Python *

В нескольких предыдущих заметках данной серии мы уже упоминали понятие дифференциального рендеринга. Сегодня пришло время разъяснить что это такое и с чем это едят.

Мы поговорим о том, почему традиционный пайплайн рендеринга не дифференцируем, зачем исследователям в области 3D ML потребовалось сделать его дифференцируемым и как это связано с нейронным рендерингом. Какие существуют подходы к конструированию таких систем, и рассмотрим конкретный пример — SoftRasterizer и его реализацию в PyTorch 3D. В конце, с помощью этой технологии, восстановим все пространственные характеристики “Моны Лизы” Леонардо Да Винчи так, если бы картина была не написана рукой мастера, а отрендерена с помощью компьютерной графики.

Часть II. Узнаем, как писать агентов, обрабатывающих стрим событий из kafka, а так же как написать команды (обёртка на click).

3.1 Импортируем библиотеку

# импортируем pandas и прописываем, что далее мы будем ее указывать как pd
import pandas as pd

3.2 Data frame и Series

• что за зверь этот Airflow, из каких компонентов состоит и как они между собой взаимодействуют
• про основные сущности Airflow: пайплайны, которые называются DAG, Operator и еще про несколько вещей
• как преуспеть в разработке на Airflow
• как мы внедрили генерацию пайплайнов и так называемое «декларативное писание пайплайнов»
• про плюсы и минусы использования Airflow

1. Часть I: Введение
2. Часть II: Агенты и Команды

Как я дошёл до жизни такой?

Не так давно мне пришлось работать над бэкендом высоко нагруженного проекта, в котором нужно было организовать регулярное выполнение большого количества фоновых задач со сложными вычислениями и запросами на сторонние сервисы. Проект асинхронный и до того, как я пришёл, в нём был простой механизм крон-запуска задач: цикл с проверкой текущего времени и запуск групп корутин через gather — такой подход оказался приемлем до момента, пока таких корутин были десятки и сотни, однако, когда их количество перевалило через две тысячи, пришлось думать об организации нормальной очереди задач с брокером, несколькими воркерами и прочим.

В этой статье я расскажу про опыт проведения городской школьной олимпиады по программированию.

Идея организовать местную олимпиаду возникла ещё на стадии запуска детской школы программирования. За два года работы стало ещё более очевидно, что счёт идёт на единицы различных соревнований в этом направлении, а значит мало возможностей для проверки учеников, вовлечения вне занятий, дополнительной мотивации результатами. Скажу даже так: в Иркутске нет соревновательных мероприятий для учеников по программированию на scratch, и только одна олимпиада в которой могут участвовать питонисты - “Играем в программистов”.

Вводная

Ада

1. Преподаватели не хотят делиться личными контактными данными;
2. Студенты на самом деле тоже — у них просто выбора особо нет;
3. В силу специфики моей альма-матер, многие преподаватели вынуждены или предпочитают использовать мобильные устройства без доступа к сети Интернет;
4. Если передавать сообщения через старост групп, то в игру вступает эффект «испорченного телефона», а также фактор «ой, я забыл:(».

1. Преподаватель через один из доступных ему каналов связи: СМС, Telegram, SPA-приложение — передает Аде текст сообщения и список адресатов;
2. Ада транслирует полученное сообщение всем заинтересованным* студентам по всевозможным каналам связи.

Всем привет! Сегодня я расскажу вам о моем опыте с ВК, найденных багах, об отношении к пользователям и, собственно, как получить аудиозаписи вк, пользуясь "не багами а фичами", как меня заверяли сотрудники данной корпорации. Итак, приступим!

Привет, Хабр! Запускаю цикл статей по библиотеке OpenCV в Python. Кому интересно, добро пожаловать под кат!