Мир сошел с ума. Где только не писали о проблеме повышенного аппетита на ресурс SSD-накопителей у новых моделей Macbook Air и Macbook Pro с процессорами M1. Тема обсуждалась на всех популярных технических форумах. И несмотря на массовость проблемы, все обсуждения сводились к тому, что Apple не считает это проблемой. А значит и проблемы нет. И в какую дичь люди готовы поверить для самоуспокоения вместо того, чтобы взглянуть в лицо фактам и выяснить причины стремительного выработки ресурса несъёмного SSD-накопителя.

Специально к старту нового потока курса Fullstack-разработчик на Python, представляем небольшой авторский обзор кроссплатформенного инструмента визуализации многопоточных программ – VizTracer. У VizTracer 57 форков и 841 звезд на Github. Настраиваемые события, отчёты в HTML, детальная информация о функциях с их исходным кодом, простота применения, отсутствие зависимостей и малый оверхед превращают VizTracer в мастхэв Python-разработчика.

О себе

Здравствуй, Хабр! Меня зовут Павел, я работаю техническим директором в компании, занимающейся производством IoT устройств. Производим много чего — начиная от контроллеров для умных домов, заканчивая умными приборами учёта на своём запатентованном протоколе сенсорных сетей.

Также исполняют обязанности генерального директора ит-компании. В прошлом полуфиналист ЧМ по программированию ACM ICPC.

Мотивация

Пишу я это статью потому, что наша команда убила около месяца на поиск решения (ещё недели две на реализацию и написание тестов) для хранения и эффективного поиска распознанных лиц в базе данных, с целью сэкономить время вам в ваших проектах. Спойлер: ничего готового вроде классного плагина для существующей СУБД не нашли, а сроки полыхали, по этому написали свою СУБД именно для этой задачи (хранения огромного количества эмбендингов лиц). Моя статья ни в коем случае не претендует на звание исчерпывающего руководства, но, я надеюсь, что она даст точку старта для дальнейшего изучения и развития наших мыслей.

Эмбеддинг – это отображение из дискретного вектора категориальных признаков в непрерывный вектор с заранее заданной размерностью.

В прошлой части мы с вами познакомились с базовыми командами Termux'а, настроили SSH соединение с ПК, научились создавать alias'ы и установили несколько полезных утилит. В этот раз нам предстоит шагнуть еще дальше, мы с вами:

• узнаем про Termux:API
• установим Python и nano, а также напишем "Hello, world!" на Python
• узнаем про bash-скрипты, и напишем скрипт с использованием Termux:API
• используя bash-скрипт, Termux:API и Python напишем простую программку

Python очень удобный и многогранный язык, но по умолчанию не имеет такой структуры данных как связный список или LinkedList. Сегодня я поделюсь своими наработками на эту тему и расскажу немного о том, что из себя представляет эта структура данных. Эта статья будет интересна тем, кто впервые сталкивается с темой связных списков и хочет понять, как они работают с алгоритмической точки зрения.

Привет, Habr. Меня зовут Саша, я HR в компании FINCH. Недавно наша компания отправила сотрудников на Бали на месяц. Отдыхать и работать. История на коллективной поездке не закончилась – двое наших ребят решили остаться на Бали еще на пару месяцев.

Я, скучая в Москве, решил спросить у них о жизни на острове – ответы получились противоречивые, а Бали перестал казаться райским. Ниже – краткий пересказ нашего разговора. Надеюсь, он поможет вам понять как устроен остров и можно ли там работать.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Removing a recursion in Python, part 1" автора Эрика Липперта (Eric Lippert).

На протяжении последних 20 лет я восхищался простоте и возможностям Python, хотя на самом деле никогда не работал с ним и не изучал подробно.

В последнее время я присмотрелся к нему поближе — и он оказался действительно приятным языком.

Недавний вопрос на StackOverflow заставил меня задуматься, как преобразовать рекурсивный алгоритм в итеративный, и оказалось, что Python довольно подходящий язык для этого.
Проблема с которой столкнулся автор вопроса заключалась в следующем:

SciPy (произносится как сай пай) — это пакет прикладных математических процедур, основанный на расширении Numpy Python. С SciPy интерактивный сеанс Python превращается в такую же полноценную среду обработки данных и прототипирования сложных систем, как MATLAB, IDL, Octave, R-Lab и SciLab. Сегодня я хочу коротко рассказать о том, как следует применять некоторые известные алгоритмы оптимизации в пакете scipy.optimize. Более подробную и актуальную справку по применению функций всегда можно получить с помощью команды help() или с помощью Shift+Tab.