[Видео] Иван Цыганов, Positive Technologies «(Без)опасные зависимости»
https://www.youtube.com/watch?v=zvSgTBg_nac

[Видео] Андрей Власовских, JetBrains «Что будет в Python 3.8 и чего не будет»
https://www.youtube.com/watch?v=Fpb72U3wW7w

[Видео] Александр Хаёров, Chainstack «Прощай, Virtual Environments?»
https://www.youtube.com/watch?v=L2OpzwloTDI

[Видео] Никита Левонович, Квестоделы «Micropython для аркадных игр и квестов в реальности»
https://www.youtube.com/watch?v=I00SHgcbzEU

[Видео] Александр Артёменко, Яндекс «Макросы для Питониста»
https://www.youtube.com/watch?v=IMkvg45Vw70

[Видео] Кирилл Борисов, Booking.com «Слишком умная квартира: IoT + Python + все остальное»
https://www.youtube.com/watch?v=IL5v8PumkqY

Курс лекций «Основы цифровой обработки сигналов»
https://habr.com/ru/post/460445/?utm_campaign=460445&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Часто ко мне обращаются люди с вопросами по задачам из области цифровой обработки сигналов (ЦОС). Я подробно рассказываю нюансы, подсказываю нужные источники информации. Но всем слушателям, как показало время, не хватает практических задач и примеров в процессе познания этой области. В связи с этим я решил написать краткий интерактивный курс по цифровой обработке сигналов и выложить его в открытый доступ (https://github.com/capitanov/dsp-theory).

requests-html - Pythonic HTML Parsing for Humans™
http://github.com/oldani/requests-html

Пишем простую нейронную сеть с использованием математики и Numpy
https://habr.com/ru/post/460589/?utm_campaign=460589&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Зачем очередная статья про то, как писать нейронные сети с нуля? Увы, я не смог найти статьи, где были бы описаны теория и код с нуля до полностью работающей модели. Сразу предупреждаю, что тут будет много математики. Я предполагаю, что читатель знаком с основами линейной алгебры, частными производными и хотя бы частично, с теорией вероятностей, а также Python и Numpy. Будем разбираться с полносвязной нейронной сетью и MNIST.

Безумный конвертер GIF'ок в анимированные стикеры для Telegram
https://habr.com/ru/post/460411/?utm_campaign=460411&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

xZibit тоже рад, ведь здесь GIF вставлены в стикеры, чтобы быть вставлеными в GIF для КДПВ!


А теперь о подробностях реализации.


Всё началось с дискуссии в чатике Telegram-разработчиков о грядущей фиче

Изучаем Python по 50 статьям
https://medium.mybridge.co/learn-python-from-top-50-articles-for-the-past-year-v-2019-3225f4643d9c

Talk Python to Me: #221 Empowering developers by embedding Python
https://talkpython.fm/episodes/show/221/empowering-developers-by-embedding-python

How do we get kids excited about programming? Make programming tangible with embedded devices. Did you know that after kids learned to code with the BBC micro:bit, 90% of kids "thought coding was for everyone" and 86% said it made CS topics more interesting?

Python Bytes: #139 f"Yes!" for the f-strings
https://pythonbytes.fm/episodes/show/139/f-yes-for-the-f-strings

Управление конечным автоматом с использованием Django FSM
https://webdevblog.ru/upravlenie-konechnym-avtomatom-s-ispolzovaniem-django-fsm/

Представьте себе приложение типа JIRA (https://www.atlassian.com/software/jira) со сложным рабочим процессом. Для создания такого приложения требуется поддержка управления конечным автоматом. Если вы создаете свое приложение с помощью Django (https://hashedin.com/blog/a-guide-to-using-social-login-with-django/), Django FSM предоставляет вам готовую поддержку для управления конечным автоматом.
Предположим, что наше приложение имеет следующий рабочий процесс выполнение Task.

Вероятность того, что 2 шахтёра имеют одинаковый мир
https://habr.com/ru/post/460629/?utm_campaign=460629&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Недавно меня заинтересовал вопрос: «может ли быть такое, что 2 игрока в Minecraft имеют один и тот же одиночный мир?»


Дело в том, что мир Minecraft генерируется случайным образом из заданного семени. Его можно задать вручную или получить казённый псевдослучайный. Стоит отметить, что одно и то же семя генерирует один и тот же мир.

Оптимальная линейная фильтрация: от метода градиентного спуска до адаптивных фильтров
https://habr.com/ru/post/455497/?utm_campaign=455497&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Развивая тему конспектов по магистерской специальности "Communication and Signal Processing" (TU Ilmenau), продолжить хотелось бы одной из основных тем курса "Adaptive and Array Signal Processing" (https://www5.tu-ilmenau.de/nt/de/teachings/vorlesungen/anwendungen_der_systemtheorie/index.html). А именно основами адаптивной фильтрации.

Простое шифрование текста — кортежем цифр, с регулированием сложности
https://habr.com/ru/post/460727/?utm_campaign=460727&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Захотелось сделать очень простое криптографическое приложение для текста, вдруг будет такая необходимость.


Смысл в том что шифрование происходит случайными числами от заданных bit, второе значение rand задает количество ключей для каждого символа, чтобы он не повторялся и нельзя было найти закономерность текста.


Сам ключ храниться в .json поэтому отправить, посмотреть, редактировать его просто.

[Видео] Готовь sanic летом
https://www.youtube.com/watch?v=UYSmE128K4M

Алексей Чирков (ведущий разработчик, Domclick)


Sanic — один из самых популярных web-фрейморков для Python. Попробуем разобраться почему он таким стал и как его готовить. В докладе будут рассмотрены основные принципы построения REST сервиса, затронуты вопросы валидации входных данных, сериализации результата. Доклад будет интересен для разработчиков python уровня junior/middle, желающих получить практические навыки разрабтки асинхронных web-сервисов

 

[Видео] Django внутри Django: framework для чатботов
https://www.youtube.com/watch?v=NHZ6LU74Jm0

Михаил Новиков (Fasttrack, Тимлид)


С одной стороны — это доклад о том, как построить low-code платформу на базе Django Template Language, сделать ее безопасной и дать пользователям описывать бизнес-процессы на языке джанго-шаблонов. С другой — это рассказ для продвинутых (и не очень) разработчиков, как можно извратить джангу и пользоваться абсолютно всеми ее компонентами не по назначению☺ мы переписали роутер, urlconf, middleware, написали свою систему вьюх, свой template engine на базе родного джанговского и тд. Полезное для слушателей — на примере нашего "Django внутри Django" я расскажу о кишках самой джанги, об интересных паттернах, которые в ней применяются (например, миддлвары, которые начиная с версии 2 сделаны в функциональном стиле), об инсайтах по оптимизации (например, оказывается, резолв по урезанной части urlconf’а примерно в 10 раз быстрее резолва по полному urlconf’у) и так далее

Подборка рабочих примеров обработки данных
https://habr.com/ru/post/460557/?utm_campaign=460557&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

По стопам моего первого поста (https://habr.com/en/post/452392/) подборки датасетов для машинного обучения — сделаю подборку относительно свежих датасетов с рабочими примерами по обработке данных. Ведь ни для кого не секрет, что обучение на хороших примерах проходит эффективнее и быстрее. Посмотрим, что интересного нам смогут показать одни из лучших примеров по обработке данных.

GitGot - инструмент поиска конфиденциальных секретных данных в GitHub.
http://github.com/BishopFox/GitGot