Как использовать HDF5-файлы в Python
https://habr.com/post/416309/?utm_campaign=416309

HDF5 позволяет эффективно хранить большие объемы данных


При работе с большими объемами данных, будь то экспериментальные или имитируемые, их хранение в нескольких текстовых файлах не очень эффективно. Иногда вам нужно получить доступ к конкретному подмножеству данных, и вы хотите сделать это быстро. В этих ситуациях формат HDF5 решает обе проблемы благодаря очень оптимизированной надстроенной библиотеке. HDF5 широко используется в научных средах и имеет отличную реализацию в Python, предназначенную для работы с NumPy прямо из коробки.

Нейробугу́рт. Как мы научили нейросеть придумывать мемы на год раньше Стэнфорда
https://habr.com/post/416379/?utm_campaign=416379

К написанию статьи меня подтолкнула вот эта новость (https://motherboard.vice.com/en_us/article/gyk3dq/stanford-researchers-trained-a-neural-network-to-make-these-memes) (+исследование (https://arxiv.org/abs/1806.04510)) про изобретение генератора мемов учеными из Стэнфордского университета. В своей статье я попытаюсь показать, что вам не нужно быть ученым из Стэнфорда, чтобы делать с нейросетями интересные вещи. В статье я описываю, как в 2017 году мы обучили нейронную сеть на корпусе из примерно 30 000 текстов и заставили ее генерировать новые интернет-мемы и мемы (коммуникационные знаки) в социологическом смысле слова. Описан использованный нами алгоритм машинного обучения, технические и административные трудности, с которыми мы столкнулись.

Извлекаем уровни из Super Mario Bros с помощью Python
https://habr.com/post/416241/?utm_campaign=416241

Для нового проекта мне понадобилось извлечь данные уровней из классической видеоигры 1985 года Super Mario Bros (SMB) (https://ru.wikipedia.org/wiki/Super_Mario_Bros.). Если конкретнее, то я хотел извлечь фоновую графику каждого уровня игры без интерфейса, подвижных спрайтов и т.п.


Разумеется, я просто мог склеить изображения из игры и, возможно, автоматизировать процесс с помощью техник машинного зрения. Но мне показался более интересным описанный ниже метод, позволяющий исследовать те элементы уровней, которые нельзя получить с помощью скриншотов.


На первом этапе проекта мы изучим язык ассемблера 6502 и написанный на Python эмулятор. Полный исходный код выложен здесь (https://gist.github.com/matthewearl/733bba717780604813ed588d8ea7875f).

Этот div выглядит по-разному в разных браузерах http://amp.gs/7ZVk

Розв'язок завдання про „дешифруванню“ кожного другого слова зі стрічки. https://github.com/Searge/Solutions/blob/master/PythonKids/each_2_word_in_str.py

Аналоги в Python и JavaScript. Часть первая
https://habr.com/post/416617/?utm_campaign=416617

Несмотря на то что Python и Javascript довольно сильно отличаются, существует много схожего, о чем должен знать любой фулстек разработчик. В этой серии (https://djangotricks.blogspot.com/2018/06/equivalents-in-python-and-javascript-part-1.html) из 4-х статей мы увидим что есть общего в обоих языках, и рассмотрим ряд известных проблем а также способы их решения.

teen - manual для статус кодов HTTP
http://github.com/shobrook/teen

​​У світі цифрового дизайну використання так званих UI наборів, текстур, іконок настільки неминучий процес, як використання веб-розробниками високорівневих мов програмування. Адже дуже важко спробувати зробити ваші проекти унікальними при використанні ресурсів, що створені не вами. Тому сьогодні ознайомимось з 10 кращими безкоштовними скриптами, що були розроблені для збагачення дизайнерського досвіду.

Експериментування з цими безкоштовними інструментами є справжнім задоволенням, головним чином тому, що створення креативного, професійного фону вібдувається лише в один клік. Скрипти охоплюють всі сучасні стилі, які підійдуть до будь-якого дизайну.

Тож ми підготували 10 безкоштовних генераторів фону для веб-дизайнерів – https://prodesign.in.ua/2018/06/10-bezkoshtovnyh-heneratoriv-fonu-dlya-veb-dyzajneriv/

Дуже легко зробити помилку. І неважливо, чи ви досвідчений спеціаліст або лише починаєте свій шлях в веб-дизайні.

Створення сайтів, логотипів або застосунків, креатив взагалі — все це супроводжується вчиненням помилок. На перший погляд всі ці проекти мають стандартний набір елементів обов’язкових для показу, але попри цю «стандартність» веб-дизайнери чомусь забувають про деякі з них.

До того ж, замовники, яким дуже часто не зрозуміло що, куди, навіщо і чому в макеті розташовується, тим паче не думають по подібні речі. Тому веб-дизайнер має враховувати всі нюанси наперед, щоб запобігти розробці макету за принципом «нехай буде».

Нижче перелічені 20 речей, про які ми забуваємо найчастіше.
https://prodesign.in.ua/2018/07/profesiya-veb-dyzajner-20-rechej-pro-yaki-zabuvayut-dyzajnery/

distroless - docker образы для запуска Python минимальными усилиями
http://github.com/GoogleContainerTools/distroless

Terminus - эмулятор терминала для Sublime Text.
http://github.com/randy3k/Terminus

Talk Python to Me: #169 Как стать создателем контента
https://talkpython.fm/episodes/show/169/becoming-a-python-content-creator

Аудио-подкаст

Настройка Sublime Text 3 для Python разработки
http://feedproxy.google.com/~r/djangonaut/~3/U8tN8Ik5r80/setup-sublime-text-3-for-python-development.html

Пишем и читаем CSV файлы
https://realpython.com/python-csv/

Основы статистики на Python: вероятности
https://www.dataquest.io/blog/basic-statistics-in-python-probability/

10 курсов по машинному обучению на лето
https://habr.com/post/417641/?utm_campaign=417641

За последние десятилетия с помощью машинного обучения создали самоуправляемые автомобили, системы распознавание речи и эффективный поиск. Сейчас это одна из самых быстроразвивающихся и перспективных сфер на стыке компьютерных наук и статистики, которая активно используется в искусственном интеллекте и data science. Методы машинного обучения используются в науке, технике, медицине, ритейле, рекламе, генерации мультимедиа и других областях.


Команда Университета ИТМО собрала десять курсов по машинному обучению, которые можно успеть пройти до конца лета. Одним они помогут войти в профессию, а другим — углубиться в нее.

Всё что нужно знать о сборщике мусора в Python
https://habr.com/post/417215/?utm_campaign=417215

Как правило, вам не нужно беспокоиться о сборщике мусора и работе с памятью когда вы пишете код на Python. Как только объекты больше не нужны, Python автоматически освобождает память из под них. Несмотря на это, понимание как работает GC поможет писать более качественный код.

В отличие от других популярных языков, Python не освобождает всю память обратно операционной системе как только он удаляет какой либо объект. Вместо этого, он использует дополнительный менеджер памяти, предназначенный для маленьких объектов (размер которых меньше чем 512 байт). Для работы с такими объектами он выделяет большие блоки памяти, в которых в дальнейшем будет хранится множество маленьких объектов.

 

Photon - паук для поиска ссылок, файлов
http://github.com/s0md3v/Photon