В данной статье приведу, на мой взгляд, интересное решение задачи компьютерного распознавания объектов на изображении без использования обучения.
Рубрика «python3» - 11
Определение этажности дома по его фотографии без обучения с учителем
2018-09-10 в 14:48, admin, рубрики: image recognition, machine learning, python, python3, Алгоритмы, машинное обучениеПесочница и шпаргалка по изучению Python
2018-08-29 в 18:07, admin, рубрики: programming languages, python, python3, изучение языков, ПрограммированиеИзучать Python3 я начал с документации на официальном сайте. Мне понравились примеры кода, но, к сожалению, они были там не интерактивными. Хотелось попробовать выполнить код самостоятельно, с разными входными данными и посмотреть на выводимый результат. Так же мне лично легче запоминаются конструкции языка, если я их набрал несколько раз вручную. Python консоль для этого подходит отлично, но хотелось так же иметь своего рода шпаргалку, к которой можно было бы вернуться при написании программ в дальнейшем, если, например, возникнет вопрос, как в Python-е написать цикл for
и т.п. И последней каплей стало желание автоматической проверки стиля написания кода в соответствии с существующими стандартами. Читать и вникать в них было лень, поэтому хотелось чтобы проверка кода была автоматической и подсказывала какие ошибки я делаю и как их исправить.
В итоге все свои эксперименты я вылил на GitHub.
Получаем данные со счетчиков Меркурий 203.2Т по RS-485
2018-07-25 в 13:21, admin, рубрики: open source, python, python3, АСКУЭ, меркурий, Промышленное программированиеОрганизовать удаленный сбор показаний с электросчетчиков — задача вроде не сложная, счетчики с каждым годом все умнее и умнее и должны сами все отправлять, ан нет, информация конечно есть, но она разрозненная. Производители оборудования видимо тоже хотят зарабатывать на продаже своего ПО. Пишу эту статью чтобы сэкономить время всем, у кого есть похожие задачи.
Читать полностью »
NumPy в Python. Часть 4
2018-07-08 в 10:30, admin, рубрики: arrays, numpy, python, python3, перевод с английскогоюПредисловие переводчика
Всем здравствуйте, вот мы и подошли к конечной части. Приятного чтения!
Навигация:
Математика многочленов
NumPy предоставляет методы для работы с полиномами. Передавая список корней, можно получить коэффициенты уравнения:
>>> np.poly([-1, 1, 1, 10])
array([ 1, -11, 9, 11, -10])
Здесь, массив возвращает коэффициенты соответствующие уравнению: .Читать полностью »
Формула Таппера и реализация алгоритма на Python
2018-07-04 в 13:55, admin, рубрики: python, python3, Интересная математика, математика, Программирование, Таппер, Формула ТаппераВместо предисловия
Не так давно на просторах интернета узнал о такой замечательной и удивительной копии Вавилонской библиотеки как о формуле Таппера. Вернее, это больше неравенство Таппера, чем формула. Особенность данного неравенства — оно создает собственное же изображение на графике. Просто посмотрите на это чудо!
NumPy в Python. Часть 3
2018-06-09 в 12:06, admin, рубрики: arrays, numpy, python, python3, перевод с английскогоПредисловие переводчика
И снова здравствуйте! Продолжаем наш цикл статей по переводу мана о numpy. Приятного чтения.
Операторы сравнения и тестирование значений
Булево сравнение может быть использовано для поэлементного сравнения массивов одинаковых длин. Возвращаемое значение это массив булевых True/False значений:
>>> a = np.array([1, 3, 0], float)
>>> b = np.array([0, 3, 2], float)
>>> a > b
array([ True, False, False], dtype=bool)
>>> a == b
array([False, True, False], dtype=bool)
>>> a <= b
array([False, True, True], dtype=bool)
Как же, черт побери, работает async-await в Python 3.5
2018-05-21 в 11:30, admin, рубрики: async, async/await, asyncio, await, python, Python 2.7, python 3, python3, перевод, перевод статьиОт переводчика: Это перевод статьи
https://snarky.ca/how-the-heck-does-async-await-work-in-python-3-5/.
Оригинальная статья показалась мне очень полезной и, как мне кажется, определенно заслуживает внимания, если вы до сих пор плохо представляете, как работает асинхронное программирование в Python.
Все ссылки на сторонние ресурсы, встречающиеся в оригинальном тексте, сохранены как есть. Очень советую прочитать информацию по этим ссылка, в особенности различные PEP, тогда многое встанет на свои места.
Перевод в некоторых местах является достаточно вольным, многие выражения переведены не дословно, но с сохранением основного смысла. Все же русский и английский — разные языки и дословный перевод не всегда лучше и понятнее.
Некоторые термины имеют оригинальное написание рядом в скобках. Это сделано с целью сохранения изначального смысла и для возможности сопоставления с оригинальными техническими терминами в документации на английском языке.
У меня получилось перевести не все термины, некоторые можно перевести по-разному. Если вы знаете, как точно переводится тот или иной термин, прошу указывать это в комментариях. Если такой перевод сделает смысл более понятным, я с удовольствием его добавлю.
Если после прочтения у вас останутся вопросы или вы заметили неточность, обязательно напишите об этом в комментариях.
Приятного чтения!
Являясь разработчиком ядра Python мне всегда хотелось понять, как на самом деле функционирует этот язык. Я понимаю, что всегда найдутся такие закоулки, где я не буду знать всех тонкостей, но, чтобы иметь возможность помогать с решением вопросов и с дизайном языка Python в целом, мне кажется, я должен понимать его базовые семантики и как это все работает "под капотом".Читать полностью »
Хакатон, успеть за 28 часов
2018-05-18 в 8:54, admin, рубрики: Bitshares, python3, командная работа, Криптовалюты, Программирование, Социальные сети и сообщества, хакатонВ жизни каждого программиста случается хакатон. Звучит, будто болячку подцепил, но тем не менее — через это проходят все. Кто-то по желанию, кто-то по необходимости, мало ли какие пути привели человека на подобное мероприятие.
Я не буду рассказывать, что это за формат, раз вы перешли сюда, значит, как минимум представляете, о чём речь. Но зато хочу затронуть тему того, а кому оно, собственно, надо? Начну с длинной прелюдии.
NumPy в Python. Часть 2
2018-05-08 в 17:58, admin, рубрики: arrays, numpy, python, python3, перевод с английскогоПредисловие переводчика
Продолжаем перевод статьи о numpy в python. Для тех кто не читал первую часть, сюда: Часть 1. А всем остальным — приятного чтения.
Другие пути создания массивов
Функция arange аналогична функции range, но возвращает массив:
>>> np.arange(5, dtype=float)
array([ 0., 1., 2., 3., 4.])
>>> np.arange(1, 6, 2, dtype=int)
array([1, 3, 5])
Функции zeros и ones создают новые массивы с установленной размерностью, заполненные этими значениями. Это, наверное, самые простые в использовании функции для создания массивов:
>>> np.ones((2,3), dtype=float)
array([[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.]])
>>> np.zeros(7, dtype=int)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
Русификация озвучки Xiaomi Robot Vacuum
2018-05-01 в 11:19, admin, рубрики: python3, xiaomi, гаджеты, умный домПриветствую!
Есть такая замечательная библиотека python-miio, позволяющая управлять многими гаджетами Xiaomi: пылесосом, очистителем/увлажнителем воздуха, лампами и тд. В процессе чтения документации я наткнулся на в целом бесполезную, но занятную возможность заменить стандартную озвучку робота-пылесоса на свою. А поскольку на Гиктаймс мне доселе ничего подобного не попадалось, и бытовые гаджеты Xiaomi пользуются популярностью, я решил, что возможно описание процесса окажется для кого-то полезным.
Читать полностью »