Проецирование положения объектов с камеры видеонаблюдения на карту, используя лишь школьную геометрию
https://habr.com/ru/post/561008/?utm_campaign=561008&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Возможно ли превратить координаты на изображении в конкретные географические координаты (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D0%B5%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BA%D0%BE%D0%BE%D1%80%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%82%D1%8B)? Несмотря на то, что это звучит несколько необычно, такая конвертация вполне возможна.
Сегодня я расскажу о том, как можно спроецировать координаты с плоского изображения на карту. Эта короткая статья будет своеобразным продолжением первой статьи (https://habr.com/ru/post/483018/), в которой я рассказывал о базовых возможностях Mask R-CNN.

Распознавание волейбольного мяча на видео с дрона
https://habr.com/ru/post/559852/?utm_campaign=559852&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В прошлом году я развлекался треккингом волейбольного мяча (https://habr.com/ru/post/505672/), используя удаление фона OpenCV с анализом траекторий и даже сделал сервис (https://vbal.io/), который на основе этой информации вырезает скучные моменты из игры.

Не практичный python — пишем декоратор в одну строку
https://habr.com/ru/post/562668/?utm_campaign=562668&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Давеча, с коллегой, на работе поспорили что нельзя написать кэширующий декоратор в 4 строки, я утверждал что можно. Все началось с 4-х строк, закончилось функциональным программированием кучей lambda выражений в одну строку и декоратором в одну строку.

Python Practice Problems: Parsing CSV Files
https://realpython.com/python-interview-problem-parsing-csv-files/

Запросить 100 серверов нельзя оптимизировать код. Ставим запятую
https://habr.com/ru/post/562906/?utm_campaign=562906&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Можно выделить ряд алгоритмов, которые являются базовыми и лежат в основе практически каждой строчки программ, написанных на языках высокого уровня. Хорошо иметь под руками классический многотомный труд Дональда Кнута "The Art of Computer Programming" (https://en.wikipedia.org/wiki/The_Art_of_Computer_Programming), там детально разобраны многие базовые алгоритмы. Но прочесть и усвоить все — задача, требующая много усилий и времени, которая должна как-то быть мотивирована.

Jupyter in Visual Studio Code – June 2021 Release
https://devblogs.microsoft.com/python/jupyter-in-visual-studio-code-june-2021-release/

Python Bytes: #238 A cloud-based file system for Python and a new GUI!
https://pythonbytes.fm/episodes/show/238/a-cloud-based-file-system-for-python-and-a-new-gui

Audio

Podcast.__init__: Traversing The Challenges And Promise Of Graph Machine Learning
https://www.pythonpodcast.com/graph-machine-learning-episode-319/

Audio

Разработчик популярного веб-фреймворка FastAPI — об истории его создания и перспективах аннотаций типов Python
https://habr.com/ru/post/562948/?utm_campaign=562948&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Python-девелопер и писатель Рики Уайт взял интервью у Себастьяна Рамиреса, разработчика из Explosion AI. Но Себастьян не просто разработчик, это заметная фигура в open source сообществе, создатель популярных фреймворков FastAPI и Typer. В основном речь шла про широкие возможности применения аннотаций типов Python, историю создания фреймворка FastAPI и его дальнейшее развитие. Кроме того, Себастьян рассказал о своих планах по работе над другими open source проектами. Без лишних слов, давайте перейдем к интервью.

Получаем и отвечаем на SMS с Flask и Plivo
https://hashnode.com/post/how-to-receive-and-respond-to-incoming-sms-messages-in-python-with-flask-and-plivo-ckpzeazc400wm6rs1asqs0488

Твиттер Илона Маска в телеграме и с переводом на русский
https://habr.com/ru/post/563088/?utm_campaign=563088&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Хочу поделиться одной моей поделкой, возможно, кому-то она тоже будет полезна. В этой статье я поделюсь тем, что я сделал, чтобы читать Twitter-аккаунт Маска в удобном мне месте и имея под рукой перевод англоязычных твитов на русский.

О том как мы научили машину определять пол человека по его почерку
https://habr.com/ru/post/563086/?utm_campaign=563086&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Для начала хотелось бы упомянуть, что это далеко не первое исследование подобного рода. Начиная с 1960-х готов по настоящее время было разработанно множество программных комплексов и методик, позволяющие решать задачи идентификационного (кем именно была выполнена рукопись, представленная на исследование) и диагностического характера (дифференциации рукописей на мужское и женское, вычисление предполагаемого возраста исполнителя рукописи и т. д.). В качестве примера можно привести подобные программные комплексы: «Прогноз», «POL», «Тюльпан», «ДИА», «Прост», «Рабочее место эксперта-почерковеда» и так далее.

Создание таблицы субъектов РФ в формате Geography T-SQL (SQL Server)
https://habr.com/ru/post/563110/?utm_campaign=563110&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В процессе подготовки инструмента для автоматического определения субъекта РФ по точке (тип данных Point) потребовалась таблица вида "Субъект РФ" - "geography::Object".

[Видео] Moscow Python Podcast. Про найм разработчиков (level: all)
https://www.youtube.com/watch?v=DCvMIq4bZv8

В гостях у Moscow Python Podcast сооснователь компании Geekfactor, участник программного комитета конференции Moscow Python Conf Ксения Лыжина.

Как я пытался придумать новый подход к изучению алгоритмов через интерактивные визуализации
https://habr.com/ru/post/563162/?utm_campaign=563162&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Представьте человека, который изучает алгоритмы. Чтобы понять как они работают, приходится изучать их код и представлять, как компьютер будет его выполнять. Это странно — почему мы должны учиться думать как компьютер, вместо того, чтобы заставить его помогать нам учиться? Какая-то сильная технозависимость.

 

Basic and Full-text Search with Django and Postgres
https://testdriven.io/blog/django-search/

Обучение с подкреплением в Super Mario Bros. Сравнение алгоритмов DQN и Dueling DQN
https://habr.com/ru/post/563118/?utm_campaign=563118&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Jupyter в Visual Studio Code — июньский релиз
https://habr.com/ru/post/563156/?utm_campaign=563156&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Мы рады сообщить, что стал доступен июньский релиз расширения Jupyter для Visual Studio Code. Если вы работаете с Python, мы рекомендуем загрузить (https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python) расширение Python из Marketplace или установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Если у вас уже установлено расширение Python, вы также можете получить последнее обновление, перезапустив Visual Studio Code. Узнайте больше о поддержке Python в Visual Studio Code в документации (https://code.visualstudio.com/docs/python/python-tutorial).

 

Управляем звуком ПК от активности пользователя с помощью Python
https://habr.com/ru/post/563124/?utm_campaign=563124&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Ищем уязвимости в Python-коде с помощью open source инструмента Bandit
https://habr.com/ru/post/563246/?utm_campaign=563246&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Наверное, все разработчики слышали, что нужно писать чистый код. Но не менее важно писать и использовать безопасный код.



Python-разработчики обычно устанавливают модули и сторонние пакеты, чтобы не изобретать велосипеды, а использовать готовые и проверенные решения. Но проблема в том, что они не всегда тщательно проверены на уязвимости.