Обновить
583.42

Python *

Высокоуровневый язык программирования

Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Обзор книги “Начинаем программировать на Python”, лучшая книга для начинающих с нуля

Время на прочтение7 мин
Охват и читатели38K

Всем доброго времени суток!

Так как о Python слышал каждый, кто хотел или хочет связать свою жизнь с IT, предлагаю обзор книги, что поможет вам на первых порах.

Стоит читать? Да! Почему? Опишу в статье.

Python – хороший первый язык программирования, а это лучшая книга для его изучения.

Для кого эта книга?

Книга в первую очередь прекрасно подойдет новичкам, тем , кто только начал свой путь в программирование и на данный момент начинает с нуля, не имеет никакой базы программирования за плечами.

Во вторую очередь я бы посоветовал данную книгу тем, кто уже имеет опыт работы с Python, но хотел бы иметь под рукой полноценный справочник с практическими описаниями основ языка. С примерами, объяснениями – то, что быстро поможет вспомнить простые, но необходимые вещи.

Читать далее

Топ-30 онлайн-ресурсов для обучения детей основам программирования на Python

Время на прочтение8 мин
Охват и читатели52K

Владение языком Python станет прекрасным активом будущего программиста. Если ваш ребенок увлекается программированием, то процесс обучения можно разнообразить с помощью полезных видео, обучающих игр, вступления в тематические сообщества и многого другого. В этой статье мы собрали полезные ресурсы по Python и поделили их по категориям.

Читать далее

Небанальные правила чистого Python. Часть 1

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели23K

Большинство питонистов не раз слышали о таких правилах как «функции должны быть глаголами» или «не наследуйтесь явно от object в Python 3». В этой статье рассмотрим не такие банальные, но полезные правила чистого кода в Python.

Читать далее

Как компьютерное зрение помогает определить координаты спутниковых снимков

Время на прочтение7 мин
Охват и читатели8.3K

Привет, Хабр!

Меня зовут Андрей, и я data scientist. В этой статье расскажу о том, как я занял второе место в конкурсе «Цифровой прорыв» с решением по автоматизации привязки фотографии к географическому положению. Главный инсайт — базовые решения не всегда хороши и проверены. Спойлер — самодеятельность и использование современных подходов помогают победить :) Расскажу на своем опыте, как не сделать свое решение хуже базового и проанализирую подходы других участников.

Читать далее

Как собирать статистику по pytest-прогонам в Test IT

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели5.8K


Как известно, основной проблемой в тестировании является отчетность по прогонам. Некоторые компании собирают данные в отдельном хранилище. Вместо того, чтобы вручную организовывать хранение, было решено сохранять их в Test IT. Такие данные как: исход, время выполнения и количество автоматизированных кейсов позволяют разделить тесты на выборки и дать оценку покрытия автотестами.

Читать дальше →

Multiple Instance Learning (MIL) для классификации наборов гистологических изображений со светлоклеточным раком почки

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели1.8K

С учётом актуальности Multiple Instance Learning (далее: MIL) и, в частности, наличия преимуществ данного метода для анализа гистологических изображений, решил попробовать обучить модели с целью классификации наборов данных, на те, которые содержат только нормальные ткани и те, в которых встречаются изображения со светлоклеточным раком почки.

Читать далее

Гвидо ван Россум. Размышления о классе asyncio.Semaphore

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели4.4K


В Кремниевой долине есть один весьма своеобразный ресторанчик быстрого питания. Он работает круглосуточно и принимает по одному гостю за раз, ведь там всего один стол. Зато гамбургеры — просто потрясающие. Приходя, вы ждёте, пока стол не освободится. Затем вас приглашают, и, поскольку это Америка, вам задают бесконечную уйму вопросов о том, как готовить и подавать гамбургер.


Но не будем сегодня толковать о кулинарных изысках. В таких ресторанах нам интереснее система очередей. Если вам повезло прийти в ресторан, когда стол свободен и очереди нет, вас сразу посадят за столик. В противном случае вам вручат зуммер (таких «пищалок» у них великое множество!). С таким зуммером вы сможете спокойно бродить по округе, пока он не подаст сигнал. Тот, кто обслуживает гостей, следит, чтобы это делалось в порядке прибытия. Когда подойдёт ваша очередь, он отправит вам сигнал, вы вернётесь в ресторан, и вам найдут место. Продолжение — к старту нашего курса по Fullstack-разработке на Python.

Читать дальше →

Что делать, если твой временной ряд растёт вширь

Время на прочтение10 мин
Охват и читатели11K

Привет, Хабр! Есть мнение, что прогнозирование временных рядов - сложная задача. Но не будем расстраиваться, ведь есть и плюсы - существует ещё большое количество задач, когда рядов сразу несколько, и такие задачи ещё сложнее! Когда начинаем сравнивать, понимаем, что прогнозировать одномерные временные ряды не так уж и сложно. А вот что делать с ситуацией, когда временной ряд обрастает параллельно идущими с ним последовательностями других параметров (многомерный ряд), какие методы и алгоритмы использовать, и что делать, если задача прогнозировать такие ряды есть, а опыта не очень много (спойлер - используйте AutoML, а пока он работает восполните пробел прочитав пару статей по теме), разбираем под катом.

Что такое временной ряд 

Если начинать совсем издалека, то это последовательность значений, упорядоченная по времени. Во временных рядах есть закономерность: текущие значения ряда связаны с предыдущими. Если такого свойства у ряда нет, то поздравляем (или не поздравляем), вы имеете дело с процессом, который прогнозировать классическими (и не очень) моделями не выйдет, в таком случае стоит смотреть в сторону Марковских процессов.

Простенькая картинка ниже иллюстрирует описанное выше свойство, - этого бэкграунда для продолжения чтения поста достаточно (Рисунок 1).

Ну и что же делать

Ищем значение числа Пи, используя генератор случайных значений

Время на прочтение2 мин
Охват и читатели22K

Представьте, что у вас есть функция random(), которая генерируют случайным образом значения в промежутке [0;1]

Вычислите значение числа \pi

Это задачка с реального собеседования, будем разбираться!

Читать далее

Создание 3D-сетки из изображения с помощью Python

Время на прочтение7 мин
Охват и читатели18K


Несколько лет назад генерация 3D-сетки из единственного двумерного изображения была сложной задачей. Но сегодня благодаря продвижению глубокого обучения разработано множество монокулярных моделей оценки глубины, дающих точную оценку карты глубины изображения. С помощью этой карты, выполнив реконструкцию поверхности, можно создать сетку. Подробности — к старту нашего курса по Fullstack-разработке на Python.

Читать дальше →

Как мы “побеждали” в хакатоне по машинному обучению Data Product Hack

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели3.5K

В статье я поделюсь опытом, как нам удалось всего за 5 дней собрать команду, придумать идею проекта, создать с нуля работающий прототип продукта, который решает реальную проблему на данных, и параллельно с этим посетить 12 встреч с ML-экспертами из ведущих AI компаний. Надеюсь, мой опыт поможет тебе подготовиться к твоему первому хакатону!

Читать далее

Управление Windows приложениями с помощью PowerShell через Telegram бота на Python

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели11K

Работаю инженером в компании, у которой есть несколько удаленных филиалов и в каждом из них работают сервера видеонаблюдения. Охрана круглосуточно ведет мониторинг происходящего, а приложение видеонаблюдения на этих серверах имеет привычку зависать. Звонки от охраны могут поступать в любое время суток, что очень неудобно, когда ты спишь или нет доступа к ПК, чтобы подключиться удаленно и перезапустить программу

Я начал задумываться о решении данной проблемы путем создания Telegram бота на Python, с помощью которого можно комфортно перезапускать ПО или делегировать это функцию не компетентным людям, например охране

При всем многообразии решений с помощью Telegram ботов, информации на эту тему в интернете мало, поэтому решил поделиться ей здесь, возможно кому то пригодиться

Так же по этому примеру, через запуск скриптов, возможно управлять инфраструктурой серверов предприятия и пр.., все зависит от вашей фантазии

Читать далее

От джуна до тимлида. Должен ли тимлид писать хороший код, чем хорош planning poker и другие интересности

Время на прочтение9 мин
Охват и читатели5.4K

Когда-то Юрий Орлов решил перейти из врачей в программисты. В 2018 году он устроился в Genix джуном, а сейчас он — тимлид VK Group. Начало истории вы можете послушать здесь, а в статье мы обсудим перипетии тимлидства — как опыт работы врачом помогает находить общий язык с людьми, должен ли тимлид писать код лучше членов команды, как работает Planning poker и что самое сложное в задачах тимлида.

Cтатья подготовлена по мотивам подкаста Moscow Python Podcast при поддержке курсов Learn Python.

Почитаю, пока тимлид не видит

Ближайшие события

Книга «Создание приложений машинного обучения: от идеи к продукту»

Время на прочтение8 мин
Охват и читатели6.3K
image Хорошего настроения, Хаброжители!

Освойте ключевые навыки проектирования, разработки и развертывания приложений на базе машинного обучения (МО)!

Пошаговое руководство по созданию МО-приложений с упором на практику: для специалистов по обработке данных, разработчиков программного обеспечения и продакт-менеджеров.

Читая эту книгу, вы шаг за шагом создадите реальное практическое приложение — от идеи до внедрения. В вашем распоряжении примеры кодов, иллюстрации, скриншоты и интервью с ведущими специалистами отрасли.

Вы научитесь планировать и измерять успех МО-проектов, разберетесь, как построить рабочую модель, освоите способы ее итеративной доработки. И, наконец, познакомитесь со стратегиями развертывания и мониторинга.

Книга поможет:
  • Определить цель вашего МО-проекта
  • Быстро построить первый сквозной пайплайн и найти исходный датасет
  • Обучить модель и устранить узкие места в ее производительности
  • Развернуть модель и осуществить ее мониторинг
Читать дальше →

Как автоматизировать рутинные операции с помощью Jupyter, Python и Selenium

Время на прочтение8 мин
Охват и читатели27K

Привет, Хабр! Меня зовут Николай Суворов, я руководитель направления в МТС Digital. Занимаюсь продуктом МТС Premium – это единая подписка на сервисы МТС и партнеров. Сегодня я расскажу о нашем опыте создания робота для автоматизации повторяющихся действий сотрудников с помощью Jupyter, Python и Selenium. Статья будет интересна прежде всего менеджерам, которые хотят оптимизировать свою работу. Разработчикам мой текст будет полезен с точки зрения понимания возможностей по ускорению повторяющихся действий в интерфейсах. Весь необходимый код – внутри.

Читать далее

Наш публичный детектор голоса стал лучше

Время на прочтение1 мин
Охват и читатели5.4K

Мы очень подробно рассказывали про наш детектор голоса на Хабре тут и тут. Не вижу смысла повторяться, просто очень кратко опишу, что стало лучше.

И что же?

Ternaus: YOLO V7 bounding boxes

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели3.2K


Месяц назад я написал пост про то, как запили API + сайт демо на сайте Ternaus.com, где можно потыкать мышкой, чтобы оценить качество поиска.

Сейчас, в дополнение к картинкам добавлены bounding boxes и пост об этом.

Читать далее

Бот для определения болезней собак

Время на прочтение2 мин
Охват и читатели2.9K

Несколько месяцев назад я написал статью про бота определяющего болезни кошек. За это время я сделал несколько улучшений и создал еще одного бота, но уже для собак. Ссылка на бота для кошек Бот для определения болезни кошек / Хабр (habr.com)

Бот может по симптомам определить болезнь собаки. Всего в списке есть 32 болезни. Это и заболевания внутренних органов, и опорно-двигательной системы и так же банальная чумка и бешенство.

Читать далее

#3 Нейронные сети для начинающих. Работа с изображениями в OpenCV. Алгоритм Canny Edge Detector

Время на прочтение11 мин
Охват и читатели26K


Здесь должна быть шутка
image

Сегодня я хочу представить вам третью статью из серии «Нейронные сети для начинающих». Мы научимся обрабатывать изображения и сохранять результаты в отдельные файлы. Вот небольшой список задач, которые будут разобраны ниже:

  1. Преобразование изображения в оттенки серого.
  2. Уменьшение размерности изображения (в пикселях) в 4 раза.
  3. Нахождение и выделение (рамкой) самого тёмного объекта на изображении.
Читать дальше →

Squish для Qt глазами разработчика

Время на прочтение10 мин
Охват и читатели7.8K

Squish - это платный инструмент для автоматического тестирования пользовательского интерфейса. Есть Squish для QT, Squish для Windows, для веба, для Java и iOS.

Во всех случаях тестовые сценарии - это скрипты на питоне или других скриптовых языках.

Рассмотрим следующие моменты при работе со Squish для QT на питоне:

Настройка и запуск без Squish IDE.

Real name, symbolic name и явные имена.

Прокси-объекты и их сравнение.

Suid на тестируемом приложении.

Тестирование рендеринга с помощью скриншотов.

Неудобство API Squish и работа без него: симуляция ввода, элементы списков и таблиц.

Добавление методов в метаобъект для вызова через Squish.

Подробнее

Вклад авторов