Выпуск 426

(14.02.2022 - 20.02.2022)

pythondigest.ru: Выпуск 426

Статьи

      Django Rest Framework. Добавление аутентификации по токену

Стартовая статья по серии примеров работы с Django Rest Framework. В данной статье показан пример настройки получения токена аутентификации, настройка swagger документации, а также имеется пример кода на QML/Felgo для получения токена в мобильном приложении.

      Еще один способ развернуть python автотесты web-приложения на базе интеграции с QASE

В этой статье кратко расскажу о том, как при стечении нескольких положительных обстоятельств нам удалось быстро поднять систему автотестов для нашего web-приложения.

      Калибровка и профилирование мониторов

В этой статье автор делится тем, что узнал сам, когда заинтересовался темой о калибровке монитора и создании его цветового профиля в домашних условиях. Автор применил свои знания при создании программы предназначенной для визуальной калибровки монитора.

      Парсим NFT транзакции на OpenSea

Примерно раз в год у меня появляется неутолимая жажда накопать много данных и что-то с ними сделать. В этот раз мой выбор пал на маркетплейс NFT OpenSea. Меня осенило что блокчейн - это про открытые данные, а учитывая 1.2 миллиона транзакций в сети ETH каждый день - то это ещё и много данных, так что точно должно быть интересно.

В этом туториале я расскажу откуда можно достать данные о транзакциях блокчейна ETH, и как эти данные анализировать, в частности, как находить самые дорогие транзакции. И самое главное - бонус, небольшая игра в сыщиков в конце статьи.

      gamio. Русскоязычное текстовое приключение с GPT2

Моя попытка создать аналог aidungeon, novelai, holo AI для русского языка. Хоть я и пытался сделать всё с абсолютного нуля, получилось не плохо.

В данном посте я затрону технические проблемы и расскажу про самые ранние попытки создать gamio.ru

      Как работает машинное обучение в финтехе на примере МКБ

Данные — краеугольный камень любой большой компании, которая так или иначе работает с людьми. Чем больше компания, тем больше пользователей её услуг и сервисов, тем больше этих самых данных о клиентах можно собирать. Но мало просто их собрать — нужно их анализировать, нужно правильно их хранить и обрабатывать. То есть нужно активно применять возможности машинного обучения и привлекать специалистов по Data Science.

 

      Стеганографические эксперименты с видеофайлами и Youtube

В один из вечеров у меня появились наукообразные вопросы. Можно ли «растворить» какой-либо видеофайл, разместив его в теле другого видеофайла так, чтобы при этом первый видеофайл можно было относительно легко и беспрепятственно достать обратно? Кроме того, чтобы не углубляться в математику проблемы, можно ли это желание реализовать своими силами за один вечер, предположим на языке Python без использования каких-либо сторонних стеганографических библиотек и иных специальных инструментов? Узнать, как я ставил эксперименты

      AMP: шаблон личного кабинета на базе FastAPI

Опубликовал в публичном доступе свой маленький проект AMP. AMP — это шаблон «админки» на базе FastAPI. В качестве ORM использую peewee, в шаблонах bootstrap и графическую библиотеку C3(на базе D4). В AMP существует механизм авторизации пользователей (это ж админка), группы пользователей, локализация (английский и русский языки), установка часовых поясов. В статье покажу Вам, как это выглядит с экрана десктопа, мобильного устройства, небольшое демо(видео), дам ссылку на репозиторий, ну и конечно отвечу на вопрос «К чему нам еще одна админка ?».

      Как мы собрали проект на Django и React и уважили загрузчик Webpack

Когда мы взялись за гибридный проект, в котором одновременно использовались Django и React, мы столкнулись с дилеммой: как интегрировать две эти части, в особенности, как разрешить шаблонам Django отображать ресурсы JavaScript, сгенерированные при клиентской сборке. Мы нашли изящный способ, позволяющий с этим справиться: использовать Webpack-загрузчик для Django с трекером бандлов Webpack, при помощи которых нам поддался этот этап работы сборочного конвейера. А в этой статье мы научим вас, как это делается.

      Анализ стадий волейбольной игры с помощью искуственного интеллекта

Я уже довольно давно увлекаюсь аналитикой волейбола с помощью искуственного интеллекта. В основном мои усилия концентрировались на распознавании и треккинге мяча и производной информации.

      Как сделать QR код с картинкой на Python

Как сделать QR код с картинкой на PythonКак поместить полноценное изображение на фон QR кода с помощью Python (быстро, без регистрации и смс).

      Pyxel  для любителей ретро игр

Pyxel -- это игровой движок для Python в стиле ретро.

Благодаря своей простоте, вдохновленной старыми игровыми консолями (например, палитра состоит всего из 16 цветов, и только 4 звука могут быть проиграны одновременно), вы можете легко создавать игры в стиле пиксель-арт.

      Шрифты в играх: (почти) идеальные засечки, кернинги и иероглифы

Продолжаем серию статей о шрифтах в играх. В первой части мы вспоминали об истории типографики, размышляли о влиянии шрифта на восприятие игры и начали погружаться в формат ttf-файла. 

Во второй части мы расскажем, что делать, чтобы буквы не наезжали друг на друга, а все штрихи выглядели правильно. И бонусная сцена для тех, кто останется в зале после титров: хитрости работы со шрифтами для китайских и японских игроков.

      Image Super Resolution

In this tutorial, you will learn to use image super resolution. This lesson is part of a 3-part series on Super Resolution: OpenCV Super Resolution with Deep Learning Image Super Resolution (this tutorial) Pixel Shuffle Super Resolution with TensorFlow, Kera

      Снижаем размерность

Рассмотрю два популярных алгоритма уменьшения размерности, а именно T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) и Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP). Их удобно использовать, когда необходимо визуализировать данные с большим количеством параметром (также будем называть это размерностью данных).

Видео

      Moscow Python Podcast. Что нужно знать разработчику помимо разработки (level: all)

В гостях у Moscow Python Podcast Python ведущий разработчик компании Monite Богдан Евстратенко. Обсудили с Богданом CI/CD, Kubernetes и нужно ли сейчас знать это разработчику, собеседования в IT и бизнес подход к решению задач.


Latest news


  Как заставить директора купить кондиционер

  Самообучаемый чат-бот python, который умеет искать ответы в Wikipedia

  О чем боятся спросить Junior DS. Оптимизация кода

  Упущенные из виду факты о переменных и объектах в Python: все дело в указателях

  HDMI OLED-дисплей в стиле стимпанк

  RFM-анализ для успешного сегментирования клиентов с помощью Python

  Как написать свой прокси с кроликом и рейт-лимитами и не изменить змее с сусликом

  Мой опыт с резиновым мужиком. Github Copilot

  Практические применения генеративных моделей: как мы делали суммаризатор текстов

  Большое сравнение 400 нейронных сетей для задачи классификации на более 8000 классов

  Кластеризация, которую легко осуществить с помощью PyCaret

  Moscow Python Podcast. Domain Driven Design (level: all)

  Рецепты REST OData в 1C: Python vs… PL/pgSQL !?

  Вывод аудио на несколько источников на raspberry pi

  О плохом и хорошем коде


Show all




Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus