Привет, Хабр! На связи Глеб, ML-разработчик Friflex. В предыдущих статьях мы научились работать с объектами, настраивать свет и камеры, редактировать материалы (aka. текстуры) через api. В заключительной части знакомства с Blender мы рассмотрим две темы: сборка проекта из разных файлов и запуск рендеринга через консоль. В Friflex мы используем Blender в работе над idChess (интеллектуальной платформой для распознавания и трансляции шахматных партий) и другими проектами по оцифровке спорта.

Вчера на официальном сайте был опубликован первый релиз-кандидат Python 3.11, который принесет важные оптимизации и доработки в возможности языка. Релиз планируется в октябре этого года, но уже сейчас можно поэкспериментировать с новыми возможностями и сегодня мы поговорим о группах исключений и асинхронных задач. Первые позволяют одновременно выбрасывать и обрабатывать несколько исключений, в то время как вторые позволяют объединять задачи в общий event loop и координированно управлять группами задач.

Год назад для собственных нужд я написал обертку Yandex SpeechKit на Python, она получилась настолько простая и универсальная, что грех не поделиться : )

Товарищи! PyCon Russia 2022, о необходимости которого все время говорили большевики питонисты, совершился! 30 и 31 июля в Москве состоялась самая долгожданная, уютная и душевная конференция для python-разработчиков и специалистов data science и ml. Мы выдохнули и спешим рассказать, как это было. 

Не секрет, что этот год для организации IT-движух выдался трудным (как, впрочем, и предыдущие два). Кто-то уже релоцировался, кто-то в процессе, а кому-то участвовать не позволила религ обстановка в стране… Поэтому мы невозможно рады, что наш PyCon Russia состоялся! Спикеры были крутые, доклады классные, а участников оказалось ничуть не меньше, чем в более спокойные годы. Спасибо всем, кто в нас поверил, – вместе мы опять сделали тусовку незабываемой. А теперь к сути. 

На данный момент Python является самым популярным языком программирования, который применяется для анализа данных или в машинном обучении. Сильными сторонами Python являются его модульность и возможность интегрироваться с другими языками программирования.

В науке о данных разведочный анализ данных (exploratory data analysis, EDA) является самым важным этапом в проекте и занимает около 70-80% времени всего проекта. Такой анализ позволяет изучить какие-то свойства данных, найти в них закономерности, аномалии, очистить их, подготовить и построить начальные модели для дальнейшей работы. На этом этапе можно определить вид распределения, оценить основные его параметры, обнаружить выбросы, построить матрицу корреляции признаков и т.д.

4х повышение разрешения изображения с использованием ESRGAN

В данной статье разобрано применение предобученной нейронной сети ESRGAN для увеличения разрешения изображения в четыре раза c использованием tensorflow hub.

Привет, Хабр! Каждый день тысячи программистов трудятся не покладая рук. Они пишут код, контактируют между собой и, как и любой человек, совершают ошибки. Проблемы в коде могут повысить уровень рисков и стать критическими для компании. И с целью выявления таких ошибок специалисты проводят анализ кода.      

В Python, с каждым релизом, добавляют новые модули, появляются новые и улучшенные способы решения различных задач. Все мы привыкли пользоваться старыми добрыми Python-библиотеками, привыкли к определённым способам работы. Но пришло время обновиться, время воспользоваться новыми и улучшенными модулями и их возможностями.

Данный туториал является переводом статьи, написанной Stephen Grupetta. Все изображения и коды скопированы без изменений. В конце вы найдете примечания относительно данной информации, а также ссылку на github с работающим кодом. Если код, приведенный автором не запускается, переходите в примечания и, возможно, сможете найти решение вашей ошибки.

Узнал я о линейной регрессии после того, как встретил деревья, нейронные сети. Когда мы с другом повторно изобретали велосипед, обучая с нуля word2vec и использовали логистическую регрессию с векторами из обученной модели для задачи NER – я активно кричал о том, что линейная регрессия – прошлый век, никому она уже совсем не нужна.

Да, проблема была в том, что я совсем не разобрался в вопросе и полез в бой. Но практику в универе нужно было как-то закрывать.
После семестра мат. статистики ко мне пришло прозрение.

Поиск открытого API сайта или Ускоряем парсинг в 10 раз

Цель статьи — описать алгоритм действий поиска открытого API сайта.
Целевая аудитория статьи — программисты, которым интересен парсинг и анализ уязвимостей сайтов.

В статье рассмотрим пример поиска API сайта edadeal.ru, познакомимся с протоколом google protobuf и сравним скорость различных подходов парсинга

В данной статье хочу рассмотреть банальный и не сложный проект, а именно подсчет количества поднятых пальцев.

Все исходники можно найти на моем Github.

Код будем рассматривать с самого начала, но лучше всего ознакомиться с моими предыдущими статьями.

Подготавливаем среду и устанавливаем следующие библиотеки:

__subclasshook__ — один из моих любимых элементов Python. Абстрактные базовые классы (ABC — Abstract Base Class) с помощью __subclasshook__ могут указывать, что считается подклассом ABC, даже если целевой класс не знает об ABC:

Обзор различий и сходств различных трансформеров BERT из библиотеки Hugging Face и как их использовать 

В период с 18 января по 18 июля на сайте Kaggle проходило соревнование Ubiquant Market Prediction от китайской компании Ubiquant Investment. Я поучаствовал в этом соревновании и мой опыт участия оказался скорее негативным, в первую очередь из-за отвратительной организации соревнования, но об этом позже. Для начала давайте расскажу, что это было за соревнование.

Привет! Меня зовут Иван, я бэкенд-разработчик-стажёр в KTS.

Недавно я нашел баг в Django, создал тикет с исправлением и его приняли.

В статье расскажу подробнее — над чем работал, в чем была ошибка и почему ее сложно встретить. А также еще про один баг, который по классике оказался фичей.