Недавно мне пригодился мой open-source проект Wunjo AI для создания собственного дипфейка - синтеза английской речи с минимальным акцентом. В этой статье я хочу рассказать, как мне удалось добиться этого, зачем я это сделал, и продемонстрировать полученный результат. Вы узнаете, как дипфейки могут обогатить процесс создания контента. Позже вы сможете для себя решить, могут ли дипфейки и синтез речи оказаться полезными для вас.

В чем суть проблемы?

Я участвую в конференции, на которой требуется подготовить видео-презентацию по научной работе об исследовании N. В процессе подготовки я столкнулся с рядом сложностей, о которых мы поговорим ниже.

Проблема 1: Речь и звук

При записи моего голоса возникла проблема низкого качества звука и заметного акцента, что делало речь трудно разборчивой. Хотя звук можно улучшить с помощью обработки, вряд ли можно исправить неправильное произношение слов (однако есть идея и об этом ниже). Первым шагом стал синтез речи из текста с использованием голосового синтезатора, которого я обучил. Если вы заинтересованы в создании собственной модели на основе вашего голоса или другого голоса на английском без акцента, для вас подойдет видеоинструкция. Я интегрировал свою модель в Wunjo AI и потратил около 15-20 минут, чтобы превратить весь текст презентации в синтезированную речь. Обучение модели заняло у меня около суток, но так как она уже была обучена заранее, мне не потребовалось повторять этот процесс. Запись и обработка собственного голоса заняли бы гораздо больше времени, чем синтез речи.

24 августа начался сброс в море первой партии воды с тритием с АЭС Фукусима. Планируется, что в течение 17 дней сольют 7800 тонн из более чем миллиона тонн воды, накопленной на площадке. Весь же процесс слива воды займет более 30 лет.

Пару лет назад, на 10-летие аварии, я писал для Хабра большую и подробную статью с разбором всех радиоэкологических последствий аварии. В этой же небольшой статье я выскажу свои мысли о том что может быть не так (и что так) с этим сбросом и на что следует обращать внимание в будущем, если вас беспокоят вопросы безопасности и радиоэкологических последствий этой истории.

Это моя первая статья и серия из статьей о написании мультиплеерной игры на Python с использованием библиотеки Pygame.

В начале своего разработческого пути, меня часто посещало желание понять и принять паттерны. Но в интернете, этот материал крайне сложен для начинающих программистов. Поэтому я решил создать цикл статей, в которых разберу все GoF паттерны.

Первым разобранным шаблоном будет Снимок, замечательный паттерн, который часто не могут понять начинающие разработчики.

Класс set (множество) — это одна из ключевых структур данных в Python. Она представляет собой неупорядоченную коллекцию уникальных элементов. Класс set, в некоторой степени, соответствует математическому множеству. Многие широко используемые математические операции, применимые к множествам, существуют и в Python. Часто вычисления, производимые над множествами, оказываются гораздо быстрее, чем альтернативные операции со списками. В результате, для того чтобы писать эффективный код, Python-программисту просто необходимо уметь пользоваться множествами. В этой статье я расскажу об особенностях работы с классом set в Python.

Всем привет! После прочтения постов про голосового ассистента и  сервис Silero, мне стало интересно поиграться с offline распознаванием аудио в текст, а также с обратным преобразованием текст в аудио. И как все начинающие разработчики я сделал своего Telegram бота. Просто Telegram – это удобный и мобильный интерфейс для взаимодействия с чем угодно.

В своем пет-проекте я использовал aiogram, vosk, silero и ffmpeg.

В каждой операционной системе существуют свои правила построения путей к файлам. Например, в Linux для путей используются прямые слэши (“/”), а в Windows — обратные слэши (“\”).

Это незначительное отличие может создать проблемы, если вы занимаетесь проектом и хотите, чтобы другие разработчики, работающие в разных операционных системах, могли дополнить ваш код.

К счастью, если вы пишете на Python, то с этой задачей успешно справляется модуль Pathlib. Он обеспечит одинаковую работу ваших путей к файлам в разных операционных системах. Кроме того, он предоставляет функциональные возможности и операции, которые помогут вам сэкономить время при обработке и манипулировании путями.

Задача коммивояжёра – одна из интереснейших подзадач комбинаторной оптимизации. Впервые мне пришлось с ней столкнуться, работая над логистической системой торгового предприятия.

Решение методом грубой силы не подходило из-за вычислительной сложности. Была предпринята попытка реализовать метод ветвления и границ с отсечением в глубину. В целом, подход себя оправдывал, но иногда при некоторых специфических входных данных алгоритм выдавал решение далёкое от оптимального.

Типичный маршрут доставки товара предприятия состоял из пары десятков точек, изредка доходящий до 25-26. Матрица расстояний рассчитывалась с помощью алгоритма Дейкстры. Дальше нужно было выбрать оптимальный маршрут из возможных.

Какие у нот частоты? Почему они такие? Как рассчитать частоту любой ноты в любом аккорде? Как добиться необычного звучания? Когда новый релиз у Моцарта?

"Простое лучше сложного".

Лучшая функция Python, которая применяет эту философию из "дзен Python", - это декоратор.

Декораторы могут помочь вам писать меньше кода для реализации сложной логики и повторно использовать его повсюду.

Более того, существует множество замечательных встроенных декораторов Python, которые значительно облегчают нам жизнь, поскольку мы можем просто использовать одну строчку кода для добавления сложных функций к существующим функциям или классам.

Болтать не буду. Давайте посмотрим на отобранные мной 6 декораторов, которые покажут вам, насколько элегантен Python.

От треугольника Серпинского до "снежинок". В этой статье я поделюсь своим опытом построения треугольника Серпинского и расскажу, к чему привели дальнейшие эксперименты с фракталами подобного типа. Реализовано на Python.

Привет, Хабр! В этой статье я продемонстрирую 5 трюков Python на понятных для новичков примерах, которые помогут вам писать более элегантный Python код в вашей повседневной работе.

Декорирование функций - это, наверное, самая сложная среди базовых и самая простая среди продвинутых фич языка Python. С декораторами, наверное, знакомы все джуны (хотя бы в рамках подготовки к собеседованиям). Однако, крайне мало разработчиков пишут их правильно. Особенно принимая во внимания тенденции последних нескольких лет к аннотированию всего и вся. Даже популярные open-source проекты (если основная часть их кода была написана до 2018 года) вряд ли дадут вам примеры декораторов, отвечающих всем современным требованиям к коду.

Так давайте разбираться!

Материал полностью написан на основе моего опыта по работе над OSS проектами, поэтому в нем вы найдете примеры достаточно сложных кейсов, которые никогда не рассматриваются в других подобных гайдах. В то же время я постарался подвести к ним максимально "мягко", чтобы было понятно даже начинающим питонистам.

В рамках статьи мы разберемся с декорированием функций в Python от простого к самому сложному. Рассмотрим, как их правильно писать и аннотировать, чтобы другие потребители вашего кода не страдали от близкого знакомства с ним. Уверен, что даже если вы чрезвычайно опытный разработчик, вы найдете для себя полезные советы (хотя и можете пропустить солидную часть материала).

Понимание декораторов является важной вехой для любого программиста Python. Эта статья представляет собой пошаговое руководство о том, как декораторы могут помочь вам стать более эффективным и продуктивным разработчиком на Python.

Как подключить базу данных? Казалось бы, простейший вопрос, однако частенько здесь совершают ошибки. Как правило, даже если сделать всё плохо, проблем не возникнет, но это до поры до времени. Как только проект вырастет и увеличится нагрузка, эти ошибки дадут о себе знать, и отследить их будет сложно.

В этой небольшой статье, я последовательно буду создавать подключения к БД, а затем показывать на примере, что может пойти не так. На мой взгляд, понимание, почему нужно делать именно так, а не иначе, лучше, чем простое заучивание и использование паттернов.

Статья рассчитана на начинающих и всех, кто интересуется этой темой.

Как используется ключевое слово yield в Python? Что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код (**):

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

Вызывается он так:

result, candidates = list(), [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
        candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
        return result

Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?

** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную Python-библиотеку для метрических пространств. Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/

Приветствую! Меня зовут Евгений, я DevOps в команде развития инфраструктуры. Мои прошлые статьи были посвящены протоколу BGP, но в этот раз я приготовил нечто поинтереснее. В прошлом году мне захотелось расширить своё портфолио навыков в сторону автоматизации задач. Не последнюю роль в этом желании сыграла книга «Автоматизация программируемых сетей», выпущенная известным в IT-кругах издательским домом O'Reilly. В ней примеры скриптов написаны на Python. Позже я в учебном центре прошёл курс повышения квалификации по программе «Python для сетевых инженеров. Автоматизация сетевых задач», а затем продолжил самостоятельно постигать это искусство. Недавно подвернулась интересная задача, о решении которой при помощи Python я вам сегодня и расскажу. Усаживаетесь поудобнее, мы отправляемся.

Вы изучаете данные и хотите поделиться своим кодом Python с другими, не раскрывая исходный код и не требуя от них установки Python и других компонентов? Если да, то вас может быть интересна конвертация вашего скрипта Python в исполняемый файл.

Привет, Хабр! Продолжаю серию статей про разработку telegram-ботов на библиотеке aiogram и языке программирования Python. Хочется отметить, что статья не является документацией или учебником. Я просто рассказываю пошагово как разработать полнофункционального бота, стараясь затронуть как можно больше тем.

В предыдущей части мы настроили окружение и среду разработки и теперь готовы начать писать бота. В этой статье мы создадим меню и базовую логику взаимодействия с пользователем, а также подключим API OpenAI