Size: a a a

2019 May 08
PythonDigest
Методы сжатия/хранения медиа данных в форматах WAVE и JPEG, часть 1
https://habr.com/ru/post/450774/?utm_campaign=450774

Моя первая серия статей будет направлена на изучение методов сжатия и хранения изображений/звука, таких как JPEG (изобр.) и WAVE (звук), также в них будут примеры программ с использованием этих форматов (.jpg, .wav) на практике. В этой части мы рассмотрим именно WAVE.
источник
PythonDigest
Python Bytes: #129 Maintaining a Python Project when it’s not your job
https://pythonbytes.fm/episodes/show/129/maintaining-a-python-project-when-it-s-not-your-job

Аудио-подкаст
источник
PythonDigest
Podcast.__init__: Hacking The Government With The USDS
https://www.pythonpodcast.com/usds-government-software-episode-210/

Аудио-подкаст
источник
PythonDigest
Оцениваем пропускную способность MIMO канала (алгоритм Water-pouring прилагается)
https://habr.com/ru/post/448570/?utm_campaign=448570

В лето 2016 от всем известного события вашему покорному слуге в числе группы других студентов удалось побывать на лекциях профессора Мартина Хаардта (https://scholar.google.de/citations?user=h8MtCjsAAAAJ&hl=de) по тематике MIMO, проводимых им в рамках международной магистерской программы "Communication and Signal Processing" (https://griat.kai.ru/communications-and-signal-processing). Но, к сожалению, полторы недели из двух я довольно сильно проболел — и поэтому тогда ряд тем просто выпал у меня из сферы достаточного понимания… Однако, уже по прошествии некоторого времени разбор основ MIMO стал моим хобби — не оставлять же дело незаконченным.
 
По-немногу всё это выросло в ряд небольших конспектов-семинаров, не поделиться которыми, наверное, было бы неправильным. И вот сегодня, в честь Дня связи, мне бы хотелось разобрать с вами тему пропускной способности MIMO канала — тему несложную, но всё же вызывающую определенные трудности у студентов (и не только у студентов).
источник
PythonDigest
Python в Visual Studio Code. Апрельский выпуск
https://habr.com/ru/post/450202/?utm_campaign=450202

Мы рады сообщить, что в апреле 2019 вышло обновление расширения Python для Visual Studio Code. Вы можете загрузить расширение Python (https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python) из Marketplace или установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Вы можете узнать больше о поддержке Python в Visual Studio Code (https://code.visualstudio.com/docs/python/python-tutorial) в документации.
источник
PythonDigest
Pykka 2.0 - реализация модели акторов
https://jodal.no/2019/05/07/pykka-2.0/
источник
PythonDigest
Cppyy - automatic C++11/Python bindings
https://cppyy.readthedocs.io/en/latest/index.html
источник
2019 May 09
PythonDigest
Как Netflix использует Питон
https://habr.com/ru/post/450870/?utm_campaign=450870

Поскольку многие из нас готовятся к конференции PyCon, мы хотели немного рассказать, как Python используется в Netflix. Мы применяем Python на всём жизненном цикле: от принятия решения, какие сериалы финансировать, и заканчивая работой CDN для отгрузки видео 148 миллионам пользователей. Мы вносим свой вклад во многие пакеты Python с открытым исходным кодом, некоторые из которых упомянуты ниже. Если что-то вас интересует, посмотрите наш сайт вакансий (https://jobs.netflix.com/search?q=python) или ищите нас на PyCon.
источник
PythonDigest
Подборка @pythonetc, апрель 2019
https://habr.com/ru/post/450862/?utm_campaign=450862

Это десятая подборка советов про Python и программирование из моего авторского канала @pythonetc.
источник
PythonDigest
Как создавать и отдавать zip файлы в Django
https://pybit.es/django-zipfiles.html
источник
PythonDigest
Обзор методов классификакции в Scikit-Learn
https://stackabuse.com/overview-of-classification-methods-in-python-with-scikit-learn/
источник
2019 May 10
PythonDigest
PIL на Python от простого к сложному
https://habr.com/ru/post/451074/?utm_campaign=451074

Чтобы дойти до сложных алгоритмов обработки, стоит проанализировать стандартные схемы, с чего я и предлагаю начать.


Для примеров обработки будет использоваться изображение с различным наборов цветов:
источник
PythonDigest
self-driving-desktop - Desktop Automation framework
http://github.com/hofstadter-io/self-driving-desktop
источник
PythonDigest
Django. Перемещение моделей из одного приложения в другое
https://evileg.com/ru/post/481/
источник
PythonDigest
Разработка белков в облаке с помощью Python и Transcriptic или Как создать любой белок за $360
https://habr.com/ru/post/451124/?utm_campaign=451124

Что, если у вас идея для классного, полезного белка, и вы хотите получить его в реальности? Например, хотите создать вакцину против H. pylori (как словенская команда на iGEM 2008 (http://2008.igem.org/Team:Slovenia)), создав гибридный белок, который сочетает фрагменты флагеллина E. coli, стимулирующие иммунный ответ с обычным флагеллином H. pylori?
источник
PythonDigest
Consumer Driven Contracts или Gitlab CI глазами QA test automation
https://habr.com/ru/post/451132/?utm_campaign=451132

Цели данной публикации:
 
Краткое введение в Consumer Driven Contracts (CDC)
Настройка CI pipeline на основе CDC
источник
PythonDigest
источник
PythonDigest
maildown - CLI для отправки email
http://github.com/chris104957/maildown
источник
2019 May 11
PythonDigest
Apache Kafka и потоковая обработка данных с помощью Spark Streaming
https://habr.com/ru/post/451160/?utm_campaign=451160

Сегодня мы построим систему, которая будет при помощи Spark Streaming обрабатывать потоки сообщений Apache Kafka и записывать результат обработки в облачную базу данных AWS RDS.


Представим, что некая кредитная организация ставит перед нами задачу обработки входящих транзакций «на лету» по всем своим филиалам. Это может быть сделано с целью оперативного расчета открытой валютой позиции для казначейства, лимитов или финансового результата по сделкам и т.д.
источник
PythonDigest
MU-MIMO: один из алгоритмов реализации
https://habr.com/ru/post/450948/?utm_campaign=450948

В качестве дополнения к моей недавней статье (https://habr.com/ru/post/448570/) хотелось бы также поговорить о теме MU (Multi User) MIMO. Есть у мною уже упомянутого профессора Хаардта одна очень известная статья (https://www.researchgate.net/publication/3318811_Zero-Forcing_Methods_for_Downlink_Spatial_Multiplexing_in_Multiuser_MIMO_Channels), где он вместе со своими коллегами предлагает алгоритм разделения пользователей по нисходящему каналу (Down Link) на основе линейных методов, а именно блоковой диагонализации (Block Diagonalization) канала. Статья имеет внушающее количество цитирований (https://scholar.google.ru/scholar?hl=ru&as_sdt=0%2C5&q=Zero-Forcing+Methods+for+Downlink+Spatial+Multiplexing+in+Multiuser+MIMO+Channels&btnG=), а также является краеугольной публикацией для одного из заданий экзамена. Поэтому почему бы и не разобрать основы предлагаемого алгоритма?
источник