Voilà это библиотека, которая позволяет превращать Jupyter Notebook’и в интерактивные веб-приложения и дашборды. С ее помщью вы сможете продемонстировать свою работу третьим лицам или создать целый веб-сервис. В этой статье рассмотрим основные ее возможности...
Мои курсы: Разработка LLM с нуля | Алгоритмы Машинного обучения с нуля
Фреймворк Django представляет разработчику исчерпывающий набор функций для работы с базами данных, инъекцией зависимостей, обработке шаблонов и многим другим через механизм дополнений. Часто Django используется как решение для разработки динамического содержания сайтов, но также с его помощью можно создавать REST-интерфейсы (например, для взаимодействия с мобильным или frontend-приложением) через расширение DRF (Django Rest Framework), однако REST-методы часто не подходят для ситуаций динамического обновления информации на стороне клиента. В этом случае рационально использовать веб-сокеты для поддержки двухстороннего обмена данными с клиентом и асинхронные расширения Django Channels для создания таких каналов передачи информации. В этой статье мы последовательно разберем механизм работы Django Channels и сделаем простую реализацию чата с использованием веб-сокетов.
В конце статьи — конкурс на плюшевого тирекса.
Выпадающие значения, также называемые «выбросами», — привычная всем преграда, о которую спотыкаются наука о данных и машинное обучение. Концепция выпадения значений интуитивно понятна, но математическому определению поддаётся с трудом. Думаю, дело в том, что придумать такое определение довольно сложно, ведь выброс может по-разному восприниматься разными людьми. Подробности — к старту нашего флагманского курса по Data Science.
Как запускать приложение или сервис написанные на python (Kivy) под Android (до API 25 версии) при запуске устройства. Что бы это сделать придется разбираться как работает buildozer и pythonforandroid. Т.к. на текущий момент сделать это по человечески не представляется возможным, из-за того что разработчики Kivy не позаботились об этом. Узнать что такое Kivy, как собрать первое приложение можно здесь или по ссылкам в конце статьи.
Здравствуйте, Хаброжители!
ОС CTSS (Compatible Time-Sharing System) Массачусетского технологического института была разработана в 1961 году для обеспечения независимого доступа нескольких пользователей к большому компьютеру. Вскоре разработчики обнаружили, что существует огромная потребность в предоставлении друг другу общего доступа к программам и данным. Это способствовало возникновению первых разговоров о компьютерной безопасности и привело к тому, что защита стала основной целью разработки ОС Multics. Спустя годы после выпуска Multics, Зальтцер (Saltzer) и Шредер (Schroeder) опубликовали книгу "Защита информации в компьютерных системах", в которой были учтены уроки, полученные при ее разработке и реальном использовании. Их работа является одной из самых цитируемых в истории работ по безопасности и первой, где были использованы многие термины, которые мы употребляем сегодня, включая понятие "Наименьшая привилегия".
Привет! Я Андрей Татаринов, директор Epoch8. Мы занимаемся проектами в области машинного обучения и анализа данных. В этой статье расскажу, как мы использовали фреймворк Mediapipe для iOS и Android, запускали его на десктопе, писали кастомные калькуляторы и в поддержку сообщества.
В Python имеется так много встроенных исключений, что программисты редко нуждаются в создании и использовании пользовательских исключений. Или это не так?
Добрый день! Меня зовут Михаил Емельянов, по профессии я программист программ, а этот небольшой путеводитель по возможностям языка Python меня сподвиг написать довольно существенный, на мой взгляд, разрыв между декларируемыми объемами всевозможных курсов программирования и требованиями реальных, даже достаточно скромнооплачиваеых вакансий, а также некоторая обобщенность существующих Python-путеводителей, найденных на просторах Сети.
Особенно выбивают из равновесия советы изучить, скажем, «Алгоритмы и структуры данных» или «SQL». Да зубы можно сточить, изучая эти темы, и даже будучи седовласым старцем, постоянно открывать для себя что-то новое, не выходя за рамки тематики «Алгоритмов»!
Пользуясь аналогиями из игрового мира, можно сказать, что начинающий программист зачастую стоит на берегу озера кипящей лавы, в центре которого находится остров со столь вожделенными вакансиями, а промежуточные островки, по которым надо перепрыгивать, постепенно наращивая свои навыки в последовательных мини-квестах, либо отсутствуют, либо расположены несистемно и хаотично, либо достаточно ровная их последовательность обрывается, так и не успев помочь отойти сколько-нибудь далеко от берега. Давайте попробуем построить дорожку островков-подсказок, ряд которых, хоть и не без усилий, позволит-таки нам достичь цели.
Привет! Меня зовут Тимур Шарафутдинов, я занимаюсь процессами автоматизации тестирования в «Ростелеком ИТ». Сегодня поделюсь своим опытом реализации model based-подхода в написании python API автотестов на проекте — приложении с микросервисной архитектурой для обработки, хранения, конфигурирации заказов.
Используя API интерфейс мы сделали удобный и адаптивный стек под частые изменения с лаконичным кодом и с проверками соответствия спецификации, без необходимости каждый раз актуализовать вручную все сопутствующие тесты. Как мы это сделали — читайте под катом.
Искусственный интеллект и машинное обучение стали неотъемлемой частью нашей жизни, что привело к появлению огромного числа продуктов, основанных на нейронных сетях. Давайте посмотрим на несколько полезных сервисов, в которых используются технологии искусственного интеллекта.
Сегодня я вам расскажу о своем методе для изучения иностранных языков.
С чего начать изучение нового языка? Чаще всего люди на раннем этапе используют стандартный лексико-грамматический метод с доминированием письменного языка, который показал себя медленным и весьма скучным — вам чаще всего нужна зашкаливающая мотивация, чтобы не бросить где-то посередине.
Я предлагаю начать сразу с видео. Во-первых, видео просто интересно смотреть (особенно если это нормальные мультики/фильмы/сериалы, созданные для носителей языка). Во-вторых, вы сразу начнете запоминать звучание слов, что очень сильно пригодится для развития навыка аудирования в будущем.
Однако, если вы просто возьмете видео на новом для себя языке, то вы ничего не поймете. Первый шаг к решению проблемы - смотреть видео с субтитрами на языке оригинала. Однако, когда вы еще не знаете лексику языка, такие субтитры вам не помогут. Вам нужны двойные субтитры - на языке оригинала + перевод на ваш родной язык.
При просмотре видео с двойными субтитрами мозг начинает сопоставлять слова из двух предложений на разных языках. Это зачастую нетривиально (особенно если у языков сильно отличается грамматика), на это мозг тратит время и энергию.
Моя идея состоит в том, чтобы выполнить эту задачу вместо мозга и отображать субтитры как на картинке выше: посередине находятся субтитры на языке оригинала, ниже — их перевод; плюс над иностранными словами подписаны соответствующие им слова из перевода. Таким образом, за время просмотра десятка подобных фильмов/мультиков, каждое слово из базовой лексики будет многократно отображено вместе со своим переводом в текущем контексте, что позволит его запомнить.
Допустим вы пишите какое-то Django-приложение. Как обычно разработка идёт локально на вашем компьютере. По умолчанию все Django-проекты доступны по адресу http://localhost:8000 или http://127.0.0.1:8000 что одно и тоже. Эта адреса твоего локального компьютера. Соответственно никто другой в Интернете, перейдя по одному из этих адресов, ваш сайт не увидит.
Проект пока рано заливать на какой-то хостинг или выделенный сервер, но показать его другому человеку уже нужно: похвастаться другу, человеку и команды разработки, заказчику и т.д. Даже если этот человек подключится к WI-FI у вас дома и будет находиться с сайтом в одной сети, localhost будет перенаправлять гостя на своё же устройство, а не на ваш сайт.
Что делать, как показать Django-проект, которые запускается на локальном сервере, недоступном в Интернете? Есть несколько вариантов:
В этом выпуске примитивы: круги, линии, прямоугольники и текст.
В прошлых сериях:
Когда мы расставляем мебель в комнате, мы ориентируемся на габаритные размеры мебели и фурнитуры, а не на их занимаемую площадь, и мебель часто квадратной формы. С полигонами на карте дело обстоит немного иначе, они могут быть произвольной формы, но должны иметь определенную площадь, а задача такая же как и с мебелью - уместить всё в комнату (участок). Когда полигоны квадратные, то рассчитать нужное изменение длины ребра для получение желаемой площади, не так и сложно. С полигонами сложной формы всё не так просто, но и это тоже не проблема, ведь можно методом тыка подобрать нужную площадь. Проблема возникает когда количество полигонов возрастает. Пример: на изменение полигона сложной формы уходит 5 минут (грубо говоря), но нам нужно изменить 15 полигонов, считаем и получаем 75 минут. За 75 минут можно сделать гору полезных дел, а всего было отредактировано 15 полигонов. Если полигоны придется менять заново? вдруг нужно их будет разбить на другую площадь? Вот была бы такая программа, которая сама бы изменяла полигон и добавляла бы нужную площадь.
Многие знакомы с алгоритмами дерева отрезков и корневой декомпозиции. Однако, не многие задаются вопросом о том, почему они устроены именно так, как они устроены :), и нельзя ли немного изменив их получить выигрыш во времени работы или затрачиваемой памяти. Одно из таких изменений я бы и хотел рассмотреть в этой статье, ведь я сам только недавно задумался об этом, хотя знаком с этими алгоритмами уже более 4 лет.
Математика говорит, что это невозможно, но нам всё равно!
Одним из главных достоинств Python является выразительность кода. Не последнюю роль в этом играет возможность удобной работы с коллекциями и последовательностями различного вида: перебор элементов списка по одному, чтение файла по строкам, обработка всех ключей и значений в словаре. Эти и многие другие подобные задачи в Python помогает решить так называемый протокол итераторов (Iterator protocol). Именно этот протокол обеспечивает работу цикла for, устанавливает по каким объектам можно итерироваться, а по каким нет. Как мы увидим далее, сам язык и стандартная библиотека очень широко используют возможности протокола. В этой статье попробуем отыскать не самые известные, но от этого не менее интересные примеры итераторов и итерируемых объектов, которые предлагает Python.
