Автоматизируем Telegram-канал с AWS Lambda и DynamoDB

В этом материале вы узнаете, как создать Telegram-канал, который будет сам обновляться, получая данные из открытых источников. Используем Python, AWS Lambda, DynamoDB и BeautifulSoup.

Высокоуровневый язык программирования

В этом материале вы узнаете, как создать Telegram-канал, который будет сам обновляться, получая данные из открытых источников. Используем Python, AWS Lambda, DynamoDB и BeautifulSoup.


Привет, Хабр! Меня зовут Ольга Калинина я Data Scientist и являюсь участником профессионального сообщества NTA. В данной публикации рассмотрю расчет CATE посредством «причинных» случайных лесов с помощью библиотеки EconML, а также визуализацию результатов посредством библиотеки SHAP в Python.

Выпускник курса Python для инженеров Максим Дубакин рассказал о рабочем проекте собственного производства, который заавтоматизировал повторяющиеся задачи по переводу с деплоя bash-скриптами на helmfile при помощи Python и уменьшил затраты времени на ~ 2 часа.

С 1 по 7 ноября проходила квалификация Yandex Cup 2022. В секции Алгоритм: Марафон организаторы предложили интересную задачу программирования в ограничениях, обобщения известной задачи коммивояжёра, задачу поиска маршрута (vehicle routing problem). В статье расскажу о своем решении на основе Google OR-tools.


Вдохновившись постом Building A Virtual Machine inside ChatGPT , я решил попробовать что-то подобное, но на этот раз вместо инструмента командной строки Linux давайте попробуем превратить ChatGPT в интерпретатор Python!


Этот пост я решил написать, для тех, кто также искал понятный код и рабочий пример, который можно было взять, вставить в гугл колаб(google colab) и сразу начать "играться" с кодом. Но не нашел. Для вас, друзья!
P.S весь код будет в конце.
Импортируем бэкэнд кераса, по началу, мы его использовать не будем, но некоторые функции нам понадобятся.

Привет, земляне, в этой статье я хочу затронуть вопрос интернационализации Qt-приложений, поделиться своим опытом, показать легкость работы с предоставленными инструментами и некоторые неочевидные моменты, которые могут возникнуть...

Привет! Меня зовут Дима Дынников, я руководитель команды продуктовой аналитики в Профи. Расскажу, как мы ищем поведенческие аномалии в продукте и зачем это вообще нужно делать.


ИТ в медицине — достаточно скользкая тема. Нужно отметить, что за последние 10 лет реально растет "проникновение" (как выражаются бюрократы) ИТ в медицину и в здравоохранение в целом. Спецы, работающие в линейных МО (мед. организациях), не дадут соврать. Мне даже представляется, что РФ не то, что отстает, но даже где-то и опережает глобальные тренды. Правда, на мой взгляд, есть разрыв между собственно технологиями и уровнем подготовки и мотивации пользователей, для которых они создаются. Ну и сами ИТ решения не всегда решения, а, скорее, головная боль
Любой МО нужен софт, и не просто бухгалтерский 1С, управление торговлей и CRM, нужен специализированный, МИСы (медицинские информационные системы), и не одна. Нужно вести учет приема пациентов, как-то получать, анализировать и хранить диагностические данные (изображения, графики, результаты анализов, и много чего еще), вести карты с записями о болезнях и т.д. и т.п.
Если МО участвует в программе обязательного мед. страхования (ОМС), она должна ежемесячно формировать и отправлять в территориальный (федеральный) фонд ОМС (ТФОМС) отчеты о количестве принятых в МО пациентов, характере и стоимости оказанной им мед. помощи. Без этого, никак нет возможности получить денежное возмещение от страховых компаний за оказанные услуги.
Собственно отчет — это 2-3 XML файла, упакованных в ZIP архив. Для подготовки пакетов с отчетами, разбора протоколов ошибок и оформления реестров к счетам для страховых компаний, я написал небольшую библиотеку и web приложение (сервер задач) для доступа к библиотеке по REST API.
Возможно, это будет интересно специалистам, или более широкой публике.

"Портрет, сделанный нейросетью" - все чаще читаем в новостной ленте, и каждый хотел бы сделать себе подобный, но удобные сервисы, просящие монету, или желание разбираться самому, отталкивают. Не нужно ничего скачивать. Час времени и каждый сможет сделать себе аватарку!

У меня дома перестало работать iptv с одного известного сервиса (где за 1 доллар в месяц тебе дают много-много каналов). Попробовал через vpn - всё работает. Но не буду же я весь трафик с роутера кидать через vpn?
Это в общем-то первая статья на хабре, пробная и экспериментальная. Цель статьи изложить процесс создания темплейта под разработку для ROS (Robot Operating System) внутри контейнера и сделать это в шутливой манере.

Привет. Сегодня хочу рассказать про то, как за кулисами устроена работа моего мини-проекта по ведению задач autofocus.su. В предыдущей заметке я рассказал про принципы, лежащие в основе метода Автофокуса. А тут будет скорее набор ключевых слов с короткими описаниями того, что и как связано между собой. Конкретная реализация будет отличаться в вашем конкретном случае, но направления для поисков будут понятны.
Лично мне часто не хватает какого-то скелета работоспособного приложения, чтобы было с чего начать. Надеюсь, что буду полезен.
Начнем с бэкенда.

Для кого эта книга? Точно не для начинающих — это не учебник. Скорее, для профессионалов, но и не для гуру. Если вы уже программируете на Python, но всё ещё чувствуете себя неуверенно в чисто питоновских концепциях, то эта книга для вас. Особенно, если до этого вы писали приложения на каком-то другом языке программирования. Книга «Чистый Python» позволит вам существенно продвинуться на пути к цели — постижению дзена Python. Ваш код станет чище, красивее и понятнее. А ещё гораздо более эффективным, ведь дзен — это не только про красоту, но и про использование всех возможностей этого прекрасного языка. И даже только ради этого книгу «Чистый Python» стоит прочитать.

В одной из своих прошлых статей по эволюции случайной конфигурации в игре жизнь я выдвинул гипотезу: Первая гипотеза касается окончания 'движухи' - в широком диапазоне изначальных плотностей p от 0.1 до 0.7, после окончания 'движухи' 'пепел' имеет одну и ту же плотность, около 0.27
Рассчитывая фрактал Римана, я был вынужден пересесть с Python на Julia из-за скорости, и не пожалел об этом. Однако теперь я мог на Julia быстро обрабатывать огромные конфигурации, например, 10k x 10k, и я решил повторить численные эксперименты на новом уровне. Как всегда, вас ждет и видео.