[Из песочницы] Подготовка к программированию ESP8266 на micropython

Micropython — это реализация Python 3, написанная на C, которая оптимизирована для микроконтроллеров. ESP8266 — самая простая плата с WiFi модулем. Их комбинация — это мощность, скорость и простота написания. Поскольку это мой первый опыт работы с micropython (и с МК в принципе), я столкнулся с рядом нюансов, способами решения которых я и хочу поделиться с читателем. Примеры будут для MacOS, однако они легко адаптируются под Linux и Windows.

Читать дальше → https://goo.gl/rKexke

Из первых рук: как прошёл год на Хабре

Этот год был непростым. Свой одиннадцатый год Хабрахабр провёл результативно и интересно. Мы улучшали сервисы, редизайнили, проводили семинары, конференции, встречали пользователей из песочницы, — в общем развивали сервисы как могли. НЛО мелькало то тут, то там, но сейчас оно на дозаправке в ангаре, и у нас есть минутка, чтобы рассказать об итогах года — исключительно из первых рук.

Кстати, если вы хотите узнать то же самое про Гиктаймс — вам сюда. Читать дальше → https://goo.gl/NCCb6Q

#python #pydigest #pirsipy

С новым годом!
Перед вами свежий (не прошлогодний, ха) Python Дайджест.

В выпуске вы найдете:

- Анализ 1000+ греческих вин
- Определение формата файла с помощью Python
- Оптимизация стадии инициализации Django
- Импорт и преобразование словаря LinguaLeo в флэш-карты Anki
- Где хранить бизнес логику в Django
- Асинхронная загрузка больших датасетов в Tensorflow
- Вредные заклинания в программировании
- [Аудио] Talk Python to Me: #144 Machine Learning at the Large Hadron Collider

и еще много интересного

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/210/

Друзья! Представляю вашему вниманию уникальную систему управления знаниями в области спроса языков программирования на рынке труда. Перейдя в систему вы сможете посмотреть какой язык программирования пользуется большим спросом. В системе содержатся данные по России и благоприятным для иммиграции странам. Так же можно посмотреть динамику спроса на конкретный язык программирования. Смотри, анализируй и не ошибайся с выбором "какой язык программирования мне изучать" 😉

http://vacancychoice.ru/

#python #pydigest

С новым годом!
Перед вами свежий (не прошлогодний, ха) Python Дайджест.

В выпуске вы найдете:

- Анализ 1000+ греческих вин
- Определение формата файла с помощью Python
- Оптимизация стадии инициализации Django
- Импорт и преобразование словаря LinguaLeo в флэш-карты Anki
- Где хранить бизнес логику в Django
- Асинхронная загрузка больших датасетов в Tensorflow
- Вредные заклинания в программировании
- [Аудио] Talk Python to Me: #144 Machine Learning at the Large Hadron Collider

и еще много интересного

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/210/

Автоматизация рутинных задач с помощью Python: практическое руководство для начинающих (2016)
Автор: Al Sweigart

Если вам когда-либо приходилось тратить часы на переименование файлов или обновление сотен ячеек электронных таблиц, то вы знаете, что такое рутинная работа. А что если поручить компьютеру выполнять такую работу вместо вас?
Книга научит вас использовать Python для написания программ, способных в считанные минуты сделать то, на что раньше у вас уходили часы ручного труда, причем никакого опыта программирования от вас не требуется. Как только вы овладеете основами программирования, вы сможете создавать программы на языке Python, которые будут без труда выполнять в автоматическом режиме различные полезные задачи, такие как:
— поиск определенного текста в файле или в множестве файлов;
— создание, обновление, перемещение и переименование файлов и папок;
— поиск в Интернете и загрузка онлайн-контента;
— обновление и форматирование данных в электронных таблицах Excel любого размера;
— разбиение, слияние, разметка водяными знаками и шифрование PDF-документов;
— рассылка напоминаний в виде сообщений электронной почты или текстовых уведомлений;
— заполнение онлайновых форм.
Пошаговые инструкции помогут вам лучше понять, как работает та или иная программа, а учебные проекты, предлагаемые в конце каждой главы, предоставят вам возможность испытать свои силы в улучшении ранее рассмотренных программ и использовать приобретенные знания для автоматизации аналогичных задач.
Не тратьте свое драгоценное время на выполнение чисто механической работы.
Даже если вы не написали за всю свою жизнь ни одной строки кода, вы вполне сможете заставить компьютер делать вместо вас всю грязную работу. Эту цель и преследует данная книга.

Эмпатическое картирование: когда и как им пользоваться?

Я перевел свежую статью на IDF, авторов Рикке Дама и Тео Сяна. Статья содержит инструментальную полезную и простую методику перехода от наблюдений за пользователем к определению его потребностей при разработке вашей услуги или продукта.

А вы знаете, что пользователи скорее выберут, купят и будут использовать продукты, которые просто отвечают их пожеланиям и потребностям? Эмпатическое картирование помогает понять потребности пользователя, пока вы занимаетесь медитацией над пониманием для кого же все таки вы делаете дизайн продукта? Есть много разных техник, чтобы развить этот способ эмпатии. Эмпатическое картирование одна из таких техник, которая помогает прочувствовать и собрать воедино ваши наблюдения на стадии исследований и выразить неожиданные озарения по поводу потребностей пользователей вашего продукта.

Эмпатическое картирование позволяет обобщить изученное в результате встреч с людьми во время исследовательской стадии дизайна. Подобная карта показывает четыре основных области, на которых нужно сосредоточить внимание, таким образом обеспечив обзор опыта пользователя (того самого UX, *прим. перев.). Эмпатические карты это отличный инструмент для создания идеализированных портретов пользователей, которые потом тоже лучше сделать. Читать дальше → https://goo.gl/BUxzCM

Проверки и планы «Деда Роскомнадзора» на 2018 год

Дед Роскомнадзор весь год ищет операторов персональных данных, которые с точки зрения закона «плохо себя ведут», и выписывает им предписания. В этой статье мы хотели бы рассказать о том, как это происходит, а ещё немного раскрыть планы «дедушки» на 2018 год. Чудесно, если это кому-то поможет подготовиться заранее и избежать проблем. Читать дальше → https://goo.gl/6pafPb

Требуется доработка сайта на Django.
В чем проблема: (Все коммиты есть)
– установили пакет yandex для Django
– указали настройки
– сделали статус оплаты в админке, что при простановке оплата разрешена в лк пользователя появляется кнопка оплатить
– при нажатии кнопки оплатить, перенаправляемся на страницу вида: сайт.ru/order/pay/online/..., и видим ошибку: Internal Server Error

Есть задача:
Нужно поправить ошибку при отправке заказа "Internal Server Error" на оплату Яндекс.Маркет, чтобы открывалась форма для оплаты.
Установлен модуль: https://github.com/yandex-money/yandex-money-kit-django
Все изменения закоммитить.

ПО:
Python 2.7.6
Django 1.8.2

Контроль версий: BitBucket

Народ помагите плз сделать задание
Дана квадратная матрица размерности n. Обнулите первый отрицательный элемент матрицы.?

Дайджест свежих материалов из мира фронтенда за последнюю неделю №295 (25 — 31 декабря 2017)

Предлагаем вашему вниманию последнюю в этом году подборку с ссылками на новые материалы из области фронтенда и около него.

Читать дальше → https://goo.gl/DWPBy6

Всех с наступающим, наткнулся на мощенника: https://vk.com/dikerry
Отправил деньги, работа не выполнена, человек пропал.
При этом выдает себя за другого и к http://inter-it.ru не имеет отношения.

Как итог я написал заявление в полицию, кого кинули, тоже рекомендую, т.к. теперь это можно делать даже онлайн.

#python #pydigest

С Новым Годом!
Перед вами свежий (не прошлогодний, ха) Python Дайджест.

В выпуске вы найдете:

- Анализ 1000+ греческих вин
- Определение формата файла с помощью Python
- Оптимизация стадии инициализации Django
- Импорт и преобразование словаря LinguaLeo в флэш-карты Anki
- Где хранить бизнес логику в Django
- Асинхронная загрузка больших датасетов в Tensorflow
- Вредные заклинания в программировании
- [Аудио] Talk Python to Me: #144 Machine Learning at the Large Hadron Collider

и еще много интересного

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/210/

GIF бот для Facebook Messenger используя Flask

Создание Facebook ботов — это действительно круто. Мы создадим GIF-Бота для Facebook Messenger. Бот будет отвечать пользователям GIF изображениями, которые относятся к любому тексту, который он получает от пользователей.

Подробнее: https://python-scripts.com/gif-messenger-bot-with-flask

[Из песочницы] История 3 места Russian AI Cup 2017

Всем привет! В этой статье я хочу кратко изложить ключевые моменты своей стратегии в ходе прошедшего соревнования по программированию искусственного интеллекта Russian AI Cup.

Немного о Russian AI Cup
Суть мероприятия заключается в том, что нужно было написать бота для игры, правила которой задали организаторы и меняли по ходу мероприятия.

Особенность задачи этого года состояла в том, что необходимо было создать искусственный интеллект, управляющий большим количеством боевых единиц.

Правила можно найти здесь.
Читать дальше → https://goo.gl/BA9TG4

К вопросу о принципах работы асинхронных решений

Предлагаем вашему вниманию отличное новогоднее чтение для программистов :) Статью Александра Чистякова ( alexclear ), которую тот написал, вдохновившись тезисами доклада Mons Anderson ( codesign ) на HighLoad++ 2017.

Давайте поговорим о принципах работы асинхронных решений и рассмотрим предложенную Mons Anderson классификацию. Возможно, нам удастся предложить нашу собственную классификацию.

Для того, чтобы классифицировать существующие решения, придумаем сначала оси координат. С точки зрения инженера-разработчика "синхронная" и "асинхронная" парадигмы основаны на абстракциях, различающихся как сложностью применения, так и «эффективностью» (что такое «эффективность», нам еще предстоит определить).

Осторожно, под катом жёсткий хардкор! Читать дальше → https://goo.gl/dC4Dtm

Бесплатный курс - Python Base
Python Base. 1. Теория
Python Base. 2. Установка
Python Base. 3. Переменные
Python Base. 4. Типы данных
Python Base. 5. Динамическая типизация
Python Base. 6. Операторы
Python Base. 7. Функции
Python Base. 8. Создание папок
Python Base. 9. Обработка секвенции файлов
Python Base. 10. Системные аргументы

[Indian]
https://youtu.be/XFMHSjhkeuw
#learn_python #concept_classes_objects #python_for_Beginners #concept_of_parameters
#Web_development_in_python #python_graphic

[Из песочницы] Мошенническое расширение в Google Chrome. Расследование

Эта статья обошлась мне в 3343 рубля, именно столько Я потерял при переводе Litecoin на Qiwi RUB и хочу описать мою историю подробно, чтобы Вы дорогие Хабровчане не наступили на те же грабли что и Я.

Мне нужно было вывести средства с биржи Poloniex в фиат. Для этого Я воспользовался популярным сервисом bestchange, на котором нашел сервис https://goo.gl/M6vmw5, он предложил мне перевести средства по указанному адресу

Читать дальше → https://goo.gl/htCY4n

Francois Chollet, Deep Learning with Python [2017]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
This book was written for anyone who wishes to explore deep learning from scratch or broaden their understanding of deep learning. Whether you’re a practicing machine-learning engineer, a software developer, or a college student, you’ll find value in these pages. This book offers a practical, hands-on exploration of deep learning. It avoids mathematical notation, preferring instead to explain quantitative concepts via code snippets and to build practical intuition about the core ideas of machine learning and deep learning.

You’ll learn from more than 30 code examples that include detailed commentary, practical recommendations, and simple high-level explanations of everything you need to know to start using deep learning to solve concrete problems. The code examples use the Python deep-learning framework Keras, with TensorFlow as a backend engine. Keras, one of the most popular and fastest-growing deep learning frameworks, is widely recommended as the best tool to get started with deep learning.

After reading this book, you’ll have a solid understanding of what deep learning is, when it’s applicable, and what its limitations are. You’ll be familiar with the standard workflow for approaching and solving machine-learning problems, and you’ll know how to address commonly encountered issues. You’ll be able to use Keras to tackle real-world problems ranging from computer vision to natural-language processing: image classification, time series forecasting, sentiment analysis, image and text generation, and more.

This book is written for people with Python programming experience who want to get started with machine learning and deep learning. But this book can also be valuable to many different types of readers. Even technically minded people who don’t code regularly will find this book useful as an introduction to both basic and advanced deep-learning concepts.

In order to use Keras, you’ll need reasonable Python proficiency. Additionally, familiarity with the Numpy library will be helpful, although it isn’t required. You don’t need previous experience with machine learning or deep learning: this book covers from scratch all the necessary basics. You don’t need an advanced mathematics background, either—high school–level mathematics should suffice in order to follow along.