Связный список на Python: Коты в коробках
https://habr.com/ru/post/470828/?utm_campaign=470828&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
LinkedList или связный список – это структура данных. Связный список обеспечивает возможность создать двунаправленную очередь из каких-либо элементов. Каждый элемент такого списка считается узлом. По факту в узле есть его значение, а также две ссылки – на предыдущий и на последующий узлы. То есть список «связывается» узлами, которые помогают двигаться вверх или вниз по списку. Из-за таких особенностей строения из связного списка можно организовать стек, очередь или двойную очередь.
https://habr.com/ru/post/470828/?utm_campaign=470828&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
LinkedList или связный список – это структура данных. Связный список обеспечивает возможность создать двунаправленную очередь из каких-либо элементов. Каждый элемент такого списка считается узлом. По факту в узле есть его значение, а также две ссылки – на предыдущий и на последующий узлы. То есть список «связывается» узлами, которые помогают двигаться вверх или вниз по списку. Из-за таких особенностей строения из связного списка можно организовать стек, очередь или двойную очередь.
Python + Keras + LSTM: делаем переводчик текстов за полчаса
https://habr.com/ru/post/470706/?utm_campaign=470706&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В предыдущей части (https://habr.com/ru/post/466565/) я рассматривал создание несложной распознавалки текста, основанной на нейронной сети. Сегодня мы применим аналогичный подход, и напишем автоматический переводчик текстов с английского на немецкий.
https://habr.com/ru/post/470706/?utm_campaign=470706&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В предыдущей части (https://habr.com/ru/post/466565/) я рассматривал создание несложной распознавалки текста, основанной на нейронной сети. Сегодня мы применим аналогичный подход, и напишем автоматический переводчик текстов с английского на немецкий.
Много-страничные формы в Django
https://www.imagescape.com/blog/2019/10/09/multipage-forms-django/
https://www.imagescape.com/blog/2019/10/09/multipage-forms-django/
Шесть малоизвестных шаблонный тегов Django
https://webdevblog.ru/shest-maloizvestnyh-shablonnyj-tegov-django/
Эта короткая статья предназначена тому, у кого нет времени читать документацию.
Оригинальная статья: highcenburg (https://medium.com/@highcenburg?source=post_page-----78d6c5f29b26----------------------) – Six Django template tags not often used in tutorials (https://medium.com/@highcenburg/django-template-tags-not-often-used-in-tutorials-78d6c5f29b26)
Во время моего первого дня стажировки пару месяцев назад мне было поручено поработать над проектом компании, в котором использовалось большое количество разнообразных шаблонных тегов и у меня появилась хорошая возможность исследовать их всех. Далее я опишу некоторые из них, которые редко встречаются в учебных пособиях.
https://webdevblog.ru/shest-maloizvestnyh-shablonnyj-tegov-django/
Эта короткая статья предназначена тому, у кого нет времени читать документацию.
Оригинальная статья: highcenburg (https://medium.com/@highcenburg?source=post_page-----78d6c5f29b26----------------------) – Six Django template tags not often used in tutorials (https://medium.com/@highcenburg/django-template-tags-not-often-used-in-tutorials-78d6c5f29b26)
Во время моего первого дня стажировки пару месяцев назад мне было поручено поработать над проектом компании, в котором использовалось большое количество разнообразных шаблонных тегов и у меня появилась хорошая возможность исследовать их всех. Далее я опишу некоторые из них, которые редко встречаются в учебных пособиях.
Почему для нового проекта я взял Robot Framework
https://habr.com/ru/post/470924/?utm_campaign=470924&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Недавно я сменил проект — пришел в новую разработку, где до меня не было никакого тестирования, ни ручного, ни автоматического. Условий на инструментарий (за исключением того, что это Python) заказчик не накладывал, так что я сделал собственный выбор. В этой статье я расскажу, почему в таких условиях предпочел Robot Framework. А в конце будет немного специально написанных под статью примеров, иллюстрирующих, о чем речь.
https://habr.com/ru/post/470924/?utm_campaign=470924&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Недавно я сменил проект — пришел в новую разработку, где до меня не было никакого тестирования, ни ручного, ни автоматического. Условий на инструментарий (за исключением того, что это Python) заказчик не накладывал, так что я сделал собственный выбор. В этой статье я расскажу, почему в таких условиях предпочел Robot Framework. А в конце будет немного специально написанных под статью примеров, иллюстрирующих, о чем речь.
Image Scraping with Python
https://towardsdatascience.com/image-scraping-with-python-a96feda8af2d
https://towardsdatascience.com/image-scraping-with-python-a96feda8af2d
Как открыть ссылку в Python. Работа с WebBrowser и решение проблемы с Internet Explorer
https://habr.com/ru/post/470938/?utm_campaign=470938&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В ходе работы над курсачом для универа столкнулся со стандартным модулем Python — WebBrowser. Через этот модуль я хотел реализовать работу голосового ассистента с дефолтным браузером, но всё пошло не так гладко как ожидалось. Давайте для начала расскажу вам что это за модуль и как он вообще работает.
WebBrowser — это вшитый в Python модуль, который предоставляет собой высокоуровневый интерфейс, позволяющий просматривать веб-документы.
https://habr.com/ru/post/470938/?utm_campaign=470938&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В ходе работы над курсачом для универа столкнулся со стандартным модулем Python — WebBrowser. Через этот модуль я хотел реализовать работу голосового ассистента с дефолтным браузером, но всё пошло не так гладко как ожидалось. Давайте для начала расскажу вам что это за модуль и как он вообще работает.
WebBrowser — это вшитый в Python модуль, который предоставляет собой высокоуровневый интерфейс, позволяющий просматривать веб-документы.
bear_hug: игры в ASCII-арте на Python3.6+
https://habr.com/ru/post/470950/?utm_campaign=470950&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Для своих игр в ASCII-арте я написал библиотеку bear_hug (https://github.com/SynedraAcus/bear_hug) с очередью событий, коллекцией виджетов, поддержкой ECS и прочими полезными мелочами. В этой статье мы посмотрим, как с её помощью сделать минимальную работающую игру.
https://habr.com/ru/post/470950/?utm_campaign=470950&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Для своих игр в ASCII-арте я написал библиотеку bear_hug (https://github.com/SynedraAcus/bear_hug) с очередью событий, коллекцией виджетов, поддержкой ECS и прочими полезными мелочами. В этой статье мы посмотрим, как с её помощью сделать минимальную работающую игру.
Анализируем данные опросов на Python
https://www.dataquest.io/blog/how-to-analyze-survey-data-python-beginner/
https://www.dataquest.io/blog/how-to-analyze-survey-data-python-beginner/
Talk Python to Me: #233 The Masonite Python Web Framework
https://talkpython.fm/episodes/show/233/the-masonite-python-web-framework
Audio
https://talkpython.fm/episodes/show/233/the-masonite-python-web-framework
Audio
Python Bytes: #151 Certified! It works on my machine
https://pythonbytes.fm/episodes/show/151/certified-it-works-on-my-machine
Audio
https://pythonbytes.fm/episodes/show/151/certified-it-works-on-my-machine
Audio
Python и HTTP-клиенты
https://webdevblog.ru/python-i-http-klienty/
В настоящее время более чем вероятно, что вам придется написать HTTP-клиент для вашего приложения, который должен будет общаться с другим HTTP-сервером. Повсеместность REST API делает HTTP VIP персоной. Вот почему знание шаблонов оптимизации является обязательным условием.
Оригинальная статья: Julien Danjou (https://julien.danjou.info/author/jd/) – Python and fast HTTP clients (https://julien.danjou.info/python-and-fast-http-clients/)
В Python есть много HTTP-клиентов (библиотек); наиболее широко используемый и простой в работа с requests (http://docs.python-requests.org/). Это стандарт де-фактора в наши дни.
https://webdevblog.ru/python-i-http-klienty/
В настоящее время более чем вероятно, что вам придется написать HTTP-клиент для вашего приложения, который должен будет общаться с другим HTTP-сервером. Повсеместность REST API делает HTTP VIP персоной. Вот почему знание шаблонов оптимизации является обязательным условием.
Оригинальная статья: Julien Danjou (https://julien.danjou.info/author/jd/) – Python and fast HTTP clients (https://julien.danjou.info/python-and-fast-http-clients/)
В Python есть много HTTP-клиентов (библиотек); наиболее широко используемый и простой в работа с requests (http://docs.python-requests.org/). Это стандарт де-фактора в наши дни.
Генератор музыкальных каверов на Python в Blender
https://habr.com/ru/post/471086/?utm_campaign=471086&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В данной статье я расскажу о моём аддоне к блендеру, о причинах, побудивших меня к его созданию, процессе разработки и об «успехе» на YouTube.
https://habr.com/ru/post/471086/?utm_campaign=471086&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В данной статье я расскажу о моём аддоне к блендеру, о причинах, побудивших меня к его созданию, процессе разработки и об «успехе» на YouTube.
Test and Code: 90: Dynamic Scope Fixtures in pytest 5.2 - Anthony Sotille
https://testandcode.com/90
Audio
https://testandcode.com/90
Audio
Глупая причина, по которой не работает ваше хитрое приложение машинного зрения: ориентация в EXIF
https://habr.com/ru/post/471112/?utm_campaign=471112&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Я много писал о проектах компьютерного зрения и машинного обучения, таких как системы распознавания объектов (https://medium.com/@ageitgey/snagging-parking-spaces-with-mask-r-cnn-and-python-955f2231c400) и проекты распознавания лиц (https://medium.com/@ageitgey/build-a-hardware-based-face-recognition-system-for-150-with-the-nvidia-jetson-nano-and-python-a25cb8c891fd). У меня также есть опенсорсная библиотека распознавания лиц (https://github.com/ageitgey/face_recognition) на Python, которая как-то вошла в топ-10 самых популярных библиотек машинного обучения на Github (https://github.blog/2019-01-24-the-state-of-the-octoverse-machine-learning/). Всё это привело к тому, что новички в Python и машинном зрении задают мне много вопросов.
https://habr.com/ru/post/471112/?utm_campaign=471112&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Я много писал о проектах компьютерного зрения и машинного обучения, таких как системы распознавания объектов (https://medium.com/@ageitgey/snagging-parking-spaces-with-mask-r-cnn-and-python-955f2231c400) и проекты распознавания лиц (https://medium.com/@ageitgey/build-a-hardware-based-face-recognition-system-for-150-with-the-nvidia-jetson-nano-and-python-a25cb8c891fd). У меня также есть опенсорсная библиотека распознавания лиц (https://github.com/ageitgey/face_recognition) на Python, которая как-то вошла в топ-10 самых популярных библиотек машинного обучения на Github (https://github.blog/2019-01-24-the-state-of-the-octoverse-machine-learning/). Всё это привело к тому, что новички в Python и машинном зрении задают мне много вопросов.
camelot - A Python library to extract tabular data from PDFs
http://github.com/camelot-dev/camelot
http://github.com/camelot-dev/camelot
Исследуем утверждение центральной предельной теоремы с помощью экспоненциального распределения
https://habr.com/ru/post/471198/?utm_campaign=471198&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В статье описывается исследование, проведенное с целью проверки утверждения центральной предельной теоремы о том, что сумма N независимых и одинаково распределенных случайных величин, отобранных практически из любого распределения, имеет распределение, близкое к нормальному. Однако, прежде чем мы перейдем к описанию исследования и более подробному раскрытию смысла центральной предельной теоремы, не лишним будет сообщить, зачем вообще проводилось исследование и кому может быть полезна статья.
В первую очередь, статья может быть полезна всем начинающим постигать основы машинного обучения, в особенности если уважаемый читатель еще и на первом курсе специализации «Машинное обучение и анализ данных».
https://habr.com/ru/post/471198/?utm_campaign=471198&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В статье описывается исследование, проведенное с целью проверки утверждения центральной предельной теоремы о том, что сумма N независимых и одинаково распределенных случайных величин, отобранных практически из любого распределения, имеет распределение, близкое к нормальному. Однако, прежде чем мы перейдем к описанию исследования и более подробному раскрытию смысла центральной предельной теоремы, не лишним будет сообщить, зачем вообще проводилось исследование и кому может быть полезна статья.
В первую очередь, статья может быть полезна всем начинающим постигать основы машинного обучения, в особенности если уважаемый читатель еще и на первом курсе специализации «Машинное обучение и анализ данных».
Грокаем PyTorch
https://habr.com/ru/post/471228/?utm_campaign=471228&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Поскольку весь необходимый базовый материал о PyTorch вы узнаете из этой книги, мы напоминаем о пользе (https://www.piter.com/collection/all/product/grokaem-glubokoe-obuchenie) процесса (https://www.piter.com/collection/all/product/grokaem-algoritmy-illyustrirovannoe-posobie-dlya-programmistov-i-lyubopytstvuyuschih-2) под названием «grokking» или «углубленное постижение» той темы, которую вы хотите усвоить. В сегодняшней публикации мы расскажем, как Кай Арулкумаран (Kai Arulkumaran) грокнул PyTorch (без картинок).
https://habr.com/ru/post/471228/?utm_campaign=471228&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Поскольку весь необходимый базовый материал о PyTorch вы узнаете из этой книги, мы напоминаем о пользе (https://www.piter.com/collection/all/product/grokaem-glubokoe-obuchenie) процесса (https://www.piter.com/collection/all/product/grokaem-algoritmy-illyustrirovannoe-posobie-dlya-programmistov-i-lyubopytstvuyuschih-2) под названием «grokking» или «углубленное постижение» той темы, которую вы хотите усвоить. В сегодняшней публикации мы расскажем, как Кай Арулкумаран (Kai Arulkumaran) грокнул PyTorch (без картинок).
#python #pydigest
Сборник Python новостей уже перед вами.
В 303 выпуске Python Дайджест вы найдете:
- Python и HTTP-клиенты
- Нескучный туториал по NumPy
- Шесть малоизвестных шаблонный тегов Django
- Способы создания гистограмм с помощью Python
- Генератор музыкальных каверов на Python в Blender
- Celery taskcls: новый декоратор, новые возможности
- Python + Keras + LSTM: делаем переводчик текстов за полчаса
- Как открыть ссылку в Python. Работа с WebBrowser и решение проблемы с Internet Explorer
- [Audio] Talk Python to Me: #233 The Masonite Python Web Framework
- django-extensions - 2.2.3
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/303/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.
Сборник Python новостей уже перед вами.
В 303 выпуске Python Дайджест вы найдете:
- Python и HTTP-клиенты
- Нескучный туториал по NumPy
- Шесть малоизвестных шаблонный тегов Django
- Способы создания гистограмм с помощью Python
- Генератор музыкальных каверов на Python в Blender
- Celery taskcls: новый декоратор, новые возможности
- Python + Keras + LSTM: делаем переводчик текстов за полчаса
- Как открыть ссылку в Python. Работа с WebBrowser и решение проблемы с Internet Explorer
- [Audio] Talk Python to Me: #233 The Masonite Python Web Framework
- django-extensions - 2.2.3
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/303/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.
Python Digest
Выпуск 303
Новый выпуск еженедельного дайджеста новостей о #python уже в эфире!
Делаем графики на PyQt5 - PyQtGraph
https://www.learnpyqt.com/courses/graphics-plotting/plotting-pyqtgraph/
https://www.learnpyqt.com/courses/graphics-plotting/plotting-pyqtgraph/
StackOverflow: интересные вопросы за неделю (cxcviii)
http://python-weekly.blogspot.com/2019/10/cxcviii-stackoverflow-python-report.html
http://python-weekly.blogspot.com/2019/10/cxcviii-stackoverflow-python-report.html