Python *

Приветствую всех хабровчан! Я являюсь студенткой Финансового Университета при Правительстве РФ и обучаюсь на направлении Прикладная математика и информатика. Сегодня мне хотелось бы поделиться своим туториалом для изучающих Python с нуля. Идея для создания этой статьи появилась на паре практикума по программированию, где данная задача была проектом для сдачи. Если этот туториал зайдет, то будут следующие выпуски.

В этом уроке мы напишем несложную консольную игру Супер Ним по следующим правилам:

На шахматной доске в некоторых клетках случайно разбросаны фишки или пуговицы. Игроки ходят по очереди. За один ход можно снять все фишки с какой-либо горизонтали или вертикали, на которой они есть. Выигрывает тот, кто заберет последние фишки.

В нашем случае примем за фишки/пуговицы единицы, а пустые клетки станут нулями. Создадим шахматную доску при помощи списков и random:

Примеры ребусов:

- EIN + EIN + EIN + EIN = VIER (1+1+1+1 = 4, нем.);

- ЛОДКА + ЛОДКА + ЛОДКА + ЛОДКА = РЕГАТА;

- КНИГА + КНИГА + КНИГА = НАУКА;

- SEND + MORE = MONEY (Посылайте больше денег, англ.);

- КОТ + КТО = ТОК

Привет! Меня зовут Данил, я backend-разработчик в Doubletapp. Почти во всех наших проектах есть пользователи, которые могут войти в систему. А значит, нам почти всегда нужна авторизация. Мы используем авторизацию, построенную на JSON Web Token. Она отлично сочетает в себе простоту реализации и безопасность для приложений.

В интернете есть много разных материалов с объяснением, что такое JWT и как им пользоваться. Но большинство примеров ограничиваются выдачей токена для пользователя. В этой статье я хочу рассказать не только о том, что такое JWT, но и как можно реализовать работу с access и refresh токенами и решить сопутствующие проблемы. Будет немного теории и много практики. Присаживайтесь поудобнее, мы начинаем.

Путеводитель:

• Что такое JSON Web Token?
• Использование и реализация
• Простая реализация JWT
• Access и refresh tokens
• Как отозвать токены
• Доступ с нескольких устройств
• Удаление старых данных
• Резюмируем

Привет, Habr !

Я работаю инженером по машинному обучению в Мегафоне. Занимаюсь аналитикой данных и являюсь частью команды разработки MLOps платформы. Задача нашей команды состоит в том, чтобы выстраивать и оптимизировать процессы разработки и продуктивизации моделей машинного обучения, предоставлять функционал для основных этапов (сбор данных, MQ/DQ, продуктивизация).

Сегодня поговорим о том, какие сложности могут возникать при работе с кластером Hadoop и какие есть методы для их решения.

Видеозапись по мотивам статьи можно посмотреть здесь.

Эта статья будет интересна аналитикам и инженерам, которые работают с BigData и регулярно сталкиваются с необходимостью продуктивизировать модели на Hadoop.

В данной статье я покажу на практическом примере как устроена многопоточность в Python, расскажу про потоки, примитивы синхронизации и о том зачем они нужны.

Изначально я планировал что это будет простая и короткая заметка, но пока готовил и тестировал код нашел интересный неочевидный момент связанных с внутренностями CPython, так что не спешите закрывать вкладку, даже если вы уверены что вы знаете о потоках в Python всё :)

Для каких проектов лучше всего подходит Flask, а для каких — Django? Какие особенности Flask можно использовать при разработке веб-приложений наиболее эффективно? Я Алексей Некрасов, лидер направления Python в МТС, автор форка библиотеки flask-combo-jsonapi, программный директор курсов по Python в Skillbox, СЕО Forkway и автор канала Python — учим и работаем. 

Привет! Меня зовут Вячеслав, и я руководитель отдела маркетинга. Я поднял VPN-туннель по подписке на базе ispmanager. Однако мне этого было мало: нужно было, чтобы по окончании подписки туннель автоматически отключался и статистика по каждому пользователю собиралась ежедневно.

Поэтому я взял в руки Python, Google Sheets, документацию и начал писать скрипт. В статье рассказываю о том, как я, будучи ламером смог достигнуть нужных себе целей и изучить пару вариантов взаимодействия с ispmamager.

Какую рекламу показать пользователю, красную или синюю?

Представьте, что вам нужно выбрать один из двух баннеров: красный или синий. Разумеется, вам бы хотелось показывать пользователю рекламу с наибольшим откликом.

Но как узнать, какой из баннеров имеет наибольший уровень кликабельности?

Чаще всего для ответа на этот вопрос используется A/B-тестирование. Группа пользователей разделяется пополам, и первой части показывают один баннер, а второй — другой. После этого можно вычислить уровень кликабельности и выбрать лучший из вариантов.

Предположим, что в конце A/B-тестирования у вас получились следующие результаты:

Привет, Хабр!

Обработка данных в реальном времени стала важной составной частью современного мира. Бизнес, исследователи, разработчики и многие другие специалисты сталкиваются с необходимостью обрабатывать потоки данных в реальном времени, чтобы принимать решения быстрее и более точно.

В этой статье мы рассмотрим как построить пайплайн обработки данных в реальном времени с использованием Python.

Рассмотрим то как можно в одиночку быстро создать сервер и UI для ML приложения на Python с перспективой вывода в prod. Исследуем PyTriton и немного Gradio.

Новости про богатых людей, инвестиции крупных фондов всегда на первых страницах. Людям интересно, что покупают, во что вкладывают люди имеющие крупный капитал. 

Блокчейн позволяет удовлетворить любопытство на новом уровне, ведь вся информацию доступна публично в полном объеме. В данной статья я расскажу, как достать кошельки китов блокчейна TON с помощью запроса в индексатор dton.io.

Также поговорим, как можно просто обогатить данные. Пример, того, что мы получим в конце, можно посмотреть тут.

В конце статьи будет весь код и google colab.

Привет, Хабр! В этой статье мы затронем один из аспектов множественного тестирования, а именно определение оптимальных размеров групп в случае общей контрольной группы. Докажем теоретически, что предлагаемый способ является оптимальным и сравним его с другими популярными подходами.

Меня зовут Андрей Устьянцев, я ведущий аналитик направления Big Data Лиги Цифровой Экономики. Этот текст — техническое продолжение ранее написанных мной материалов: 

Всем привет, в этой части мы добавим функционала нашему SpyWare, чтоб было поинтереснее отслеживать что творится с нашим компом, пока нас нет рядом. Давайте начинать =)
...
Пару минут чтения спустя, вы узнаете как отследить вашего пушистого хацкера ну или кого-то друго-го не менее любопытного)
...
Данный метод мне предоставляет больше удовольствия чем игры с revers shell (но он тут тоже будет), только представьте, получаете сообщение от бота, что кто-то запустил ваш ПК. Вы делаете снимок с веб-камеры а там ...
Ваш пушистый друг, играет в дотку с вашего компа, пока вы на работе, но это все в лучшем случае) На этой позитивной ноте мы готовы переходить к следующему модулю, хоть он и мал, но открывает безграничные возможности.

Привет, Хабр!

На связи участники профессионального сообщества NTA Рощупкин Богдан, Сахоненко Егор и Алёшин Максим.

В посте мы рассмотрим, насколько эффективен torch.compile() на практике, заглянем под капот «двушки» PyTorch 2.0, чтобы узнать, как работает этот метод и какие преимущества он дает.

Разработчики PyTorch заявляют, что torch.compile() может дать прирост производительности до 50% по сравнению с обычным кодом PyTorch. Для проверки этого заявления мы проведем ряд экспериментов на разных моделях и данных, выясним, есть ли реальная выгода от использования torch.compile().

Многие люди, когда либо имевшие дело с нейронными сетями, наверняка задумывались, можно ли написать нейросеть, которая сама будет создавать нейросети для решения каких-либо задач. Так вот в этом цикле статей я решил реализовать это. Одним из этапов алгоритма будет генерирование нейросети из списка слоёв. В связи с некоторыми ограничениями, накладываемыми методами реализации (о которых будет сказано в следующих частях, когда мы начнём объединять код из этой статьи с RL ʕ⊙ᴥ⊙ʔ ), входные данные для генератора будут представлены в виде строки случайной длины, содержащей упорядоченный набор слоёв с их параметрами. Генерировать сеть будем для задачи классификации картинок (разобьём это пугало первым).

Привет, Хабр! Эта статья посвящена исследованию о том, насколько тесен мир хоккея.

Меня зовут Рашит Гафаров, я начинающий дата-инженер и выпускник Яндекс Практикума. Мы с наставницей Юлией Муртазиной и ещё пятью студентами проанализировали с помощью Pytnon связи между хоккеистами в КХЛ.

За референс взяли расчёт числа Эрдёша-Бэйкона — шуточное расстояние между математиками или актёрами.

Крайне важный кейс для бизнеса — автоматизация бизнес процессов, где раньше можно было только использовать, например, оператора или клиентского менеджера, а сейчас им на помощь и замену чат-боты, голосовые ассистенты и вот и настало время, когда без машинного обучения и NLP уже никуда. Предлагаю рассмотреть NER сервисы и если обратиться к wikipedia:

Named-entity recognition (NER) (also known as (named) entity identification, entity chunking, and entity extraction) is a subtask of information extraction that seeks to locate and classify named entities mentioned in unstructured text into pre-defined categories such as person names, organizations, locations, medical codes, time expressions, quantities, monetary values, percentages, etc.

Доброго времени суток уважаемый читатель. Хотелось бы немного поговорить об оптимизации наших с вам любимых WEB приложений, написанных на нашем горячо любимом и всеми уважаемом фреймворке Django. В частности речь в этой статье пойдёт об оптимизации изображений. А теперь по порядку.