Обновить
566.36

Python *

Высокоуровневый язык программирования

Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Ваш pet-project будет доволен. Как вдохнуть жизнь в свои наработки

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели10K

Pet project


Всем привет! Как и многие, я люблю поковыряться с каким-либо хобби-проектом, — и удовольствие получаешь и показать при случае можно, а если он способен ещё и пользу кому-то принести, то это вдвойне приятно.


В этой статье я хочу поделиться, как наработки, оставшиеся после соревнования на машинный перевод, вылились в интересный проект и как сотрудничество с Национальным корпусом русского языка вдохнуло в него новую жизнь.

Быстрый поиск по всем пользователям ВК

Время на прочтение8 мин
Охват и читатели21K

Задача:

Нужно пройтись по 650 000 000 пользователям ВК и вытащить только тех, кто живет в Москве. Затем отдельно обработать уже полученные айдишники.

Решение:

- генерация токенов для вк api

- асинхронные запросы

- код проекта в Google Colab (Python)

Читать далее

Как посмотреть плоские фильмы в 3D

Время на прочтение7 мин
Охват и читатели9K

Это сильно расширенная версия моей публикации на Medium

Недавно я сидел в баре с другом зашел разговор о том, в каких задачах в принципе может быть эффективен нейросетевой подход, а где они совершенно излишни. Один класс примеров, где нейросети часто наголову превосходят классические алгоритмы - обработка изображений. Точность решения задачи распознования объектов на изображении может даже превосходить человеческое восприятие. Кроме того, интересны и задачи переноса стиля, генерации реалистичных изображений, superresolution итд. Нейросети могут быть очень эффективны также в задачах типа pixtopix, когда происходит генерация одного изображения из другого. Тогда у меня и возникла идея попробовать применить данные алгоритмы для преобразования 2d фильмов в 3d.

Читать далее

MMORPG больше не в Telegram — Swift и Kotlin — Первый большой проект — Часть 1

Время на прочтение7 мин
Охват и читатели5.6K

Прошло полгода с выпуска пробной статьи про создание MMORPG в телеграме. Изменился мир, изменились и планы по игре.

Почему больше не в Telegram

После выпуска первой статьи, энтузиазма писать игру хватило еще на неделю. Прилетели проблемы по работе, поиски новой, да и вообще лето. Проект был отброшен на задний план. В процессе поиска будущего работодателя возникла мысль попробовать себя в разработчиках. Спустя несколько часов диалогов с разными ребятами из IT, выбор пал на iOS-разработку. Благо, на Udemy курсы уже куплены, поэтому из летнего режима переходим в режим разработчика на 1.5

Читать далее

Пишем голосового ассистента на Python

Время на прочтение16 мин
Охват и читатели218K

Введение


Технологии в области машинного обучения за последний год развиваются с потрясающей скоростью. Всё больше компаний делятся своими наработками, тем самым открывая новые возможности для создания умных цифровых помощников.

В рамках данной статьи я хочу поделиться своим опытом реализации голосового ассистента и предложить вам несколько идей для того, чтобы сделать его ещё умнее и полезнее.

image
Читать дальше →

Разработка механизма распараллеливания кода на языке python с использованием docker-контейнеров

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели3.6K
Современный этап развития технологий, в том числе и вычислительной техники, показывает нам рост объёмов данных и потребностей во все более мощных вычислителях. В основе развития центральных процессоров всегда лежала технология увеличения числа транзисторов на кристалле микропроцессора. Известный закон Мура гласит: «при сохранении этой тенденции мощность вычислительных устройств за относительно короткий промежуток времени (24 месяца) может вырасти экспоненциально»

Однако, тот же Мур в 2003 году опубликовал работу «No Exponential is Forever: But „Forever“ Can Be Delayed!», в которой признал, что экспоненциальный рост физических величин в течение длительного времени невозможен. Лишь эволюция транзисторов и технологий их изготовления позволяла продлить действие закона ещё на несколько поколений.

В 2007 году Мур заявил, что закон, очевидно, скоро перестанет действовать из-за атомарной природы вещества и ограничения скорости света. На текущий момент предельный размер транзистора в процессоре составляет 5 нанометров. Имеются также пробные образцы трёхнанометрового процессора, но его выпуск начнётся не раньше 2021 года. Это говорит о том, что в скором времени дальнейшее увеличение количества транзисторов на кристалле прекратится (пока не будет открыт новый материал или кардинально обновлен технологический процесс).

Одним из решений данной проблемы являются параллельные вычисления. Под этим термином понимается такой способ организации компьютерных вычислений, при котором программы разрабатываются как набор взаимодействующих вычислительных процессов, работающих параллельно (одновременно).
Читать дальше →

Как сделать ваш код на Python быстрым и асинхронным с Sanic

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели17K

Всем привет, в этой статье я расскажу о создании простых асинхронных проектов на фреймворке Sanic.

Читать далее

Itertools в Python

Время на прочтение16 мин
Охват и читатели132K

Модуль itertools стандартизирует основной набор быстрых эффективных по памяти инструментов, которые полезны сами по себе или в связке с другими инструментами. Вместе они формируют «алгебру итераторов», которая позволяет лаконично и эффективно создавать специализированные инструменты на чистом Python.

Модуль itertools находится в стандартной библиотеке Python.

Модуль представляет следующие типы итераторов: 

- Бесконечные итераторы;

- Конечные итераторы;

- Комбинаторные генераторы.

Читать далее

Functools – Инструменты для работы с функциями

Время на прочтение8 мин
Охват и читатели5.5K

Для будущих студентов курса "Python Developer. Basic" подготовили перевод полезной статьи.

Модуль functools предоставляет инструменты для работы с функциями и другими вызываемыми объектами, чтобы адаптировать или расширить их для других целей, не переписывая полностью.

Читать далее

57 отборных репозиториев для всех разработчиков Python

Время на прочтение8 мин
Охват и читатели29K
Специально к старту нового потока курса «Python для веб-разработки» представляем подборку из 57 репозиториев, которые будут полезны как начинающему, так и опытному разработчику: это репозитории с ответами на вопросы собеседований, репозитории с книгами, небольшие, но полезные консольные инструменты и проекты, которые вдохновят вас написать красивый, работающий и полезный код.


Приятного чтения!

Нейросеть анализирует сексуальность игроков, пример машинной обработки и классификаци текста

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели3K
Когда пришло приглашение поучаствовать в хакатоне с заданием, для реализации которого необходима оригинальная/ смешная/ креативная гипотеза, мы сразу согласились.

Для участия в хакатоне мы использовали данные шуточного психологического теста.
Суть которого сводится к выявлению сексуальности игрока на подсознательном уровне.
Степень сексуальности выявлялась по описанному игроком образу воды.

Для тех кто не любит читать многА БУКВ, мы сделали минутный ролик, о том что и как было сделано без технических подробностей. Можете посмотреть его:


Остальным изложим детально и пошагово.

Машинное обучение было реализовано для:

  • определения степени сексуальности игрока, методом классификации описанных игроками образов воды.
  • классификации оценок игроков, продиктованных голосом в произвольном формате.

Мелкая питонячая радость #13: стойкие пароли, гибкие уведомления и вменяемые тесты API

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели8.1K

Создатель Python и пенсионер Гвидо Ван Россум был вынужден снова выйти на работу, на этот раз в Майкрософт. Нет, Гвидо сделал это не  потому, что на 15 000 рублей (200 долларов) пенсии  ему  тяжело жить — в MS он устроился от скуки: талантливому инженеру не сидится без дела. Желаю всем нам в старости быть как Гвидо и плавно перехожу к разбору трех весьма полезных штуковин из питонячего мира. 

Читать далее

Как сделать так, чтобы ИИ не стал предвзятым? Принципы справедливого моделирования

Время на прочтение8 мин
Охват и читатели2.2K
Справедливое моделирование — это область искусственного интеллекта, которая гарантирует, что на результат машинного моделирования не влияют такие защищённые атрибуты, как пол, раса, религия, сексуальная ориентация и т. д. В последнее время справедливое моделирование привлекло значительное внимание в научном сообществе и промышленности, ведь сейчас многие решения принимаются на основе результатов от моделей машинного обучения.

В мире, где люди борются за равенство, обеспечение справедливого поведения моделей должно быть главным приоритетом. Сегодня специально к старту курса «Машинное обучение» представляем вам перевод статьи, в которой показано, как с помощью Fairlearn можно выявить и решить проблему недобросовестного поведения моделей машинного обучения.


Приятного чтения!

Ближайшие события

ERP на сервисной архитектуре

Время на прочтение13 мин
Охват и читатели6.3K
image

Привет, друзья!

Меня зовут Алексей Половинкин, я руковожу отделом Python-разработки в AGIMA. Сегодня поделюсь с вами опытом разработки весьма интересного проекта, который мы создали и продолжаем развивать весь этот год — корпоративной ERP-системы.
Читать дальше →

Каверзные вопросы по Python

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели41K

Мне кажется, в каждом языке программирования есть моменты, которые требуют повышенной концентрации внимания или больше практики для своего понимания. Python в этом плане не исключение, и сегодня я расскажу вам о нескольких каверзных вопросах, с которыми вы можете столкнуться как в повседневной разработке, так и в ходе прохождения собеседования.


Читать дальше →

FastAPI + Dependency Injector

Время на прочтение2 мин
Охват и читатели23K


Привет,

Я выпустил новую версию Dependency Injector 4.4. Она позволяет использовать Dependency Injector вместе с FastAPI. В этом посте покажу как это работает.
Читать дальше →

Рейт лимиты с помощью Python и Redis

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели16K

В этой статье мы рассмотрим некоторые алгоритмы рейт лимитов на основе Python и Redis, начиная с самой простой реализации и заканчивая продвинутым обобщённым алгоритмом контроля скорости передачи ячеек (Generic Cell Rate Algorithm, GCRA).

Для взаимодействия с Redis (pip install redis) мы будем пользоваться redis-py. Предлагаю клонировать мой репозиторий для экспериментирования с ограничениями запросов.
Читать дальше →

Разбираемся с доступом к атрибутам в Python

Время на прочтение8 мин
Охват и читатели24K

Интересно, сколько людей понимают, что в Python много синтаксического сахара? Я не говорю, что он похож на Lisp-подобные языки, где синтаксис настолько голый, насколько это возможно (хотя и сравнение с Lisp не совсем обосновано), но большая часть синтаксиса Python технически не нужна, поскольку под капотом в основном вызовы функций.

Ну и что с того? Зачем думать о том, как Python за меньший синтаксис делает больше вызовов функций? На самом деле для этого есть две причины. Во-первых, полезно знать, как на самом деле работает Python, чтобы лучше понимать/отлаживать код, когда что-то идет не так как надо. Во-вторых, так можно выявить минимум, необходимый для реализации языка.

Именно поэтому, чтобы заняться самообразованием и заодно подумать, что может понадобиться для реализации Python под WebAssembly или API bare bones на C, я решил написать эту статью о том, как выглядит доступ к атрибутам и что скрывается за синтаксисом.

Теперь мы можете попытаться собрать воедино все, что относится к доступу к атрибутам, прочитав справочник по Python. Так вы можете прийти к выражениям ссылок на атрибуты и модели данных для настройки доступа к атрибутам, однако, все равно важно связать все вместе, чтобы понять, как работает доступ. Поэтому я предпочитаю идти от исходного кода на CPython и выяснять, что происходит в интерпретаторе (я специально использую тег репозитория CPython 3.8.3, поскольку у меня есть стабильные ссылки и я использую последнюю версию на момент написания статьи).

В начале статьи вам встретится немного кода на С, но я не жду, что вы досконально поймете, что там происходит. Я напишу о том, что нужно будет из него понять, поэтому если у вас нет ни малейших знаний в С, то ничего страшного, вы все равно поймете все то, о чем я говорю. 

Читать далее

OpenCV в Python. Часть 2

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели68K

Привет, Хабр! Продолжаем туториал по библиотеке opencv в python. Для тех кто не читал первую часть, сюда: Часть 1, а всем остальным — увлекательного чтения!


part_2_logo

Читать дальше

Скорая Психологическая Помощь | Product Weekend

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели2.5K

Здравствуй, Хабровчанин!
Эта публикация - продолжение статьи "Экстренная психологическая помощь | Prototyping Weekend". Статья повествует о создании прототипа Онлайн службы Скорой Психологической Помощи в рамках хакатона, который был организован пражским хакерспейсом Brmlab. Этот проект - мой первый опыт в качестве product owner и full stack developer.

Читать далее

Вклад авторов