Ломаем текстовую капчу на примере VK или брутфорсинг до сих пор актуален

Что мы знаем о капче? Капча — автоматизированный тест тьюринга, помогающий отсеивать подозрительные действия недобросовестных роботов от реальных людей. Но, к сожалению (или к счастью, смотря для кого), текстовая капча сильно устарела. Если еще 10 лет назад она была более-менее эффективным методом защиты от роботов, то сейчас ее может взломать любой желающий человек, более-менее разбирающийся в компьютере.

В данной статье-мануале я покажу, как создать собственную нейросеть по распознанию текстовых капч, имея под рукой домашний компьютер, базовые знания в python и немножко примеров капч.

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Как выглядит дорожная карта начинающего Python-разработчика?
1. Освоение базовых понятий и синтаксис языка
2. Изучение встроенных возможностей
3. Собрать базу из востребованных пакетов и научиться с ними работать
4. Познакомиться и поработать с ООП
5. Разработать свой Pet-проект

Если вы хотите начать изучение Python, но не готовы платить за курс, то для вас на образовательном маркетплейсе SELFSCHOOL есть бесплатный курс Python для начинающих

Проходите его в спокойном темпе, когда у вас есть свободное время, без стоп-уроков и ожиданий проверок д/з

👉 За выходом новых курсов следите на канале SELFSCHOOL

Как подружить Алису с ChatGPT

О ChatGPT сейчас не говорит только ленивый. Но ему чего-то не хватает, например голоса. Давайте попробуем соединить голосовой помощник Алиса и ChatGPT. Таким образом мы сможем взаимодействовать с ChatGPT с помощью голоса. А он с помощью голоса может нам отвечать. Конечно тут будут ограничения. Я подробно опишу их дальше. Данная статья не столько о ChatGPT, сколько о том, как писать навыки для Алисы. Было интересно разобраться и написать такой навык за вечер.

👉 Ссылка на статью

🔗python_tricks

Обработка естественного языка (NLP) методами машинного обучения в Python

В данной статье хотелось бы рассказать о том, как можно применить различные методы машинного обучения (ML) для обработки текста, чтобы можно было произвести его бинарную классифицию.

Рассмотрим задачу обработки естественного языка (NLP — Natural Lanuage Processing) на примере классификации психического здоровья для определения депрессии по комментариям в Reddit.

👉 Ссылка на статью

🔗python_tricks

Самая большая BERT-подобная модель на русском, которая поместится на ваш компьютер

Привет, это снова Максим Рябинин, исследователь в Yandex Research. В прошлом году я рассказывал на Хабре о том, как вместе с Hugging Face, Университетом Торонто и волонтёрами мы обучили state-of-the-art модель для бенгальского языка и написали об этом статью на конференцию NeurIPS. Теперь хотим поделиться новым результатом: оказывается, технологии для обучения на нестабильном железе находят приложение и внутри привычных всем кластеров.

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Как сделать интерактивную карту с маршрутами на Python

Распространённая задача программистов в работе с геопространственными данными — отобразить маршруты между различными точками....

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Практическая обработка изображения линии горизонта с помощью Python

Краткое руководство по профилированию линии горизонта городской панорамы с помощью Python в несколько строк кода

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Книга Знакомство с Python

Пытаетесь найти что-нибудь для начинающих о языке Python в интернете? Не можете решить, с чего начать? Как структурировать это море информации? В каком порядке изучать?
Если вы задаетесь подобными вопросами, потому что хотите заложить фундамент будущей карьеры питониста — эта книга для вас!

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Исчерпывающее руководство по множествам в Python

Для того чтобы писать эффективный код, Python-программисту просто необходимо уметь пользоваться множествами. В этой статье я расскажу об особенностях работы с классом set в Python.

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Как настроить python в Linux под свой проект?

Использование python и Linux «в связке» может сильно облегчить вам жизнь. Я расскажу о том, как настроить python в Linux под нужды своего проекта.

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Как я использовал нейросеть для категоризации трехмерных тел

Под катом — рассказ о том, как работник задействовал машинное обучение для распознавания и классификации трехмерных тел. При этом весь информационный контекст был ограничен геометрией этих тел, то есть исключительно набором вершин и полигонов.

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Вам нужен чистый код? Используйте правило шести

Все хотят писать чистый код. Этому посвящены целые книги.
Но вам не нужно читать книги, чтобы начать писать более чистый код прямо сейчас. Есть одна «хитрость», которой может научиться любой кодер, она делает код гораздо менее запутанным.

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Обнаружение сонливости водителя с помощью MediaPipe в Python

В этом посте мы создадим систему обнаружения сонливости водителя и оповещения, используя API-интерфейс Mediapipe для решения Face Mesh на Python. Эти системы оценивают бдительность водителя и при необходимости предупреждают водителя.

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Игра Жизнь и Julia

Мне показалось, что Julia - это хороший выбор для математика, на Питоне быстро делаются модели, а когда мы упираемся в производительность то переписываем на Julia. Тем более он позволяет почти все, что есть в Питоне

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Как мы сделали и оптимизировали механизм правил для персонализации UI

В этой статье расскажу, как мы решали проблему персонализации интерфейса пользователя на бэкенде и с какой проблемой столкнулись через какое-то время.

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Как создать эвристический алгоритм онлайн-мастеринга и получить предупреждение от RIAA

У рядового музыканта теперь нет необходимости покупать и изучать сложные инструменты для ручного рутинного аудио мастеринга: зайди на сайт, загрузи свой микс, подожди пару минут и скачай результат.

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Пишем простой классификатор текста на Python

Многие хотят написать простой классификатор текста, но теряются в тоннах книг по машинному обучению, и сложных математических формулах. Сегодня я покажу вам относительно простой пример классификации на Python, который работает просто и понятно.

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks