Пользователь
Простой и красивый синтаксис, множество библиотек под самые разные задачи и большое комьюнити делают Python одним из самых популярных языков программирования на сегодняшний день, который активно используется в data science и машинном обучении, веб-разработке и других областях программирования.
Когда я начал изучать питон, у меня возникло несколько вопросов.
Есть тексты, похожие на вино или динамит: с годами они не стареют, а напротив приобретают вес и значимость. Сегодня, к старту флагманского курса о Data Science, мы решили поделиться переводом визуального учебного руководства о NumPy 2019 года, прочитав которое даже не слишком близкий к математике человек поймёт, как работает эта библиотека Python. Если вы не хотите долго объяснять NumPy, но делать это всё равно приходится, положите статью в закладки и она сэкономит ваше время.
Уменьшение размерности данных широко используется в области машинного обучения и анализа данных. Его цель состоит в том, чтобы упростить обработку данных за счет уменьшения количества объектов в наборе данных при сохранении ключевой информации. Когда мы сталкиваемся с данными большой размерности, уменьшение размерности может помочь нам снизить вычислительную сложность, повысить производительность и результативность модели.
Данная статья скорее всего не будет интересна продвинутым кодерам, никаких изысканных решений применения Python или библиотек вы в ней не найдёте. В данной статье подробно разберём как написать бота, для получения сигналов непосредственно из Binance. Мы реализуем бота, откалибруем его и направим сигналы в Telegram.
Чтобы научиться ходить – надо ходить, чтобы научиться подтягиваться – надо подтягиваться, чтобы научиться решать задачи по физике – надо решать задачи по физике. Так говорил преподаватель физики в моём университете, и эта аналогия применима и к программированию.
Можно сколько угодно упираться в сухую теорию, но без применения своих знаний на практике научиться программировать невозможно. В этой статье я подобрал несколько проектов для начинающих python-разработчиков. Эти проекты помогут закрепить теорию, применить полученные знания на практике и набить руку в написании кода. Некоторые из них даже можно добавить в будущее портфолио. Я объясню, чем хорош каждый проект, какие навыки и темы он позволяет проработать, а также сориентирую какие библиотеки и технологии можно использовать для его реализации.
Цель данного "топа" – это не создание самого оригинального портфолио и не перечисление уникальных проектов. Цель статьи разобраться в простых вещах, технологиях и темах, которые помогут развить практические навыки программирования. Поэтому не стоит ждать здесь сборку Оптимуса Прайма, программирование Звезды смерти и создание двигателя на китовом жире. Мы пройдёмся по простым, но в тоже время базовым вещам. Ведь как говорил один мой приятель: «Всё великое начинается с малого».
К старту курса по разработке на Python делимся детальным руководством по работе с современным PyQt для новичков. Чтобы читать было удобнее, мы объединили несколько статей в одну:
3. Виджеты
За подробностями приглашаем под кат.
Aloha всем хабравчанам! Я Влад, системный администратор Cloud4Y. В этой статье расскажу, как мы выбирали продукт сканирования на уязвимости, почему важно контролировать, какие сервисы доступны извне и зачем необходимо проводить постоянный аудит состояния сети. Чай, кофе, па-а-а-аехали!
Эта статья не для матёрых укротителей Python’а, для которых распутать этот клубок змей — детская забава, а скорее поверхностный обзор многопоточных возможностей для недавно подсевших на питон. 
Статья написана исключительно в ознакомительных целях
Привет, Хабр!
Одним из наиболее популярных направлений разработки сегодня является веб. И когда нужно разместить свой проект где-нибудь, кроме localhost, многие сталкиваются с трудностями, ведь хостинг должен быть быстрым, удобным и, желательно, бесплатным :)
В этом списке вы найдете 15 бесплатных сервисов, где легко сможете разместить свой проект и не заплатите ни копейки. Погнали!
В данной статье хочу рассказать про поиск объектов на видео с помощью Python и OpenCV. Помимо обычных видео, можно использовать и камеры.
Полный код и все исходники можно найти на моем Github.
Данный проект является продолжением моей предыдущей статьи - Поиск объектов на фото с помощью Python. Для того, чтобы не тратить много времени на ее изучение, я распишу весь процесс по новой.
Как и многие айтишники, весной 2022 года я релоцировался из России в другую страну. И тут же столкнулся с тем, что перестал понимать, сколько денег я трачу на жизнь, какие покупки я могу себе позволить, а какие нет. Ситуация усложнялась следующими факторами: