмы обработки текстов на естественных языках (Natural Language Processing, NLP), Python и ряд визуальных инструментов библиотеки Altair. Итак, готовы нанести ответный удар по кадровикам? Приятного чтения!

Думаю, ни для кого не секрет, что в разговорах опытных разработчиков Python, и не только, часто проскальзывают фразы о том, что Django это зло, что в Django плохая архитектура и на ней невозможно написать большой проект без боли. Часто даже средний Django проект сложно поддерживать и расширять. Предлагаю разобраться, почему так происходит и что с Django проектами не так.

В автоматизации тестирования я уже более 11 лет. Скажу сразу, что являюсь поклонником старомодного тестирования на Java и очень настороженно отношусь к различным готовым фреймворкам. Если вы придерживаетесь такого же мнения или только задумываетесь об использовании Robot Framework, в этой статье я постараюсь рассказать вам о его ограничениях и, конечно же, опишу все его достоинства.

В данной статье я поделюсь своей реализацией бота для telegram, который может переводить статьи из интернета в mp3-файлы. Для этого я буду использовать python 3.6 и соответствующие библиотеки. Итак, приступим.

Today I am going to discuss quite a new idea for Python users, an idea of making tests a valuable part of your application.

Под катом — инструкция по подключению OLED-экрана с диагональю всего 0,96 дюйма. Для этого нужно немного попаять и написать небольшую программу на MicroPython. Подключение экрана производится по I2C-интерфейсу. Все очень просто: с задачей справится даже ребенок. В целом, эта инструкция — для тех, кто только начинает знакомство с платой. Опытные пользователи и так знают, что делать. Если этот пост окажется востребованным, то мы будем регулярно публиковать несложные руководства подобного рода. Что же, давайте приступим.

Audio

Audio

Audio

Audio

Audio

Audio

Audio

В гостях у Moscow Python Podcast выпускник курсов Learn Python, QA Automation engineer компании Voximplant Ася Макаровская.