Питон изумителен.

Удивительно, но это довольно неоднозначное заявление. Что я имею ввиду под “Питоном”? Может, абстрактный интерфейс Питона? Или CPython, распространенная реализация Питона (не путать с похожим по названию Cython)? Или я имею ввиду что-то совсем иное? Может, я косвенно ссылаюсь на Jython, или IronPython, или PyPy. Или может я отвлекся так сильно, что говорю о RPython или RubyPython (которые очень сильно отличаются).

Не смотря на схожесть в названиях указанных выше технологий, некоторые из них имеют совсем другие задачи (или, как минимум, работают совершенно иными способами)

При работе с Питоном я столкнулся с кучей таких технологий. Инструменты *ython. Но лишь недавно я уделил время, чтобы разобраться, что они собой представляют, как они работают и почему они (каждая по-своему) необходимы.

В этом посте я начну с нуля и пройдусь по разным реализациям Питона, а закончу подробным введением в PyPy, за которым, по моему мнению, будущее языка.

Все начинается с понимания того, чем на самом деле является “Питон”.

Привет, Хабр!
Ничего не писал со времен своей первой статьи, решил, что пора это исправить.

Существует мнение, что про геймдев внятной литературы почти нет, все знания надо получать практическим путем. С моей точки зрения, в этом мнении есть зерно истины, тем не менее, я не могу полностью с ним согласиться.

Ниже я даю рецензии на книжки, которые считаю очень полезными в различных разделах computer science, которые используются в геймдеве. Я намеренно опускаю книги по C++ и алгоритмам: мне кажется, эта тема уже настолько изучена и освещена, что больше про нее не стоит рассказывать.

Я старался покрыть максимальное количество разных топиков, особенно тех, что спрашивают на собеседованиях. Я старался воздерживаться от domain-specific литературы: профессионалы и так знают. Все картинки содержат ссылки на амазон.

А какие книжки нравятся вам?
Также в комментах можете писать, на какие темы вам были бы интересны посты.

Благодаря своей гибкости и простоте, язык Python позволяет легко и быстро писать целый ряд приложений и утилит. Мною данный язык, в основном, используется для написания небольших скриптов, облегчающих выполнение различных задач, связанных с системным администрированием. Как оказалось, Python можно использовать и для не совсем «традиционных» задач, например, для вывода 3D графики. Об этом и будет мой небольшой предновогодний пост.

Сегодня мы публикуем последнюю лекцию курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой — старшим научным сотрудником HP Labs и руководителем HP Labs Russia. Наталья Сергеевна читала курс, посвящённый анализу изображений, в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS клуба.



Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:

1. Введение в курс «Анализ изображений и видео»;
2. Основы пространственной и частотной обработки изображений;
3. Морфологическая обработка изображений;
4. Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки;
5. Построение признаков и сравнение изображений: локальные признаки;
6. Поиск по подобию. Поиск нечетких дубликатов;
7. Классификация изображений и распознавание объектов;
8. Анализ изображений и видео. Сегментация изображений.

Под катом вы найдете план новой лекции и слайды.

Всем привет!

Так бывает, что используемые языки программирования накладывают ограничение на то, что мы хотим сделать, доставляя неудобство при разработке. Что с этим делают разработчики? Либо смиряются, либо как-то пытаются выйти из положения.

Один из вариантов — использование автогенерации кода.

В этой статье я расскажу:

• как можно обойти одно из ограничений языка Verilog, применяемого при разработке ASIC/FPGA, используя автогенерацию кода с помощью Python и библиотеки Jinja.
• как можно ускорить разработку IP-ядер, сгенерировав модуль контрольно-статусных регистров из их описания.

Если интересно, добро пожаловать под кат!

Для автомобилистов проблему незнакомых улиц давно решили навигаторами. Но даже автомобилисты ходят пешком. Если магазин через дорогу, то мы встаём и идём. Трудности появляются, если предстоит пройти пятьсот метров по незнакомой улице и два-три раза свернуть.

Ни один из известных нам сервисов не строил маршрут из точки А до точки Б там, где нет тропинок и тротуаров, зато полно заборов и домов причудливых очертаний.

2ГИС решил эту проблему. Мы научились строить маршруты для пешеходов по растеризованной карте местности. Карта формально представляется графом с вершинами на регулярной решётке в местах, где пешеход может находиться физически.

Принято считать, что такой способ строить маршруты неприемлем, потому что съедает много ресурсов. Под катом — как мы с этим справились.

TL;DR Меня попросили взломать программу на собеседовании. И я получил работу.

Всем привет,

Я собеседовался на позицию инженера программной безопасности, они спрашивали в основном разные низкоуровневые вещи. Некоторые ответы я знал, некоторые нет.
Потом они прислали email с защищённым и зашифрованным бинарником, который нужно было взломать.
Когда я добрался до дома, я скачал его и увидел, что он спрашивает пароль. Они хотели, чтобы я нашёл этот пароль.
Вот что я увидел при первом запуске: