Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
(22.01.2024 - 28.01.2024)
В данной статье хочется описать наши варианты решения часто встречающихся задач в рамках Django + Vue приложения.
Какое-то время назад, во время разбора кода, мы обсудили выбор dict() вместо {} в новом коде на Python. Коллега утверждал, что dict() более читаем и чётче выражает предназначение кода, поэтому следует предпочесть его. Меня это не убедило, но в тот момент контраргументов не нашлось, поэтому я воздержался.
Продолжаем разговор. На прошлой неделе я пообещал за выходные написать компилятор из простенького мной придуманного языка в ассемблер. В назначенное время уложился, и компилятор даже вроде работает, см. заглавную картинку. Теперь дело за малым, потихоньку причесать и стройно изложить. В прошлый раз я рассказал про синтаксические деревья и показал простейший транслятор в питон (по факту, обычный pretty print дерева). Но если в предыдущей статье я синтаксическое дерево строил вручную, то сегодня всё же будем автоматизировать процесс.
Специалистам в области технологий и медицинских инноваций посвящается новое слово в борьбе с раком – применение глубокого обучения, использованное исследовательской командой университета Джонса Хопкинса для индивидуального анализа генетических данных пациентов. В мире, где онкология является неотъемлемой частью нашего здравоохранения, эта инновационная технология предлагает персонализированный подход к лечению, основанный на алгоритмах машинного обучения.
До определенного времени я работал инженером-проектировщиком систем пожаротушения, также успел немного (около года) поработать в крипте, по образованию — инженер систем водоснабжения и водоотведения. Но так сложилось, что интерес к тому, чтобы научиться «кодить», зародился, когда я работал в крипте; помимо всего прочего там я делал всякие таблицы, в которые нужно было регулярно заносить данные, и я старался сделать их более автоматизированными.
Сегодня я расскажу вам об удивительном мире магических методов в Python. 🎩 Если вы когда-нибудь задавались вопросом, что стоит за волшебством работы объектов в этом языке программирования, то сейчас мы вместе в этом разберемся!
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Взглядом аналитика покажу, как крупный капитал управляет рынком. И да, я хочу, чтобы такая возможность была доступна не только корпорациям с их ресурсами, а обычному пользователю с ноутбуком. Текст статьи не является инвестиционной рекомендацией, все совпадения случайны.
Хотим поделиться с вами нашим опытом разработки чат-бота для 1-й линии поддержки на базе корпоративного мессенджера eXpress. Расскажем о нашем опыте, ошибках, сделанных выводах и поделимся полезными ссылками для желающих заняться разработкой ботов для eXpress.
В данной статье я подробно опишу один из методов обучения с подкреплением - обучение на основе функции полезности (Q-обучение или Q-learning).
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/
Python: Make line number paths with inspect
Обратный инжиниринг дешевой мини видеокамеры из семейства А9
Talk Python to Me: #458: Serverless Python in 2024
Без холивара «переписать все на Go»: проблема переносимости в Python и ее решение
ruff 0.4.0 - gets a Big Speed-Up
Моделирование курса валют методом Монте-Карло
py2wasm - Python to Wasm Compiler