Пользователь
Привет-привет! С вами снова Оля — программист Учебного центра компании «Тензор». Ранее я писала здесь о разработке ботов в Telegram, но в моем отделе не скупятся на творческие задачи — так что и эта статья вряд ли будет последней.
В этой статье расскажу, как автоматизировать процесс рассылки писем по электронной почте. Статья будет полезна абсолютно каждому, кто когда-либо сталкивался с необходимостью отправлять информацию или рекламные сообщения большому количеству получателей.
Недавно я столкнулся с тем, что потребовалось распечатать большое количество строительных смет, но в последний момент оказалось, что номер договора в них указан неверно, потому что в начале месяца он поменялся.
Так появилась задача однотипной замены номера договора и его даты в каждом из *.xlsx файлов, которые были расположены в папках, названных по адресу объекта. Таких папок было множество и некоторые ещё имели вложенные подкаталоги.
Ручной способ, который состоит из использования сочетания клавиш Ctrl + H хоть и позволял сделать замену во всей книге Microsoft Excel сразу, но подразумевал что придётся открыть каждый файл по отдельности, нажимать несколько раз (под замену не только номер, но и дата) сочетания клавиш для замены, сохранять книгу Экселя, закрывать книгу, открывать новую книгу. В общем совершать множество механических действий.
Я конечно же стал думать, как можно наиболее простым для себя способом сделать это множество автозамен. Выбор сразу пал на VBA - Visual Basic для приложений. Ведь при помощи VBA можно заставить Эксель делать то, чего он не умеет по умолчанию.
Так что в этой статье хочу показать пошаговое руководство по быстрой и массовой автозамене любых данных во множестве файлах Excel с помощью сценария VBA.
У современного читателя может возникнуть резонный вопрос — почему программисты, а не IT‑ишники? Ответ кроется в самом заголовке. В 70-х, 80-х годах прошлого столетия, а точнее в СССР не было понятия IT‑и. Были понятия «кибернетика», «вычислительная техника», «электронно‑вычислительные машины» (или просто ЭВМ), и были понятия «программист» и «машинист». Если с программистом все понятно, то машинисты отвечали за эксплуатацию ЭВМ, их ремонт, обслуживание и т. п. Их еще называли электронщиками. Современный IT‑шник может задаться вопросом — какое обслуживание, какой ремонт? И будет прав, но прав применительно к современности. А тогда ЭВМ занимали огромные помещения и требовали большого штата различных специалистов:
Всем привет! В бытность мою, когда я самостоятельно изучал Python, я находил достаточно теоретического материала о языке и его возможностях. Однако даже после прочтения нескольких статей на разных сайтах и книг многое не укладывались у меня в голове (да, вот такой вот я тугой). Непонятные концепции приходилось зубрить «на веру» без глубокого понимания, потому что практические примеры в статьях были для меня сложны. Время шло, я становился опытнее, понимание приходило на практических задачах, и в какой-то момент я стал учить Python'у своих друзей. В рамках наставничества я обнаружил, что, кажется, наметил путь, по которому можно объяснять сложные концепции простыми словами.
С уважением ко всему IT-сообществу в День защиты детей и в надежде на то, что смогу помочь новичкам понять прелесть и пользу сложных и непонятных на первый взгляд вещей, пишу свою дебютную статью.
Сегодня хочется ещё раз поговорить о генераторах. Итак, в бой!
a = 0
def increment1():
global a
a += 1
def increment2(a):
return a + 1
Лучшие практики в Python по моему мнению
Многие разработчики хоть раз задумывались о негласных правилах разработки. Самые популярные подобные практики стали широко известными и их стараются придерживаться все программисты.
В этой статье я расскажу о подобных негласных правилах, о своих наблюдениях в мире Python и о своих Best Practices.
В этой статье мы начинаем рассматривать практическое применение библиотеки FinRL для построения торгового агента. В предыдущей статье мы вкратце рассмотрели библиотеку FinRL, предоставляемые ей возможности моделирования рынка и обучения торговых агентов на основании алгоритмов обучения с подкреплением.
Это вторая статья нашего обучающего цикла и в ней мы построим примитивного агента, который анализирует поступающие данные о стоимости позиции на рынке и пытается предсказать будущую цену. Вполне очевидно, что результат такого примитивного агента будет весьма далек от приемлемого уровня, но этот шаг поможет нам создать модель рынка с помощью библиотеки FinRL, обучить агента и быть готовыми к построению более сложных и осмысленных моделей.
Интересное в исполнении приложение всегда сможет привлечь внимание, поскольку мы любим, когда красиво. Но что стоит за этим "красиво"? И начинка, и внешний вид. Сегодня я бы хотела поговорить о внешнем виде, ведь встречают по одежке. А конкретно - про анимации.
Анимации добавляют жизни приложениям и сайтам и делают их простыми в использовании. Мы можем добавлять изменение кнопок при нажатии, всплывающие объекты, эффекты перехода и многое другое, что позволяет пользователю не просто ознакомиться с содержимым, а еще и интересно провести время.
Мы поговорим о библиотеках JavaScript упрощающих добавление этих анимаций для разработчиков, делая приложения более приятными.
Приятного прочтения :-)
Айтишный труд опасен: можно отравиться соевым латте, словить инфаркт от правок и подраться на корпоративе. Можем ли мы рассчитывать на помощь коллег в случае ЧП? Пока вы врубаете VPN, чтобы спросить совета у ChatGPT, ваш коллега отправится на тот свет.
В этой статье разобрали несчастные случаи, которые могут настигнуть вас в офисе. Рассказываем, что нужно сделать в таких ситуациях (и что делать ни в коем случае нельзя). Кстати, ВОЗ говорит, что на рабочем месте ежегодно умирает до 600 000 человек.
Все мы работаем в разных предметных областях, и бывает усложно уделить время знакомству с BI. Надеюсь, у Вас есть менее получаса на чтение этой статьи и знакомство с примером, а также есть желание провести графический BI анализ на .NET, в таком случае - добро пожаловать.
В этой статье мы создадим .NET приложение для визуализации исторических реальных BI данных компании IBM о стоимости акций на нью-йоркской бирже за последние дни, код примера.
С учетом опыта над зарубежными (MercerInsight) и отечественными (Visiology) BI продуктами, а также над оригинальными BI системами для крупных отечественных IT компаний, у меня, честно говоря, сложилось впечатление, что популярным решением для визуализации и чуть ли не стандартом де-факто являются HighCharts. Безусловно, есть альтернативы (даже условно CrystalReports, DevExpress и т.д.), в этой статье будут использованы именно HighCharts, мы увидим их особенности и преимущества. Также для простоты будет просто обычный JS, но обычно в реальных проектах используются HighCharts в связке с одним из TypeScript фронтендным фреймворком.
Создадим новый MVC .NET проект (например, .NET 8) из .NET CLI и добавим dev HTTPS сертификаты:
Перед прочтением этой публикации, советую ознакомиться с 1 частью.
Бенуа Мандельброт об эффекте бабочки в экономике
Международную экономику можно рассматривать как единую систему, в которой каждая часть влияет на другие. Подобно атмосфере, экономика и рынки - это сложные системы, в которых мы видим только видимые результаты - дождь или солнце, бум или крах. С приходом глобализации и улучшенных коммуникационных технологий экономика стала еще более взаимосвязанной, чем в прошлом. Один эпизод волатильности рынка может вызвать проблемы для всей системы. Эффект бабочки в экономике относится к совокупному воздействию небольших изменений. Как следствие, сделать точные прогнозы на будущее или определить точную причину необъяснимого изменения практически невозможно. Длительные периоды стабильности сменяются внезапным падением и наоборот.
В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею. Помимо этого, в конце каждой темы указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления, а суммарное время прочтения статей ниже составляет более трёх часов!
Для генерации изображений сегодня существует множество сервисов. Некоторые из них платные, другие нет. И даже в большинстве бесплатных сервисов вы можете столкнуться с ограничениями, например, на количество бесплатных картинок за единицу времени, разрешение изображений и прочее. Это обстоятельство объясняется просто. Несмотря на доступность технологии, железо, которое требуется для генерации, остается дорогим. И бесплатно отдавать ресурсы GPU мало кому хочется. Однако, тягу к бесплатному трудно победить. Поэтому в этой статье мы узнаем, как, всё же, генерировать изображения только при помощи браузера и нескольких строк кода.
Привет, меня зовут Ася Исакова, и я организационный психолог. Я уже 10 лет работаю с разными командами, и за это время видела сотни горящих, выгорающих и сгоревших на работе людей. В этой статье я расскажу, как управлять своим вниманием так, чтобы хватало сил на важные дела и оставалось на себя.
Разбираемся с управлением вниманием на примере огурцов, снежков и медведей
Проходил тест у психиатра. Хорошо, что не стал с ним спорить о том, что же куб или не куб нарисовали в тесте канадские учёные. Тест я благополучно прошёл. Но остались сомнения: чем мог для меня закончиться спор с психиатром? Ведь теперь запись врача в электронную медицинскую карту не так легко оспорить и исправить пациенту. А уж смотреть то эту электронную карту может не только пациент.
Приветствую, читатели Хабра! Сегодня я хочу поделиться с вами тем, как мы можем создать приложение для генерации документов с использованием CarboneJS, Minio и NodeJS. Приложение будет использовать CarboneJS для генерации документов, Minio в качестве сервера объектного хранилища и NodeJS как среду выполнения. Давайте начнем!
Как-то мне понадобилось ограничить доступ к статическому сайту. Я написал сервер, который просит пользователей войти через Телеграм и пропускает только людей из белого списка. Ничего сложного, но вдруг кому-то понадобится.
Открытые сервисы для управления уведомлениями на мобильных платформах пригодятся не только администраторам, но и разработчикам в рамках пет-проектов. Расскажем, какие инструменты можно использовать в качестве альтернативы проприетарным.
Глубокое обучение с подкреплением (Deep Reinforcement Learning - DRL) является эффективным подходом в количественных финансах. Однако обучение торгового агента DRL, который бы решал, где торговать, по какой цене и в каком количестве, сопряжено с ошибками, а так же со сложной разработкой и отладкой.
Библиотека FinRL облегчает новичкам знакомство с количественными финансами и разработку собственных стратегий торговли акциями. Она позволяет пользователям оптимизировать свои собственные разработки и легко сравнивать их с существующими схемами. В рамках FinRL виртуальные среды настраиваются с помощью наборов данных фондового рынка, торговые агенты обучаются с помощью нейронных сетей, а функционал обратного тестирования (backtesting) анализирует эффективность торговли. Кроме того, в систему включены важные торговые ограничения, такие как стоимость сделки, ликвидность рынка и степень неприятия риска инвестором. FinRL отличается полнотой, хорошим практическим руководством и воспроизводимостью, что упрощает работу новичкам.
Зачем нужны фотостоки, если нейросети готовы производить бесконечное количество нужных вам изображений? Расскажу, как мы получили несколько несколько сотен фотореалистичных изображений людей и пакет иконок для коммерческого сайта с помощью нейронок, потратив ~50 часов дизайнеров и $60 на Pro Plan Midjourney.
Плюс, конечно, наша насмотренность и опыт, которым я сейчас поделюсь с вами!