Подборка уроков по разработке на Python для начинающих — 2D игра с использованием PyGame, парсер сайтов, классификатор слов на основе машинного обучения и многое другое:

https://tprg.ru/XUhE

#python

​Применение структур данных и алгоритмов на практике

Нужны ли в работе алгоритмы и структуры данных, или это просто страшилки для собеседований?

Гергели Орош — разработчик с опытом работы в Uber, Skype и Skyscanner — показал на примерах, как он и его команда применяли алгоритмы и структуры данных в реальных проектах:

https://tprg.ru/5fLv

#алгоритмы

У Microsoft на гитхабе есть репозиторий, в котором они собрали лучшие практики, примеры кода и документацию по их сервису Computer Vision для распознавания объектов на изображениях:

https://tprg.ru/WFHV

#microsoft #computervision

Дорожная карта по Computer Science, в которой собраны необходимые для изучения темы и конкретные технологии:

https://tprg.ru/HPT7

#computerscience #шпаргалка

​Шпаргалка по OpenCV — Python

OpenCV — бесплатная библиотека с несложными алгоритмами, которые используются в распознавании объектов на фото или видео, в 3D-рендере, в поиске идентичных изображений и много где ещё. Изначально она была написана на C++, но сегодня имеет интерфейсы на Java, MATLAB и даже на Python (в этой статье как раз его и используют).

На крутых примерах и, самое главное, с пёсиками в статье показывают, как использовать OpenCV в своих проектах:

https://tprg.ru/qEnG

#python #opencv

​Тесты в Python: все основные подходы, плюсы и минусы

Разработчица из Едадила рассказала, что такое тестирование ПО на Python, какие бывают тесты и зачем их писать.

В видео на простых примерах можно узнать про библиотеки для тестирования Python-кода (unittest, pytest, mock), принципы их работы и отличия между ними.

А текстовая версия доклада есть здесь: https://tprg.ru/k6zH

#python #яндекс

Бразильский программист собрал в одном месте заметки по компьютерному зрению и основам алгоритмической обработки изображений.

Распознавание объектов и цифр, библиотеки для визуализации 3D-графиков, сложная теория обработки изображений простым языком и не только. Всё на Python, с красивыми картинками и примерами кода:

https://diegoinacio.github.io/computer-vision-notebooks/

#python #computervision

10 Crazy Cool Project Ideas for Python Developers
https://livecodestream.dev/post/2020-09-20-10-crazy-cool-project-ideas-for-python-developers/

1. Первичный анализ данных с Pandas
2. Визуальный анализ данных c Python
3. Классификация, деревья решений и метод ближайших соседей
4. Линейные модели классификации и регрессии
5. Композиции: бэггинг, случайный лес
6. Построение и отбор признаков. Приложения в задачах обработки текста, изображений и геоданных
7. Обучение без учителя: PCA, кластеризация
8. Обучение на гигабайтах c Vowpal Wabbit
9. Анализ временных рядов с помощью Python
10. Градиентный бустинг

40 лучших курсов по математике для программистов (ru) 2018

Подборка лучших инструментов для прокачивания знаний в математике.

Читать

#article #beginner

Продолжаем серию обучающих видео от Хекслета. Сегодня Сергей Табб, наставник Хекслета, рассказывает и показывает, как сделать свой первый вклад в опенсорс, пройдя от форка репозитория до смердженного пул-реквеста.

Смотреть здесь: https://youtu.be/pUT3mx1ZRUM

Существует распространённое заблуждение: якобы единственный способ избежать ошибок типизации в JavaScript — писать код на языке со статической типизацией, который компилируется в JavaScript. С этой целью используют ClojureScript, Elm, ReasonML, TypeScript и так далее. На самом деле существует альтернативный способ борьбы с ошибками типизации — проверка или линтинг типов. Читайте о нём в подробной статье.

How To Build And Deploy Your Dashboard With Python, Google Sheets, and Vue.js | by Matt | Oct, 2020 | Towards Data Science
https://towardsdatascience.com/how-to-build-and-deploy-your-dashboard-with-python-google-sheet-and-vue-js-c34140c1afc8

A beginner's guide to the math that powers machine learning
https://thenextweb.com/neural/2020/10/02/a-beginners-guide-to-the-math-that-powers-machine-learning-syndication/

Python has a Built-in Database — Here’s How to use it | by Dario Radečić | Oct, 2020 | Towards Data Science
https://www.betterdatascience.com/python-has-a-built-in-database-heres-how-to-use-it/

10 Awesome Python 3.9 Features. The Must-Know Python 3.9 Features | by Farhad Malik | Oct, 2020 | Towards Data Science
https://towardsdatascience.com/10-awesome-python-3-9-features-b8c27f5eba5c

RIPGREP - аналог GREP, ACK, написан на RUST, быстрый поиск содержимого в файлах с возможностью замены

В репозитории ripgrep есть готовые пакеты под Linux, macOS, Windows

- понимает .gitignore, не следует за символическими ссылками, пропускает бинарные и скрытые файлы, можно использовать регулярные выражения
- быстрый, сотни файлов, в разы быстрее чем аналоги

Быстрое введение в ripgrep, со ссылками на репу, ссылки на сравнительные тесты там же в статье (скорость действительно впечатляет)

https://sys-adm.in/systadm/905-ripgrep-bystryj-umnyj-poisk-soderzhimogo-v-fajlakh-ustanovka-v-linux-macos.html

Регулярные выражения в Ripgrep

https://learnbyexample.github.io/substitution-with-ripgrep/

Что такое ripgrep писал ранее:

https://t.me/sysadm_in_channel/1862

Linux - Быстрое восстановление файлов, на примере восстановления .ICEauthority

Бывает так, что файлы удаляются, особенно часто этот факт имеет место на десктопных рабочих станциях, особенно момент восстановления файлов может быть затруднителен, если это Linux, восстанавливаем быстро, без шума и пыли:

https://sys-adm.in/systadm/nix/922-linux-vosstanovlenie-fajlov-na-primere-iceauthority.html