Энтузиаст
Это небольшой мануал/история о том, как создать "идеальный" pypi пакет для python, который каждый желающий сможет установить заветной командой:
pip install my-perfect-packageОриентирована на новичков, но призываю и профессионалов высказать свое мнение, как можно улучшить "идеальный" пакет. Поэтому прошу под кат.
В конце сентября мы рассказывали, что решили попробовать провести контест, где желающие могут потренироваться в решении задач, максимально приближенных к «боевым». Так участники могут понять, какого формата задания получают разработчики на собеседованиях в Яндексе (этим интересуются очень многие), а самое главное — с чем они сталкиваются, работая над Поиском. Типичная задача на собеседовании — составить алгоритм, доказать его корректность, предложить пути оптимизации. Если человек разбирается в алгоритмах, то он быстро сумеет их реализовывать на любом доступном ему языке.
В Блице можно использовать Java, C++, C# или Python. Кроме того, участие в контесте дает возможность проверить свои знания. Если в итоге вы понимаете, что их стоит подтянуть, — это тоже результат. Кстати, тогда вам может пригодиться специализация на курсере «Алгоритмы и структуры данных», в создании которой Яндекс участвовал.
Давайте теперь разберем задачи, которые предлагались в отборочном раунде. У нас было несколько одинаковых по сложности вариантов, каждый из которых содержал по шесть задач. Мы разберем один набор задач полностью, а также наиболее интересные задачи из других наборов. К слову, из 1762 участников квалификационного раунда в финал прошли лишь 263. Так что задачи оказались не самыми простыми.
Редко когда кандидат проходит только одно техническое собеседование — обычно их несколько. Среди причин, почему человеку они могут даваться непросто, можно назвать и ту, что каждый раз приходится общаться с новыми людьми, думать о том, как они восприняли твой ответ, пытаться интерпретировать их реакцию. Мы решили попробовать использовать формат контеста, чтобы сократить количество итераций для всех участников процесса.
Для Блица мы выбрали исключительно алгоритмические задачи. Хотя для оценки раундов и применяется система ACM, в отличие от спортивного программирования все задания максимально приближены к тем, которые постоянно решают в продакшене Поиска. Те, кто решит успешно хотя бы четыре задачи из шести, могут считать, что прошли первый этап отбора в Яндекс. Почему алгоритмы? В процессе работы часто меняются задачи, проекты, языки программирования, платформы — те, кто владеет алгоритмами, всегда смогут перестроиться и быстро научиться новому. Типичная задача на собеседовании — составить алгоритм, доказать его корректность, предложить пути оптимизации.
Квалификацию можно пройти с 18 по 24 сентября включительно. В этом раунде вам нужно будет написать программы для решения шести задач. Можете использовать Java, C++, C# или Python. На всё про всё у вас будет четыре часа. В решающем раунде будут соревноваться те, кто справится как минимум с четырьмя квалификационными задачами. Финал пройдёт одновременно для всех участников — 30 сентября, с 12:00 до 16:00 по московскому времени. Итоги будут подведены 4 октября. Чтобы всем желающим было понятно, с чем они столкнутся на Блице, мы решили разобрать пару похожих задач на Хабре.
Всем привет!
Хочу рассказать о библиотеке MicroPyServer написанной на Python, которая позволяет взаимодействовать с устройствами ESP8266 и ESP32 посредством простого HTTP сервера.
MicroPyServer это простой HTTP сервер предназначенный для проектов написанных на Micropython.
Основная концепция работы с библиотекой — это перехватывание запросов к устройству при помощи создания роутов (route) и функций обработчиков (handler).
Однажды, исследуя глубины интернета, я наткнулся на видео, где человек обучает змейку с помощью генетического алгоритма. И мне захотелось так же. Но просто взять все то же самое и написать на python было бы не интересно. И я решил использовать более современный подход для обучения агентных систем, а именно Q-network. Но начнем с начала.
В машинном обучении RL(Reinforcement Learning) достаточно сильно отличается от других направлений. Отличие состоит в том, что классический ML алгоритм обучается уже на готовых данных, в то время как RL, так сказать, сам создает себе эти данные. Идея RL состоит в том, что помимо самого алгоритма, который называют агентом, существует среда(environment), в которую этот агент и помещается. На каждом этапе агент должен совершать какое-то действие(action), а среда отвечает на это наградой(reward) и своим состоянием(state), на основе которого агент и совершает действие.
Полтора года назад, читая работы про уязвимости Meltdown и Spectre, я поймал себя на том, что не очень понимаю разницу между сокращениями i.e. и e.g. Т.е. по контексту вроде бы понятно, но потом вроде бы как-то и не совсем то. В результате я тогда сделал себе небольшую шпаргалку именно по этим сокращениям, чтобы не путаться. И тогда же появилась идея этой статьи.
Прошло время, я набрал коллекцию встреченных в английских источниках латинских слов и сокращений и сегодня готов поделиться ею с читателями Хабры. Стоит заметить, что многие из этих фраз активно употребляются и в академической литературе на русском языке, но в английском они – частые гости даже в массовых источниках. Надеюсь, что эта подборка пригодится людям, не занимающимся научной работой в русскоязычной среде, но часто сталкивающимся с более-менее серьезными текстами на английском, где латинские вкрапления могут сбить с толку.
Bash-скрипты: начало
Bash-скрипты, часть 2: циклы
Bash-скрипты, часть 3: параметры и ключи командной строки
Bash-скрипты, часть 4: ввод и вывод
Bash-скрипты, часть 5: сигналы, фоновые задачи, управление сценариями
Bash-скрипты, часть 6: функции и разработка библиотек
Bash-скрипты, часть 7: sed и обработка текстов
Bash-скрипты, часть 8: язык обработки данных awk
Bash-скрипты, часть 9: регулярные выражения
Bash-скрипты, часть 10: практические примеры
Bash-скрипты, часть 11: expect и автоматизация интерактивных утилит
В этой статье я предлагаю читателю совершить со мной в меру увлекательное путешествие в недра asyncio, чтобы разобраться, как в ней реализовано асинхронное выполнение кода. Мы оседлаем коллбэки и промчимся по циклу событий сквозь пару ключевых абстракций прямо в корутину. Если на вашей карте питона еще нет этих достопримечательностей, добро пожаловать под кат.
Эта статья является переводом нового издания учебника Мигеля Гринберга. Прежний перевод давно утратил свою актуальность.
Автор планирует завершить его выпуск в мае 2018. Я, со своей стороны, постараюсь не отставать с переводом.
Определение Докера в Википедии звучит так:
программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в среде виртуализации на уровне операционной системы; позволяет «упаковать» приложение со всем его окружением и зависимостями в контейнер, а также предоставляет среду по управлению контейнерами.
Ого! Как много информации.
