После прочтения статьи вы сможете написать своего собственного робота и увидеть изумленные глаза домочадцев, наблюдающих, как компьютер сам открывает программы, сам вбивает в них текст и переключает окна. Программист роботизации — это одна из наиболее высокооплачиваемых профессий и хороший старт карьеры для тех, кто хочет изучить Python на примере небольших, но практически ценных задач. В некоторых сценариях это хобби может принести экономическую пользу организации — об этом также написано в статье.
Python *
Высокоуровневый язык программирования
- Новые
- Лучшие
- Все
- ≥0
- ≥10
- ≥25
- ≥50
- ≥100
Новости
Pytorch lightning. Simple is better
По словам автора, фреймворк PyTorch Lightning был разработан для разработчиков и академических исследователей, работающих в области ИИ. Применение этого фреймворока упрощает написание кода, в частности нейронных сетей, и делает его более понятным для восприятия, вместе с тем открывая широкие возможности для создания масштабируемых моделей глубокого обучения, которые можно легко запускать на распределенном оборудовании.
Лучший способ выбора случайной точки в круге
Допустим, вам нужно найти случайную точку с равномерным распределением в круге. Как же это сделать лучше всего? Когда я впервые начал изучать эту задачу, я работал над программным проектом, требовавшим случайного распределения значений в круге, но довольно быстро я спустился в неожиданно глубокую кроличью нору, заполненную любопытной математикой, поэтому решил объединить все свои находки в одну статью.
Как правильно готовить автоматизацию или Что покрывать тестами в первую очередь
Но, как это часто бывает, при внедрении автоматизации вы тратите много человеческих ресурсов, а профита долгое время не видно. Возникает вопрос о целесообразности этой инициативы. То, что на первых этапах автоматизация отнимает много сил — вполне нормально, но в перспективе она должна экономить время, а не наоборот. Попробуем понять, как этого добиться.
Python как инструмент сборки
Обычно, начиная проект на Java (или любой другой проект), вы не хотите заново изобретать колесо. Вы де-факто выбираете систему сборки, структуру папок, окружение и т.д. То, что использует весь остальной мир.
Тем не менее, и Skija, и JWM сделаны с помощью скриптов Python вместо более традиционных Ant/Maven/Gradle/SBT. Почему? Давайте узнаем!
Maven
Когда мы только начинали Skija, я использовал Maven, потому что хорошо его знал. Очень скоро мы столкнулись с ограничениями Maven: это очень жесткая система. Он хорошо работает на стандартных проектах, но когда вам нужно что-то дополнительное, он становится препятствием.
А у нас был очень нестандартный проект. Skija — это проект 50/50 из Java и C++. Мы создаем нативные артефакты и упаковываем их в JAR-файлы. У нас есть несколько разных JAR, собранных из одного источника (по одному на платформу). Мы также предварительно обрабатываем исходники Java с помощью Lombok перед их компиляцией.
Забавный факт: единственной IDE, которая поддерживает одновременную разработку на Java и C++, является Android Studio. Нет, мы не были готовы пойти на эту жертву.
С каждым усложнением я упорно боролся за то, чтобы все работало с Maven. Но его негибкость делала простые вещи чрезвычайно сложными. Например, я не мог контролировать, какие файлы из каталога должны попасть в JAR, а какие нет. Я не мог указать в каком каталоге их искать.
ЗаPython'ил ЕГЭ на сотку или почему Python поможет на ЕГЭ
Доброго времени суток каждому жителю Хабрвилля! Давненько я не писал статей! Пора это исправить!
В сегодняшней статье поговорим о насущной для многих выпускников школ теме - ЕГЭ. Да-да-да! Я знаю, что Хабр - это сообщество разработчиков, а не начинающих айтишников, но сейчас ребятам как никогда нужна поддержка именно сообщества. Ребят опять посадили на дистант. Пока не ясно на какой период, но уже сейчас можно сказать, что ЕГЭ по информатике будет на компьютерах и его можно зарешать при помощи языка Python.
Вот я и подумал, чтобы не получилось как в песне, стоит этим заняться. Я расскажу про все задачи первой части и их решения на примере демо варианта ЕГЭ за октябрь.
Всех желающих - приглашаю ниже!
Как сделали нейросеть для оцифровки паспортов и отправили её в облако
Новая нейросеть захватывает разворот паспорта и выдает результат в течение 2-5 секунд. 95 процентов информации распознаётся с точностью 99 процентов. Случаи неуверенного распознавания отправляются на ручную проверку удаленно подключенному (не на стороне заказчика) оператору верификации данных, информация приходит ему в деперсонализированном виде.
Сеть написана на Python с применением фреймворка PyTorch — одного из самых гибких инструментов, используя который можно глубже исследовать любой предмет. Массив для обучения составил 500 тыс. синтетических паспортных разворотов + провели тест на 20 тысячах реальных документов. Размер сети - около 16 млн. параметров.
Главный секрет операторов match/case в пайтоне
Не так давно увидела свет версия языка пайтон 3.10. В ней был добавлен pattern matching statement (оператор сопоставления с шаблонами). Как гласит официальное описание этого оператора в PEP622, разработчики в большей мере вдохновлялись наработками таких языков как: Scala, Erlang, Rust.
Многие, в том числе и я, встретили оператор с критикой. Можно для примера почитать комментарии к недавнему посту. В основном люди жалуются на синтаксис, который похож на синтаксис питона, однако означает совершенно другое. Вот несколько примеров:
Возможно, в мозге найден эквивалент обратного распространения
Давно известно, что биологические нейроны действуют подобно битам: либо отправляют сигнал соседнему нейрону, либо не делают этого; поэтому исследователи построили модель, где роль обучающих сигналов выполняют всплески нейронной активности.
Не прерывая работу нейронов, эта модель позволяет выполнять биологическое обратное распространение, а эффективность реализации нового алгоритма близка к эффективности классического обратного распространения. За подробностями и кодом приглашаем под кат, пока у нас начинается курс по ML и DL.
Немного примеров match/case в Python 3.10
Не так давно (а именно 4 октября 2021 года) официально увидела свет юбилейная версия языка python, а именно версия 3.10. В ней было добавлено несколько изменений, а самым интересным (на мой взгляд) было введение pattern matching statement (оператор сопоставления с шаблонами). Как гласит официальное описание этого оператора в PEP622, разработчики в большей мере вдохновлялись наработками таких языков как: Scala, Erlang и Rust.
Для тех, кто еще не знаком с данным оператором и всей его красотой, предлагаю познакомиться с pattern matching в данной статье.
Подсчет автомобильного трафика с использованием COMPUTER VISION
Иногда у нас встречаются задачи по подсчету клиента потока. Мы можем считать очереди, заполнение общественных мест и т.д.
Представим, что нам поставили задачу посчитать поток машин в определенном месте в разное время. На ум приходит только то, что человеку фактически придется вручную произвести примерный расчет по тем или иным показателям.
Давайте попробуем автоматизировать данную задачу, так как на текущий момент у нас есть огромное количество инструментов и вычислительных мощностей.
Для начала определимся с источником видеозаписей. Для примера можно взять портал https://weacom.ru/cams. На данном портале размещены в общий доступ различные камеры, которые имеют качественное изображение и хорошее расположение (отлично видно дорогу и автомобили)
В качестве примера камеры возьмем https://weacom.ru/cams/view/akademmost2
Данная камера отлично подойдет дли примера, после попробуем усложнить задачу.
Чтобы получить кадры с камеры, нам необходимо подключиться к потоку самой камеры. Заходим в исходный код и находим ссылку на видеопоток с текущей камеры.
Пишем систему рекомендаций музыки на основе ML
К старту курса по ML и DL рассказываем, как воспользоваться API Spotify, чтобы создать систему рекомендаций музыки под настроение на основе алгоритмов ML. Благодаря простоте систему легко настроить под ваши нужды: API Spotify возвращает понятные человеку признаки музыкального файла, например тембр. За подробностями приглашаем под кат.
Получаем кривую плотности распределения вероятности случайного процесса
В ходе моей трудовой деятельности неоднократно возникала необходимость построить кривую плотности распределения вероятности по имеющемуся набору числовых данных большого объема различной природы, как случайных, так и не очень. Бывало и такое, что по некоторым причинам, использовать при этом сторонние библиотеки, решающие вопрос, было нежелательно. Приходилось обходится своими силами.
Помнится, когда впервые возникла задача такого рода, с ходу решить ее не получилось, при кажущейся, на первый взгляд, относительной простоте вопроса, на его решение пришлось потратить некоторое количество времени и обратиться при этом к тематической литературе. Немного покопавшись в поиске Хабра обнаружил, что нет статей, которые могли бы помочь решить такую задачу. В связи с этим я хотел бы простым и понятным языком рассказать коллегам по цеху, как можно построить плотность распределения вероятности какого либо процесса, представленного некоторой числовой последовательностью своими силами, не используя специализированные методы сторонних библиотек для научных расчетов, например, таких как Pandas или Seaborn. Думаю, что научиться это делать или просто освежить тему в памяти было бы полезно многим аналитикам данных, разработчикам, инженерам, научным работникам и другим специалистам.
Создаем начальную миграцию с alembic для существующей базы
Создание начальной миграции для существующей базы с alembic
5++ способов в одну строку на Python решить первую задачу Проекта Эйлера
Однажды меня посетила мысль, а что если попробовать решить первую задачу Проекта Эйлера всевозможными способами, но с условием, что решение должно быть в одну строку. В итоге получилось более пяти однострочных решений с применением Filter, Map, Reduce, Generator Expression и т.д. В этой статье я покажу то, к чему я пришёл.
Игра в бисер на Python
В бытовом языке этот фразеологизм означает нечто заумное, переусложненное и бесполезное. Выражение восходит к роману писателя Германа Гессе, за который тот получил Нобелевскую премию. Сегодня мы попробуем реализовать эту игру на Python.
Реализация кластеризации методом k-средних на Python (с визуализацией)
Кластеризация — один из наиболее популярных алгоритмов группировки данных.
Несмотря на множество способов его осуществления, мы рассмотрим и реализуем на языке Python метод k-средних. Он является наиболее ясным и алгоритмически понятным.
Будет уделено внимание визуализации 2-х и 3-х мерных пространств с помощью библиотеки matplotlib.
Зарплаты в Python за последние 10 лет
2021 год — знаковый для Python: в рейтинге популярности TIOBE он занял первое место. Поэтому сегодня публикуем статистику зарплат разработчика на Python за последние 10 лет. Возьмём условного Python Middle в Москве с опытом от 1 до 3 лет, а ещё рассчитаем реальное изменение доходов с учётом кризисов в экономике, пока у нас начинается курс по Fullstack-разработке на Python. Интересно? Поехали.
Цифровизация в металлургии: ЕВРАЗ проводит хакатон по Data Science
Металлургия меняется. Сегодня у нас нет предприятий, которые работают без поддержки IT-технологий.
Но с чем конкретно работают IT-специалисты в промышленности? Пощупать реальные кейсы могут все желающие на хакатоне EVRAZ AI Challenge (вы еще можете на него успеть — регистрация продлится до 26 октября).
Подробнее о хакатоне, его задачах и другие детали — под катом.
Как стать web-разработчиком на Python за полгода: конкретный план действий
Всем привет! Меня зовут Евгений Степанов, и я Python Full Stack-Developer в компании PVS-Studio. В этой статье вы узнаете, что нужно сделать, чтобы за полгода стать Python backend-разработчиком. После прочтения данной публикации у вас будет чёткий план, который останется только реализовать. Поехали!
Вклад авторов
-
DmitrySpb79 1664.0 -
pushtaev 1058.0 -
alizar 1012.4 -
alrusdi 957.8 -
grigoryvp 952.0 -
Scorobey 881.0 -
homm 869.0 -
kesn 767.0 -
Dreadatour 685.0 -
enchantner 656.0