Процедурная музыкальная композиция с Python

Пакет music21 Python позволяет не только исследовать музыкальные партитуры с помощью науки о данных, но и писать собственные партитуры с помощью математических операций. В этой статье объясняется, как сочинить пьесу с помощью библиотек arvo и music21 с минималистичными методами процедурной композиции:

https://deepnote.com/@essia/Procedural-music-composition-with-arvo-9b35ebd7-63e0-47bc-a3d5-c503954a083d

7 расширенных возможностей Python

Опытные разработчики знают об этих операторах и функциях, которые помогают гораздо удобнее взаимодействовать и эффективнее использовать Python. Но новички могут не знать о них или не понимать, как их применять на практике.

Эта статья поможет вам познакомиться с 7 возможностями Python, которые помогут вывести ваш код на новый уровень:

https://nuancesprog.ru/p/15947/

​Pet-проект для обучения, или как в одиночку написать Helpdesk

Крестики-нолики, змейки и прочее уже делали многие. А сможете ли вы написать собственный Helpdesk? Если хотите бросить вызов такой нетривиальной задаче, то эта статья вам поможет:

https://habr.com/ru/post/675492/

​Простым языком о языковых моделях и цепи Маркова

N-граммы – это статистические модели, которые предсказывают следующее слово после N-1 слов на основе вероятности их сочетания. Такие распределения вероятностей имеют широкое применение в машинном переводе, автоматической проверке орфографии, распознавании речи и умном вводе.

О том, как именно это работает, можно узнать в этой статье:

https://habr.com/ru/post/675218/

#ml

Пишем первую программу по машинному обучению до 50 строк с помощью Scikit-Learn

Scikit-learn — это библиотека машинного обучения для Python, построенная поверх нескольких библиотек Python, включая NumPy, SciPy и Matplotlib. Она содержит общие концепции машинного обучения и считается более легким для новичков вариантом по сравнению с, например, TensorFlow.

В этом туториале вы создадите нейросеть с минимум усилий:

https://habr.com/ru/post/677274/

#ml

Интеграция картин в видео фасада здания за 60 часов

Можно ли в сжатые сроки создать анимацию из фотографий, которые имитировали бы движение листвы, людей и автомобилей с интеграцией туда картин, если в вашем распоряжении только несколько пано, навыки работы с Python и минимум опыта работы с изображениями? Оказывается можно. Автор статьи поделился своим опытом решения подобной задачи:

https://habr.com/ru/post/676360/

#ml

Книги по Python для начинающих питонистов

Полезная подборка книг, предназначенных для начинающих программистов или тех, кто хочет начать изучение языка с самого нуля. Книги в подборке представлены и на английском, и на русском языках.

https://pythonist.ru/samye-novye-knigi-po-python-dlya-nachinayushhih/

#книги #подборка

​Автоматическое тестирование QT GUI с помощью python и funq

Funq - инструмент для функционального тестирования QT-приложений с помощью python. Он обладает низким порогом входа, кроссплатформенностью, открытым исходным кодом и другими преимущества перед аналогами. Как им пользоваться, узнаете в этой статье:

https://habr.com/ru/post/676274/

#qa

Подборка актуальных вакансий

— Devops-инженер
Где: Санкт-Петербург, Москва, можно удалённо
Опыт: от 1 года

— Специалист информационной безопасности ИТ-инфраструктуры
Где: Москва
Опыт: от 1 года

— Python-разработчик
Где: Москва
Опыт: от 3 лет

— Senior Python-разработчик
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 3 лет

#вакансии #работа

Целых 11 минут... А он упорный

​Работа с линейными системами в Python с помощью scipy.linalg

Линейная алгебра широко используется в самых разных ситуациях. И вы можете использовать ее для решения многих задач, если систематизируете информацию с помощью таких понятий, как векторы и линейные уравнения. В Python большинство подпрограмм, связанных с этой темой, реализованы на основе scipy.linalg, который предлагает очень быстрые возможности линейной алгебры.

В этой статье вы узнаете, как применять концепции линейной алгебры к практическим задачам, используя scipy.linalg, работать с векторами и матрицами и многое другое:

https://realpython.com/python-scipy-linalg/

Как автоматизировать операции Kubernetes посредством Python

В данной статье вы научитесь работать с клиентской библиотекой Python для Kubernetes (kubernetes-client/python) и автоматизировать любые скучные задачи K8s, стоящие перед вами:

https://nuancesprog.ru/p/15988/

#kubernetes

​PyPI ввела обязательную 2FA для критически важных проектов

Для управления проектами, помеченными в репозитории как «критически важные», их администраторам принудительно включат двухфакторную аутентификацию, по прохождении которой можно будет публиковать, изменять или обновлять проект. В общей сложности в списке «критических» состоит около 3500 репозиториев экосистемы Python.

На данный шаг администрация PyPI пошла после нескольких атак, которые были проведены в последнее время. А чтобы облегчить администраторам было проще, PyPI совместно с Google Open Source Security Team предлагает воспользоваться аппаратными ключами доступа.

Подробнее: https://habr.com/ru/company/itsumma/news/t/676238/

#новость

​Простое руководство по форматированию строк в Python с помощью f-строк

Если вы изучаете Python уже некоторое время, то, вероятно, используете " " для создания строк. Однако тому, кто хочет повысить уровень работы на Python, следует использовать f-строки.

В этом руководстве будет подробно рассказано о том, как форматировать строки в Python с помощью f-строк, как добавлять переменные, разделители-запятые, нули справа/слева, даты и многое другое:

https://nuancesprog.ru/p/15972/

​Параллельная обработка большого файла в Python

Для параллельной обработки мы делим нашу задачу на подблоки. Это увеличивает количество заданий, обрабатываемых программой, и сокращает общее время обработки.

В этой статье вы узнаете, как сократить время обработки больших файлов с помощью пакетов Python multiprocessing, joblib и tqdm:

https://www.kdnuggets.com/2022/07/parallel-processing-large-file-python.html

Что такое выпас данных и почему он необходим?

Плохие данные приводят к принятию некачественных решений. Поэтому вам необходимо очистить и отформатировать ваши данные – взять их под контроль, чтобы они были готовы к последующим процессам. Тут на помощь приходит выпас данных. Он позволяет более тщательно преобразовать, переформатировать и подготовить данные, чем при простой очистке.

Подробнее о методе:

https://habr.com/ru/company/piter/blog/675796/

#datascience

​Sportmaster Lab ищет аналитиков

В компанию нужны:

— системный аналитик: https://bit.ly/3B5WA7X
— аналитик данных: https://bit.ly/3bewaGM
— Middle Data / ML Engineer: https://bit.ly/3zkidAa
— старший аналитик 1С: https://bit.ly/3cyjLO3

#вакансии #работа