Video streaming с помощью OpenCV и ImageZMQ
https://www.pyimagesearch.com/2019/04/15/live-video-streaming-over-network-with-opencv-and-imagezmq/
https://www.pyimagesearch.com/2019/04/15/live-video-streaming-over-network-with-opencv-and-imagezmq/
Python for NLP: введение в TextBlob
https://stackabuse.com/python-for-nlp-introduction-to-the-textblob-library/
https://stackabuse.com/python-for-nlp-introduction-to-the-textblob-library/
Линейная регрессия в Python
https://realpython.com/linear-regression-in-python/
https://realpython.com/linear-regression-in-python/
Podcast.__init__: Exploring Python's Internals By Rewriting Them In Rust
https://www.pythonpodcast.com/rust-python-interpreter-episode-207/
Аудио-подкаст
https://www.pythonpodcast.com/rust-python-interpreter-episode-207/
Аудио-подкаст
Wasmer - используем WebAssembly бинарники на Python
https://github.com/wasmerio/python-ext-wasm
https://github.com/wasmerio/python-ext-wasm
Перевод: Улучшение безопасности сайта Django с помощью заголовков запросов
https://webdevblog.ru/uluchshenie-bezopasnosti-sajta-django-s-pomoshhju-zagolovkov-zaprosov/
Веб представляет собой развивающуюся платформу с множеством проблем с обратной совместимостью. Новые методы веб-безопасности часто приходят от осознания того, что у старого функционала есть некоторые недостатки. Вместо того, чтобы нарушать работу старых сайтов, изменяя проблемный функционал, есть множество более безопасных вариантов развития. Вы можете улучшить безопасность сайта с помощью модификации заголовков HTTP.
https://webdevblog.ru/uluchshenie-bezopasnosti-sajta-django-s-pomoshhju-zagolovkov-zaprosov/
Веб представляет собой развивающуюся платформу с множеством проблем с обратной совместимостью. Новые методы веб-безопасности часто приходят от осознания того, что у старого функционала есть некоторые недостатки. Вместо того, чтобы нарушать работу старых сайтов, изменяя проблемный функционал, есть множество более безопасных вариантов развития. Вы можете улучшить безопасность сайта с помощью модификации заголовков HTTP.
Определяем породу собаки: полный цикл разработки, от нейросети на Питоне до приложения на Google Play
https://habr.com/ru/post/448316/?utm_campaign=448316
Прогресс в области нейросетей вообще и распознавания образов в частности, привел к тому, что может показаться, будто создание нейросетевого приложения для работы с изображениями — это рутинная задача. В некотором смысле, так и есть — если вам пришла в голову идея, связанныя с распознаватием образов, не сомневайтесь, что кто-то уже что-то подобное написал. Все, что от вас требуется, это найти в Гугле соответствующий кусок кода и «скомпилировать» его у автора.
В этой статье мы рассмотрим задачу создания определителя пород собак (Dog Breed Identifier): создадим и обучим нейросеть, а затем портируем ее на Java для Android и опубликуем на Google Play.
https://habr.com/ru/post/448316/?utm_campaign=448316
Прогресс в области нейросетей вообще и распознавания образов в частности, привел к тому, что может показаться, будто создание нейросетевого приложения для работы с изображениями — это рутинная задача. В некотором смысле, так и есть — если вам пришла в голову идея, связанныя с распознаватием образов, не сомневайтесь, что кто-то уже что-то подобное написал. Все, что от вас требуется, это найти в Гугле соответствующий кусок кода и «скомпилировать» его у автора.
В этой статье мы рассмотрим задачу создания определителя пород собак (Dog Breed Identifier): создадим и обучим нейросеть, а затем портируем ее на Java для Android и опубликуем на Google Play.
Реализация словаря в Python
https://habr.com/ru/post/448350/?utm_campaign=448350
В этой статье вы узнаете, как в Python реализованы словари.
Словари индексируются с помощью ключей, и они могут рассматриваться в качестве ассоциированных массивов.
https://habr.com/ru/post/448350/?utm_campaign=448350
В этой статье вы узнаете, как в Python реализованы словари.
Словари индексируются с помощью ключей, и они могут рассматриваться в качестве ассоциированных массивов.
Введение в модуль: calendar
https://stackabuse.com/introduction-to-the-python-calendar-module/
https://stackabuse.com/introduction-to-the-python-calendar-module/
conversational-datasets - Datasets for conversational AI
http://github.com/PolyAI-LDN/conversational-datasets
http://github.com/PolyAI-LDN/conversational-datasets
DIY System Monitoring, Part 1: Python
https://reachtim.com/articles/diy-system-monitoring-part-1-python.html
https://reachtim.com/articles/diy-system-monitoring-part-1-python.html
Jupyter Notebook Server на AWS EC2 и AWS VPC
https://www.codingforentrepreneurs.com/posts/jupyter-notebook-server-aws-ec2-aws-vpc/
https://www.codingforentrepreneurs.com/posts/jupyter-notebook-server-aws-ec2-aws-vpc/
Django: Размещайте логику вне шаблонов (и представлений)
https://webdevblog.ru/django-keeping-logic-out-of-templates-and-views/
Когда я впервые начал увлекаться Django и веб-разработкой, хороший друг с немного большим опытом посоветовал мне не использовать логику в своих шаблонах «Шаблоны должны быть простыми».
Я действительно не понимал, что это значит, пока не начал страдать от последствий наличия логики в моих файлах .html. После трех лет работы с Django я теперь стараюсь держать бизнес-логику подальше не только от шаблонов, но и от представлений.
В этом посте я постепенно расскажу о наиболее рекомендуемых способах размещения бизнес логики и обрисую преимущества, которые предлагает каждый из них.
https://webdevblog.ru/django-keeping-logic-out-of-templates-and-views/
Когда я впервые начал увлекаться Django и веб-разработкой, хороший друг с немного большим опытом посоветовал мне не использовать логику в своих шаблонах «Шаблоны должны быть простыми».
Я действительно не понимал, что это значит, пока не начал страдать от последствий наличия логики в моих файлах .html. После трех лет работы с Django я теперь стараюсь держать бизнес-логику подальше не только от шаблонов, но и от представлений.
В этом посте я постепенно расскажу о наиболее рекомендуемых способах размещения бизнес логики и обрисую преимущества, которые предлагает каждый из них.
SciPy, оптимизация с условиями
https://habr.com/ru/post/448054/?utm_campaign=448054
SciPy (произносится как сай пай) — это основанный на numpy математический пакет, включающий в себя также библиотеки на C и Fortran. С SciPy интерактивный сеанс Python превращается в такую же полноценную среду обработки данных, как MATLAB, IDL, Octave, R или SciLab.
В этой статье рассмотрим основные приемы математического программирования — решения задач условной оптимизации для скалярной функции нескольких переменных с помощью пакета scipy.optimize. Алгоритмы безусловной оптимизации уже рассмотрены в прошлой статье (https://habr.com/ru/post/439288/). Более подробную и актуальную справку по функциям scipy всегда можно получить с помощью команды help(), Shift+Tab или в официальной документации (https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html).
https://habr.com/ru/post/448054/?utm_campaign=448054
SciPy (произносится как сай пай) — это основанный на numpy математический пакет, включающий в себя также библиотеки на C и Fortran. С SciPy интерактивный сеанс Python превращается в такую же полноценную среду обработки данных, как MATLAB, IDL, Octave, R или SciLab.
В этой статье рассмотрим основные приемы математического программирования — решения задач условной оптимизации для скалярной функции нескольких переменных с помощью пакета scipy.optimize. Алгоритмы безусловной оптимизации уже рассмотрены в прошлой статье (https://habr.com/ru/post/439288/). Более подробную и актуальную справку по функциям scipy всегда можно получить с помощью команды help(), Shift+Tab или в официальной документации (https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.html).
Ищем утечки памяти в приложениях на Python
https://habr.com/ru/post/448474/?utm_campaign=448474
В Zendesk мы используем Python для создания продуктов с машинным обучением. В приложениях с использованием машинного обучения одними из самых распространенных проблем, с которыми мы столкнулись, являются утечка памяти и всплески. Код на Python обычно выполняется в контейнерах с помощью фреймворков распределенной обработки, таких как Hadoop (https://hadoop.apache.org/), Spark (https://spark.apache.org/) и AWS Batch (https://medium.com/zendesk-engineering/how-we-use-aws-batch-at-zendesk-to-build-all-the-machine-learning-models-a41d93eabd45). Каждому контейнеру выделяется фиксированный объем памяти. Как только выполнение кода превысит заданное ограничение памяти, контейнер прекратит свою работу из-за ошибок, возникающих по причине нехватки памяти.
https://habr.com/ru/post/448474/?utm_campaign=448474
В Zendesk мы используем Python для создания продуктов с машинным обучением. В приложениях с использованием машинного обучения одними из самых распространенных проблем, с которыми мы столкнулись, являются утечка памяти и всплески. Код на Python обычно выполняется в контейнерах с помощью фреймворков распределенной обработки, таких как Hadoop (https://hadoop.apache.org/), Spark (https://spark.apache.org/) и AWS Batch (https://medium.com/zendesk-engineering/how-we-use-aws-batch-at-zendesk-to-build-all-the-machine-learning-models-a41d93eabd45). Каждому контейнеру выделяется фиксированный объем памяти. Как только выполнение кода превысит заданное ограничение памяти, контейнер прекратит свою работу из-за ошибок, возникающих по причине нехватки памяти.
#python #pydigest
Сборник Python новостей уже перед вами.
В 278 выпуске Python Дайджест вы найдете:
- Введение в библиотеку Python lxml
- Ищем утечки памяти в приложениях на Python
- Основы Natural Language Processing для текста
- Python Testing с pytest. Builtin Fixtures. Цикл статей
- Определяем породу собаки: от нейросети на Питоне до приложения
- Text_Classification - конспект по алгоритмам классификакции текста
- requests3 - Requests 3.0, for Humans and Machines, alike.
- Wasmer - используем WebAssembly бинарники на Python
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/278/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.
Сборник Python новостей уже перед вами.
В 278 выпуске Python Дайджест вы найдете:
- Введение в библиотеку Python lxml
- Ищем утечки памяти в приложениях на Python
- Основы Natural Language Processing для текста
- Python Testing с pytest. Builtin Fixtures. Цикл статей
- Определяем породу собаки: от нейросети на Питоне до приложения
- Text_Classification - конспект по алгоритмам классификакции текста
- requests3 - Requests 3.0, for Humans and Machines, alike.
- Wasmer - используем WebAssembly бинарники на Python
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/278/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.
Python Digest
Выпуск 278
Новый выпуск еженедельного дайджеста новостей о #python уже в эфире!
Text_Classification - конспект по алгоритмам классификакции текста
http://github.com/kk7nc/Text_Classification
http://github.com/kk7nc/Text_Classification
Делаем python пакет с GitLab и Conda
https://stefan.sofa-rockers.org/2019/04/18/python-packaging-gitlab-conda/
https://stefan.sofa-rockers.org/2019/04/18/python-packaging-gitlab-conda/
tfc - Tinfoil Chat - Onion-routed, endpoint secure messaging system
http://github.com/maqp/tfc
http://github.com/maqp/tfc
Пишем GUI на wxpython с NASA API
http://www.blog.pythonlibrary.org/2019/04/18/creating-a-gui-application-for-nasas-api-with-wxpython/
http://www.blog.pythonlibrary.org/2019/04/18/creating-a-gui-application-for-nasas-api-with-wxpython/