Рубрика «python» - 116

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Land Cover Classification with eo-learn: Part 1" автора Matic Lubej.

Часть 2

Предисловие

Примерно полгода назад был сделан первый коммит в репозиторий eo-learn на GitHub. Сегодня, eo-learn превратился в замечательную библиотеку с открытым исходным кодом, готовую для использования кем угодно, кто заинтересован в данных EO (Earth Observation — пр. пер.). Все в команде Sinergise ожидали момента перехода от этапа построения необходимых инструментов, к этапу их использования для машинного обучения. Пришло время представить вам серию статей, касающихся классификации покрова земли используя eo-learn

Классификация покрова земли при помощи eo-learn. Часть 1 - 1

Читать полностью »

Будучи разработчиком PyGOST библиотеки (ГОСТовые криптографические примитивы на чистом Python), я нередко получаю вопросы о том как на коленке реализовать простейший безопасный обмен сообщениями. Многие считают прикладную криптографию достаточно простой штукой, и .encrypt() вызова у блочного шифра будет достаточно для безопасной отсылки по каналу связи. Другие же считают, что прикладная криптография — удел немногих, и приемлемо, что богатые компании типа Telegram с олимпиадниками-математиками не могут реализовать безопасный протокол.

Всё это побудило меня написать данную статью, чтобы показать, что реализация криптографических протоколов и безопасного IM-а не такая сложная задача. Однако, изобретать собственные протоколы аутентификации и согласования ключей не стоит.

Hearing

В статье будет написан peer-to-peer, friend-to-friend, end-to-end зашифрованный instant messenger с SIGMA-I протоколом аутентификации и согласования ключей (на базе которого реализован IPsec IKE), используя исключительно ГОСТовые криптографические алгоритмы PyGOST библиотеки и ASN.1 кодирование сообщений библиотекой PyDERASN (про которую я уже писал раньше). Необходимое условие: он должен быть настолько прост, чтобы его можно было написать с нуля за один вечер (или рабочий день), иначе это уже не простая программа. В ней наверняка есть ошибки, излишние сложности, недочёты, плюс это моя первая программа с использованием asyncio библиотеки.
Читать полностью »

Автор статьи, перевод которой мы публикуем сегодня, говорит, что её цель — рассказать о разработке веб-скрапера на Python с использованием Selenium, который выполняет поиск цен на авиабилеты. При поиске билетов используются гибкие даты (+- 3 дня относительно указанных дат). Скрапер сохраняет результаты поиска в Excel-файле и отправляет тому, кто его запустил, электронное письмо с общими сведениями о том, что ему удалось найти. Задача этого проекта — помощь путешественникам в поиске наиболее выгодных предложений.

Python — помощник в поиске недорогих авиабилетов для тех, кто любит путешествовать - 1

Если вы, разбираясь с материалом, почувствуете, что потерялись — взгляните на эту статью.
Читать полностью »

Все привыкли считать телеграм надежной и безопасной средой для передачи сообщений любого сорта. Однако, под капотом у него крутится совершенно обычная комбинация а- и симметричного шифрований, а это ведь совсем не интересно. Да и в конце-концов, зачем вообще явно доверять свои сообщения третьей стороне?
КДПВ за авторством Antonio Prohías
TL;DR — изобретаем приватный скрытый канал через блокирования пользователями друг-друга.

Читать полностью »

Материал, описанный ниже, является результатом совместной работы с преподавателями ТУ Ильменау в рамках местного курсового проекта (Advanced Research Project). Опыт интересный, но и не лишенный определенных сложностей. Делали мы этот проект (и ещё один) вместе с моей тогда ещё невестой — да, так вот нам повезло и учиться вместе, и поехать на стажировку в Германию. По правде сказать, эту часть работы делала в большей степени именно она, но популяризировать эту тему хочется мне.

Итак, однажды мы назначили встречу, чтобы выбрать тему научной работы...

А не замахнуться ли нам на оптическую связь? Лазеры, космос, CubeSat - 1

Читать полностью »

Первым делом, приступая к работе с новым набором данных, нужно понять его. Для того чтобы это сделать, нужно, например, выяснить диапазоны значений, принимаемых переменными, их типы, а также узнать о количестве пропущенных значений.

Библиотека pandas предоставляет нам множество полезных инструментов для выполнения разведочного анализа данных (Exploratory Data Analysis, EDA). Но, прежде чем воспользоваться ими, обычно нужно начать с функций более общего плана, таких как df.describe(). Правда, надо отметить, что возможности, предоставляемые подобными функциями, ограничены, а начальные этапы работы с любыми наборами данных при выполнении EDA очень часто сильно похожи друг на друга.

Ускорение разведочного анализа данных с использованием библиотеки pandas-profiling - 1

Автор материала, который мы сегодня публикуем, говорит, что он — не любитель выполнения повторяющихся действий. В результате он, в поисках средств, позволяющих быстро и эффективно выполнять разведочный анализ данных, нашёл библиотеку pandas-profiling. Результаты её работы выражаются не в виде неких отдельных показателей, а в форме довольно подробного HTML-отчёта, содержащего большую часть тех сведений об анализируемых данных, которые может понадобиться знать перед тем, как приступать к более плотной работе с ними.
Читать полностью »

Введение

Рассмотрим дискретное вейвлет – преобразования (DWT), реализованное в библиотеке PyWavelets PyWavelets 1.0.3. PyWavelets — это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, выпущенное по лицензии MIT.

При обработке данных на компьютере может выполняться дискретизированная версия непрерывного вейвлет-преобразования, основы которого описаны в моей предыдущей статье. Однако, задание дискретных значений параметров (a,b) вейвлетов с произвольным шагом Δa и Δb требует большого числа вычислений.

Кроме того, в результате получается избыточное количество коэффициентов, намного превосходящее число отсчетов исходного сигнала, которое не требуется для его реконструкции.

Дискретное вейвлет – преобразование (DWT), реализованное в библиотеке PyWavelets, обеспечивает достаточно информации как для анализа сигнала, так и для его синтеза, являясь вместе с тем экономным по числу операций и по требуемой памяти.

Когда нужно использовать вейвлет-преобразование вместо преобразования Фурье

Преобразования Фурье будет работать очень хорошо, когда частотный спектр стационарный. При этом частоты, присутствующие в сигнале, не зависят от времени, и сигнал содержит частоты xHz, которые присутствует в любом месте сигнала. Чем нестационарнее сигнал, тем хуже будут результаты. Это проблема, так как большинство сигналов, которые мы видим в реальной жизни, нестационарны по своей природе.
Читать полностью »

И сотворил Гвидо строки по образу C, по образу массивов символов сотворил их. И увидел Гвидо, что это хорошо. Или нет?

Представьте, что вы пишете совершенно идиоматичный код по обходу неких данных с вложенностью. Beautiful is better than ugly, simple is better than complex, так что вы останавливаетесь на следующем варианте кода:

from collections.abc import Iterable

def traverse(list_or_value, callback):
    if isinstance(list_or_value, Iterable):
        for item in list_or_value:
            traverse(item, callback)
    else:
        callback(list_or_value)

Вы пишите юнит-тест, и что бы вы думали? Он не работает, причём не просто не работает, а

>>> traverse({"status": "ok"}, print)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 4, in traverse
  File "<stdin>", line 4, in traverse
  File "<stdin>", line 4, in traverse
  [Previous line repeated 989 more times]
  File "<stdin>", line 2, in traverse
  File "/usr/local/opt/python/libexec/bin/../../Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/abc.py", line 139, in __instancecheck__
    return _abc_instancecheck(cls, instance)
RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison

Как? Почему? В поисках ответа вы погрузитесь в удивительный мир коллекций бесконечной глубины.
Читать полностью »

image

Я живу в хорошем городе. Но, как и во многих других, поиск парковочного места всегда превращается в испытание. Свободные места быстро занимают, и даже если у вас есть своё собственное, друзьям будет сложно к вам заехать, ведь им будет негде припарковаться.

Поэтому я решил направить камеру в окно и использовать глубокое обучение, чтобы мой компьютер сообщал мне, когда освободится место:

image

Это может звучать сложно, но на самом деле написать рабочий прототип с глубоким обучением — быстро и легко. Все нужные составляющие уже есть — нужно всего лишь знать, где их найти и как собрать воедино.

Поэтому давайте немного развлечёмся и напишем точную систему уведомлений о свободной парковке с помощью Python и глубокого обученияЧитать полностью »

Предисловие

В качестве дополнения к моей недавней статье хотелось бы также поговорить о теме MU (Multi User) MIMO. Есть у мною уже упомянутого профессора Хаардта одна очень известная статья, где он вместе со своими коллегами предлагает алгоритм разделения пользователей по нисходящему каналу (Down Link) на основе линейных методов, а именно блоковой диагонализации (Block Diagonalization) канала. Статья имеет внушающее количество цитирований, а также является краеугольной публикацией для одного из заданий экзамена. Поэтому почему бы и не разобрать основы предлагаемого алгоритма?

MU-MIMO: один из алгоритмов реализации - 1
(ссылка на источник иллюстрации)

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js