Python *

• визуализировать робота, создав xacro-файл, содержащий urdf-описание робота;
• создать два launch файла, один из которых позволяет разместить робота в редакторе-симуляторе Gazebo;
• поуправлять роботом в симуляторе Gazebo с клавиатуры.

Продолжаем тему как вызывать C/C++ из Python3. Теперь используем C API для создания модуля, на этом примере мы сможем разобраться как работает cffi и прочие библиотеки упрощающие нам жизнь. Потому что на мой взгляд это самый трудный способ.

Доброго времени суток всем.

Захотелось мне скачать всю мою музыку со ВКонтакте на флешку, как в старые добрые времена. Немного погуглив и не найдя практически ничего более менее приемлемого, я решил действовать своими силами. Спустя пол часа получился вполне себе рабочий скрипт. Итак, начнём.

Для работы нужно скачать модули vk_api и request!

Для начала подключим необходимые модули и объявим некоторые переменные:

import os
import pickle
import vk_api
import requests

from vk_api import audio

from time import time

vk_file = "vk_config.v2.json"
REQUEST_STATUS_CODE = 200 
path = 'vk_music/'

• обучить собственную E-net сеть под нужный размер картинок
• передать запуск нейросети с самой Raspberry на специальную железку, из которых наиболее часто упоминался Intel Movidius (он же Neural Compute Stick aka NCS).

Введение

Недавно на Хабре прочитал статью про очень полезный инструмент, и так как я уже давно искал какой-то проект, чтобы начать контрибьютить, решил посмотреть, что там есть на гитхабе и чем можно помочь. Одно из issue было на счет создания обертки (дальше буду использовать wrapper) для Cи-шной библиотеки. В тот момент я подумал "О, что-то интересное, уверен, это займет не больше часа". Как же сильно я ошибался.

В этой статье я решил показать не один путь для решения подобной задачи, а несколько разных вариантов. Я покажу варианты создания модулей на Pythonс компиляцией в С, использование маленькой самописной библиотеки С в Python и – последний вариант – использование большой C библиотеки в Python без боли и pxd файлов.

• программа, «выуживающая» из сырого текста на русском языке уникальные названия продукции по определенной отрасли. Сырой текст — текст, который писал человек, просто излагая свои мысли и не заботясь о формировании или выделении какого-либо списка слов;
• автоматически получаемый список слов;
• минимальная ручная или автоматизированная обработка для преобразования списка в набор хештегов или ключевых слов к тексту.

• выбираются не слова, а ключевые выражения и в том числе слова;
• список ключевых выражений размечен 16-ю различными маркерами;
• все слова текста (в том числе и не ключевые) лемматизированы – приведены в начальную форму или унифицированы под выведенный формат;
• каждое слово в тексте имеет дополнительную аналитику, относящуюся к положению по тексту и числу повторений.

• анализа текстов неограниченного круга тематик и отраслей (разработка и тестирование проводилось по материалам тематики промышленности и ВПК — Военно-Промышленного Комплекса);
• автоматической рубрикации, классификации, каталогизации, предметизации материалов (online площадки);
• контроля и фильтрации по содержимому с настройками реакции системы (службам и системам безопасности в замкнутых контурах или online);
• многослойной разметки текстов (ИИ).

Качество

Продолжаем тему как вызывать C/C++ из Python3. Теперь используем библиотеки cffi, pybind11. Способ через ctypes был рассмотрен в предыдущей статье.

Мне всегда было интересно, как бы получше распределить книги у себя в электронной библиотеке. В итоге пришел к такому варианту с автоматическим подсчетом количества страниц и прочими плюшками. Всех заинтересованных прошу под кат.