Выпуск 418

(20.12.2021 - 26.12.2021)

pythondigest.ru: Выпуск 418

Статьи

      Тестируем быстродействие трех библиотек Python

Передо мной стояла задача выбрать библиотеку для расчета на Python, использующего операции над матрицами. Я выбрал и протестировал несколько вариантов, как использующих видеокарту (GPU), так и работающие только на процессоре.

Использовал три библиотеки: Numpy, Pytorch и Numba.

      Django-sockpuppet, интересная альтернатива React, Vue, Angular или очередная заброшенная джанговская «батарейка»?

В данной статье я хотел бы очень кратенько, без подробностей рассказать про интересный проект, который будучи достаточно простым, сильно увеличивает возможности Django фреймворка. Мне он показался достаточно интересным.

      Как я technicalseo.expert проходил (уровень 2)

Продолжение исследования головоломки technicalseo.expert которая будет сломана самым нетривиальным образом.Предыдущий уровень и чуть подробнее о самой головоломке в первом посте

      Как я technicalseo.expert проходил (уровень 1)

technicalseo.expert - это головоломка для SEO

      Torch Hub Series #1: Introduction to Torch Hub

In this tutorial, you will learn the basics of PyTorch’s Torch Hub.

      Распознавание номерных знаков. Как все ускорить

После запуска моделей на прод рано или поздно приходит понимание того, что Ваши сервисы популярны и что KPI растут. Вместе с популярностью приходят тормоза и нестабильность. В этой статье речь пойдет о прикладном аспекте оптимизации быстродействия алгоритмов/моделей на примере движка распознавания автомобильных номеров “Nomeroff Net”. Буду делиться опытом, полученным на протяжении 2-х летней разработки. Если коротко: нам удалось ускорить время распознавания 1 фото более чем в 10 раз.

      Кэш в асинхронных python приложениях

В статье поговорим об использование кэша с точки зрения кода асинхронного Python приложения. Начнем с рассмотрения самостоятельной реализации, а в конце посмотрим на библиотеки и “пропиаримся”. 

      Управление и мониторинг сервера через Telegram бота

Являюсь разработчиком в фирме которая занимается автоматизацией и телемеханизацией промышленных объектов. В мои обязанности входит разработка и поддержка ПО верхнего уровня, администрирование сервера и обеспечение его бесперебойной работы. Обычно ПО работает стабильно, но временами бывают сбои (по причинам не зависящим от нашего софта), о которых я иногда узнаю с большим опозданием. Было решено, что нужна система мониторинга, которая будет оповещать меня и руководство о проблемах, для возможности их быстрого устранения. Кроме того хотелось бы иметь возможность оперативно устранить проблему, даже если «под рукой» нет ПК.

      Удаленный доступ к IP камерам, теперь на Python

Удивительно, что в 2021-м все еще можно обсуждать такую избитую тему. Однако, мне пришлось пройти довольно длинный путь от покупки охранных камер до готового решения, покрывающего мои, довольно нехитрые, задачи. Под катом вы найдете скрипт, который показался мне достаточно удачным, чтобы опубликовать его на Хабре, и некоторые пояснения к нему. Надеюсь, кому-то поможет.

      Переиграй школьников в YOUNG CODERS PARTY

Предлагаем вам немного размяться и почувствовать себя на месте юных программистов.

Под катом серия предложенных участникам YOUNG CODERS PARTY задач (лишь слегка доработанных — чтобы вам было тоже интересно!). Присылайте свои решения до 28 декабря включительно; мы постараемся подвести итоги конкурса до Нового Года. Победители получат от нас призы — теплые толстовки, маски с принтами и стикерпаки! 

      Как мы распознаем фото документов пользователей. Часть I

В работе нам часто приходится распознавать документы водителей или пассажиров для их верификации в приложении. Наша команда выработала свой подход к идентификации текста и фото, которым я хотел бы поделиться.

В первой части статьи кратко расскажу о том, как мы распознаем фото документов и текст на них. Во второй более предметно поговорю о моделях CRAFT, CRNN и их использовании. Приятного чтения!

      Война или мир: используем MATLAB и Python вместе

В этом материале расскажу, как использовать MATLAB и Python вместе (в мире и гармонии). Эти два языка часто используются вместе для разработки приложений ИИ (настолько часто, что существуют прямой импорт и экспорт для сетей глубокого обучения через MATLAB, ONNX и TensorFlow). Вот несколько хороших примеров совместного использования MATLAB и Python: приложения для прогнозирования качества воздуха и алгоритм анализа настроения.

      Распределенные сервисы с применением gRPC

Часто бывает так, что эффективная коммуникация – один из основных движущих факторов в современных программных системах, даже в мире, живущем по законам микросервисной архитектуры. Технология gRPC может справляться с этими требованиями. В этой статье будут рассмотрены некоторые основы gRPC, а еще мы реализуем первое клиент-серверное приложение с применением .NET. Кроме того, клиент на основе Python демонстрирует, насколько эффективной может быть коммуникация между различными сервисами.

      Сокеты в Python, чат в 50 строк

На очередной практике по Java, не предвещающей ничего необычного, преподаватель ворвался в аудиторию и с порога заявил: "Сегодня мы с вами познакомимся с сокетами и напишем прототип собственного чата".

      Странный мир Python, используемого крупными инвестиционными банками

Сегодня мы сквозь замочную скважину взглянем на группу программных систем, о которой общество знает очень мало. Я называю её «банковским Python». Реализации банковского Python, по сути, являются проприетарными форками всей экосистемы Python, которые используются во многих (но не во всех) крупнейших инвестиционных банках. Банковский Python сильно отличается от обычной разновидности Python, которую любят (или ненавидят) большинство людей.

 

      Как работает цикл заказа такси в Яндекс Go. История вопроса

Мы строим цикл заказа такси — процессы, происходящие под капотом после того, как пользователь нажимает «Заказать». Поиск машины, назначение водителя, изменение адреса, оплата поездки — всё это части цикла. Ещё мы делаем инфраструктуру создания циклов, которая используется в Еде, Лавке, Доставке и других направлениях внутри Яндекса.

      Секреты генерирующего реферирования текстов

Эта статья посвящена основным современным моделям для генерирующего реферирования и генерации текста в целом: BertSumAbs, GPT, BART, T5 и PEGASUS, и их использованию для русского языка.

      Наш опыт создания «Интенсива», или почему избежать ошибок не удастся

Закончился очередной звонок с разработчиком на испытательном сроке. Опять возникло ощущение, что это повторяется в сотый раз: вот уже несколько лет мы встречаем новых участников команды и почти всегда ведем их примерно по одному пути (за редким исключением). Я понимал, что у нас уже достаточно наработок, чтобы оформить их в некий курс. 

 

Видео

      Python-стрим. Как устраиваются и работают data engineers в Tesla

На нашем стриме Сергей Галич - выпускник курсов Learn Python, который живёт в Сан-Франциско и работает в Tesla. Про его карьерный путь и работу мы и поговорим в этом интервью.




Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus