Рубрика «python» - 67

в 19:15, , рубрики: befunge, code, compiler, fun, python, Программирование

В процессе подготовки к курсу «Основы компиляторов» для студентов 4-го курса я изучал различные эзотерические языки программирования. Вот хорошая статья на эту тему. В статье самым интересным мне показался язык Befunge (Крис Пресс, 1993 год), особо отмечу три его особенности:

  1. Поле программы представляет собой двумерный тор, т.е. физически это прямоугольная матрица команд-символов, замкнутая по верхней(нижней) границе и по левому(правому) столбцу. По полю передвигается указатель команд (каждая команда – это некий символ с координатами x,y), выполняет команду и двигается дальше. Движение может быть во все 4 стороны (по умолчанию направо с точки 0,0), а при выходе за пределы «поля» указатель появляется с противоположной стороны.
  2. В языке есть две команды (p, g), которые меняют само поле, т.е. программа «самопереписывается» в процессе выполнения. Код программы на старте может не быть равен коду на финише. Стартовала программе «123pgpg##@», а закончила работать программа «ABC@1@2@3.14» (не правильный пример).
  3. Крис Пресси отмечал, что хотел создать язык, максимально сложный для компиляции. Де-факто это так, создать именно компилятор, который делает из программы exe-файлы адски сложно, я нашел информацию, что на Си кто-то смог это сделать… Лучше всего создавать транслятор из языка в код на Python, который я все равно называю компилятором для простоты.

Читать полностью »

в 12:24, , рубрики: python, Блог компании Университет ИТМО, машинное обучение, научная работа, Университет ИТМО, Учебный процесс в IT

Как и обещали, приводим полную расшифровку первого выпуска нашего подкаста (послушать можно в Apple Podcasts). С нами разговаривал Андрей Фильченков, кандидат физико-математических наук, доцент факультета «Информационных технологий и программирования» и руководитель группы машинного обучения международной научной лаборатории «Компьютерные технологии».

Подкаст: что ждет начинающих ученых в сфере МО - 1Читать полностью »

в 14:50, , рубрики: kids, progkids, python, Scratch, trinket.io, turtle, дети, Учебный процесс в IT

В наше время большинство детей знакомится с миром программирования через создание проектов на платформе scratch.mit.edu Создание проектов происходит путем соединения разноцветных блоков без ввода кода с клавиатуры (вводим только значения переменных).
Однако, дети взрослеют, им становится тесно в мире Scratch, и в этот момент им можно предложить несколько путей развития.
Некоторые, как мой сын Артём, вдоволь поработав в графическом редакторе Scratch выбирают кружок изобразительного искусства.
Другие ребята — фанаты 2D игр, продолжают делать более профессиональные игры на платформе Construct.
Ну а фанатам программирования можно посоветовать Python, ведь это один из самых простых языков для изучения. Но как же быть, ведь ученики начальных классов совершенно не знакомы с клавиатурой?

Читать полностью »

в 9:30, , рубрики: AST, cpython, python, Алгоритмы, Блог компании Издательский дом «Питер», высокая производительность, Клиентская оптимизация, компиляция, оптимизация, Программирование

Привет.

Сегодня мы предлагаем вам перевод статьи, затрагивающей не самую обсуждаемую тему: компиляцию кода в Python, а именно: работу с абстрактным синтаксическим деревом (AST) и байт-кодом. Притом, что Python является интерпретируемым языком, такие возможности в нем чрезвычайно важны с точки зрения оптимизации. О них мы сегодня и поговорим.
Читать полностью »

в 10:10, , рубрики: Anaconda Python, ml, Nvidia, python, pytorch, машинное обучение, облачные сервисы, обработка изображений, хостинг
Ваша первая нейронная сеть на графическом процессоре (GPU). Руководство для начинающих - 1

В этой статье я расскажу как за 30 минут настроить среду для машинного обучения, создать нейронную сеть для распознавания изображений a потом запустить ту же сеть на графическом процессоре (GPU).

Для начала определим что такое нейронная сеть.

В нашем случае это математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы.

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение.

С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа, методов кластеризации и прочих методов.

Оборудование

Сначала разберемся с оборудованием. Нам необходим сервер с установленной на нем операционной системой Linux. Оборудование для работы систем машинного обучения требуется достаточно мощное и как следствие дорогое. Тем, у кого нет под рукой хорошей машины, рекомендую обратить внимание на предложение облачных провайдеров. Необходимый сервер можно получить в аренду быстро и платить только за время использования.
Читать полностью »

в 9:13, , рубрики: pandas, python, Блог компании RUVDS.com, Программирование

5 малоизвестных секретов Pandas - 1


Pandas не нуждается в представлении: на сегодняшний день это главный инструмент для анализа данных на Python. Я работаю специалистом по анализу данных, и несмотря на то, что пользуюсь pandas каждый день, не перестаю удивляться разнообразию функционала этой библиотеки. В этой статье я хочу рассказать о пяти малоизвестных функциях pandas, которые я недавно узнал и теперь продуктивно использую.

Для новичков: Pandas — это высокопроизводительный набор инструментов для анализа данных на Python с простыми и удобными структурами данных. Название произошло от понятия «panel data», эконометрического термина, которым называют данные о наблюдениях одних и тех же субъектов в течение разных периодов времени.

Здесь можно скачать Jupyter Notebook с примерами из статьи.
Читать полностью »

в 7:56, , рубрики: big data, data engineering, data frame, data mining, data.table, pandas, python, R, tidyverse, агрегация данных, группировка данных, наука о данных, обработка данных, сводные таблицы

По запросу R или Python в интернете вы найдёте миллионы статей и километровых обсуждений по теме какой из них лучше, быстрее и удобнее для работы с данными. Но к сожалению особой пользы все эти статьи и споры не несут.

Какой язык выбрать для работы с данными — R или Python? Оба! Мигрируем с pandas на tidyverse и data.table и обратно - 1

Цель этой статьи — сравнить основные приёмы обработки данных в наиболее популярных пакетах обоих языков. И помочь читателям максимально быстро овладеть тем, который они ещё не знают. Для тех кто пишет на Python узнать как выполнять всё то же самое в R, и соответственно наоборот.

В ходе статьи мы разберём синтаксис наиболее популярных пакетов на R. Это пакеты входящие в библиотеку tidyverse, а также пакет data.table. И сравним их синтаксис с pandas, наиболее популярным пакетом для анализа данных в Python.

Мы пошагово пройдём весь путь анализа данных от их загрузки до выполнения аналитических, оконных функций средствами Python и R.

Читать полностью »

в 5:21, , рубрики: python, монады, Программирование, Совершенный код, ссылочная прозрачность, функциональное программирование, чистые функции

Мне нравятся разговоры на тему «мне раньше в школе/институте/родители говорили, а теперь я узнал». Если по счастливой случайности я оказываюсь хоть немного компетентен в обсуждаемом вопросе, то такие разговоры обычно сводятся к одному из трех вариантов: «где вообще ты раньше слышал такую чушь?» (если собеседник прав), «а с чего ты взял, что это так?» (если он не прав) и «ты прав, только это не противоречит тому, что тебе говорили раньше» (в подавляющем большинстве случаев). Нравятся такие разговоры мне по следующей причине: обычно их инициатор не обременен излишним предварительным знанием вопроса, что в некоторых случаях позволяет ему указать на некоторые моменты, которые принимались как очевидные, на самом деле таковыми не являясь. И одной из тем для подобных бесед оказалось функциональное программирование.

Вообще про ФП написано и сказано столько, что вроде бы все вопросы о его применимости, крутости, производительности и т.п. обглоданы до костного мозга. И все-таки такого рода вопросы поднимаются снова и снова, и всегда найдется желающий рассказать о том, что вы все неправильно поняли, а на самом деле оно эвано как. Пожалуй, сегодня я примерю на себя эту неблагодарную роль, поскольку недавно попались на глаза несколько постов на эту многострадальную тему. В первом и втором в очередной раз рассказано, что ФП — дрянь и изучать его — только портить свою карму будущего специалиста. Другие (раз и два) куда более адекватны, в них автор ставит целью объяснить, что все эти ваши лямбды, комбинаторы, категории — не более, чем пыль в глаза, а само ФП — штука простая, понятная и приятная в быту.

На сколько это соответствует истине?
Читать полностью »

в 7:21, , рубрики: ctf, fxp, HTB, IPv6, pentest, python, ralf_rt, Rsync, информационная безопасность
image

Продолжаю публикацию решений отправленных на дорешивание машин с площадки HackTheBox. Надеюсь, что это поможет хоть кому-то развиваться в области ИБ. В данной статье нам придется проэксплуатировать уязвимости в Redis и WebMin, а также подобрать пароль к зашифрованному ключу RSA.

Подключение к лаборатории осуществляется через VPN. Рекомендуется не подключаться с рабочего компьютера или с хоста, где имеются важные для вас данные, так как Вы попадаете в частную сеть с людьми, которые что-то да умеют в области ИБ :)

Организационная информация

Специально для тех, кто хочет узнавать что-то новое и развиваться в любой из сфер информационной и компьютерной безопасности, я буду писать и рассказывать о следующих категориях:

  • PWN;
  • криптография (Crypto);
  • cетевые технологии (Network);
  • реверс (Reverse Engineering);
  • стеганография (Stegano);
  • поиск и эксплуатация WEB-уязвимостей.

Вдобавок к этому я поделюсь своим опытом в компьютерной криминалистике, анализе малвари и прошивок, атаках на беспроводные сети и локальные вычислительные сети, проведении пентестов и написании эксплоитов.
Читать полностью »

в 18:45, , рубрики: python, python биржа трейдинг инвестиции, машинное обучение, финансы в IT

В прошлой статье рассмотрено как можно получить информацию по финансовым инструментам. Дальше будет опубликовано несколько статей о том, что первоначально можно делать с полученными данными, как проводить анализ и составлять стратегию. Материалы составлены на основании публикаций в иностранных источниках и курсах на одной из онлайн платформ.

В этой статье будет рассмотрено, как рассчитывать доходность, волатильность и построить один из основных индикаторов.
Читать полностью »

1...1020...666768...7080...352
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js