Как искусственный интеллект борется с вредителями
https://habr.com/ru/post/525514/?utm_campaign=525514&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сегодня, в преддверии старта набора на новый поток курса «Machine Learning» (https://skillfactory.ru/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&utm_medium=habr&utm_campaign=habr_ML&utm_term=regular&utm_content=021120), делимся с вами переводом поста из блога PyTorch, в котором рассказывается о работе ИИ для борьбы с вредителями, который анализирует ситуацию по фотографиям феромоновых ловушек в условиях индийской глубинки, где выращивают хлопок, о применении PyTorch Mobile для развертывания моделей прямо на смартфоне в оффлайне, о сжатии моделей и, конечно, немного о том, как работать с аномальными изображениями, которые отправляют индийские фермеры.

Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за октябрь 2020
https://habr.com/ru/post/526170/?utm_campaign=526170&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В октябре традиционно в центре внимания вновь GPT-3. С моделью от OpenAI связано сразу несколько новостей — хорошая и не очень.

Fourier Transforms With scipy.fft: Python Signal Processing
https://realpython.com/python-scipy-fft/

Podcast.__init__: Bringing Artificial Intelligence Projects From Idea To Production - Episode 287
https://www.pythonpodcast.com/henrik-landgren-artificial-intelligence-episode-287/

Audio

Прототип на «коленке»: cоздание приложения для мониторинга датчиков сердечного ритма в спортивном зале
https://habr.com/ru/post/526090/?utm_campaign=526090&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Однажды за утренним кофе обсуждали с приятелем современные технологии Интернета вещей и разговорились на предмет реализации системы мониторинга фитнес-оборудования в спортивном клубе. Приятель искал способ реализации своей идеи с нулевой стартовой стоимостью, а мне интересно было сделать что-то полезное и устроить себе очередную проверку знаний и творческих способностей.

OpenPyXL – Working with Microsoft Excel
https://www.blog.pythonlibrary.org/2020/11/03/openpyxl-working-with-microsoft-excel-using-python/

Определение токсичных комментариев на русском языке
https://habr.com/ru/post/526268/?utm_campaign=526268&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сегодня социальные сети превратились в одну из главных коммуникационных платформ как в онлайне, так и реальной жизни. Свобода выражения разных точек зрения, в том числе токсичных, агрессивных и оскорбительных комментариев может иметь долговременные негативные последствия для мнений людей и социальной сплочённости. Поэтому одной из важнейших задач современного общества является разработка средств автоматического определения токсичной информации в интернете для уменьшения негативных последствий.

Развертывание интерактивных визуализаций данных в реальном времени на Flask и Bokeh
https://habr.com/ru/post/526076/?utm_campaign=526076&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Python имеет фантастическую поддержку полезных инструментов анализа: NumPy, SciPy, pandas, Dask, Scikit-Learn, OpenCV и многих других. Из библиотек визуализации данных для Python Bokeh (https://bokeh.org/) преобладает как самая функциональная и мощная. Эта библиотека поддерживает несколько (https://demo.bokeh.org/) интерфейсов, охватывающих многие распространенные варианты применения.

25 лучших репозиториев GitHub для разработчиков Python
https://habr.com/ru/post/526334/?utm_campaign=526334&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Согласно опросу разработчиков на StackOverflow в 2020 году*, Python — один из самых любимых языков в мире. Что еще более интересно, Python — это язык, который разработчики больше всего хотят попробовать в своей работе. Если вы один из тех, кто использует Python и хочет прокачать свои знания, или один из тех, кто хочет изучить Python, вы попали в нужное место. Под катом 25 лучших репозиториев Python на GitHub.

Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 4. Структуры данных
https://habr.com/ru/post/526316/?utm_campaign=526316&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Данная статья — четвертая в серии. Ссылки на предыдущие статьи: первая (https://habr.com/ru/post/517556/), вторая (https://habr.com/ru/post/518768/), третья (https://habr.com/ru/post/520204/)

Caching in Python Using the LRU Cache Strategy
https://realpython.com/lru-cache-python/

Удав укрощает Graal VM
https://habr.com/ru/post/526484/?utm_campaign=526484&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Лично у меня Graal давно вызывает нескрываемый интерес и я пристально слежу за докладами и последними новостями в этой области. Одно время попался на глаза доклад (https://www.youtube.com/watch?v=RG9Ne2tkRuQ) Криса Талингера. В нём Крис рассказывает как в Twitter удалось получить значительный выигрыш в производительности, применив для настройки Graal алгоритмы машинного обучения. У меня появилось стойкое желание попробовать подобное самому. В этой статье хочу поделится тем, что в итоге получилось.  

Забываете передавать аргументы в функцию? Вам поможет contextvars
https://habr.com/ru/post/526322/?utm_campaign=526322&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Мы в Яндекс.Такси любим писать логи. Ещё больше мы любим, когда логи помогают нам расследовать проблемы в продакшене. При нагрузке в десятки тысяч RPS просто набора лог-записей мало. Хочется уметь фильтровать логи по пользователю, видеть последовательность вызовов клиентского API, а также углубляться в логи запроса.
 
Для реализации такого интерфейса каждая лог-запись в обработчике сопровождается метаинформацией: id заказа, пользователя, запроса. Однако иногда разработчики забывают добавить метаинформацию при логировании.

Мелкая питонячая радость #12: вирусы и зловредное ПО на Python
https://habr.com/ru/post/526438/?utm_campaign=526438&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В мире  существует много явлений с сомнительной и спорной репутацией. Например, сюда можно отнести  хоккей на траве, датскую квашеную селедку и мужские трусы-стринги. А еще к этому  списку можно с абсолютной уверенностью добавить вирусы на Python.
Трудно сказать, что толкает людей на создание вредоносного ПО на этом языке программирования. Обилие выпускников “шестимесячных курсов Django-программистов” с пробелами в базовых технических познаниях?  Желание нагадить ближнему без необходимости учить C/C++?  Или благородное желание разобраться в технологиях виримейкерства путем создания небольших прототипов вирусов на удобном языке?

Внедряем оплату BTC куда угодно (Python)
https://habr.com/ru/post/525638/?utm_campaign=525638&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Полгода назад взялся за один проект с возможностью оплаты биткойном. Так как проект делали на языке python, то и оплату хотелось реализовать на нем же. Сразу же взялся анализировать готовые решения, доступные библиотеки и Rest API Blockchain.com. С апи блокчейна я моментально обломался, так как их токен для использования апи довольно не просто получить.

Create A Form Template - Building SaaS #78
https://www.mattlayman.com/building-saas/create-form-template/

Audio

Test and Code: 137: Become an Author - Matt Harrison interviews Brian Okken
https://testandcode.com/137

Audio

Python⇒Speed: Poetry vs. Docker caching: Fight!
https://pythonspeed.com/articles/poetry-vs-docker-caching/

Python. Язык, на котором просто мыслить
https://habr.com/ru/post/526718/?utm_campaign=526718&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Поскольку мы убеждены, что Python — лучший язык программирования для начинающих, а также для работы с data science и машинным обучением, сегодня предлагаем вам перевод несколько мировоззренческого поста с сайта Dropbox, где завершил свою карьеру Гвидо ван Россум — о смысле и незаменимости языка Python.

PyCharm исполнилось 10 лет
https://habr.com/ru/post/526662/?utm_campaign=526662&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

У PyCharm юбилей. На протяжении десяти лет наша IDE развивалась вместе с Python, отражая изменения в языке и отвечая на запросы Python-разработчиков. Все это время мы стремились сделать PyCharm максимально удобной и эффективной IDE.