Выпуск 376

(01.03.2021 - 07.03.2021)

pythondigest.ru: Выпуск 376

Статьи

      Архитектура в Django проектах — как выжить

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.

      Использование алгоритмов обработки текстов на естественных языках для создания качественного резюме

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!

      Как подключить OLED дисплей к Raspberry Pi Pico — быстрый старт

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.

      Как за 60$ создать систему распознавания лиц с помощью Python и Nvidia Jetson Nano 2GB

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.

      Make tests a part of your app

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

      Нейродайджест: главное из области машинного обучения за февраль 2021

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.

      Новое тестирование фичей в Django 3.2

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.

      Robot Framework для автоматизации тестирования: ограничения и плюшки

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.

      Пишем телеграм-бота, который будет переводить интернет статьи в mp3-файлы

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.

      Как убедить гейм-дизайнера запустить тесты?

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.

      Как прикрутить нейросеть к сайту по быстрому

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.

      Поиск нарушений на видео с помощью компьютерного зрения

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.

      Мульти-классовое целе-вероятностное кодирование (Multi-Class Target Encoding)

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!

      Делаем тесты частью приложения

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

      Тестирование скриншотами

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

      Бесплатный удобный ETL инструмент с открытым кодом на основе Python — фантастика или нет?

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 ML помогает при аудите качества клиентского сервиса

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.

      Книга «Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python»

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.

      Популярность BPM в разных жанрах музыки. Анализ скорости исполнения 500 лучших песен

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…

Видео

      Moscow Python Podcast. Путь джуна в QA Automation (level: junior)

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





Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus