По данным StackOverflow Python — это самый быстрорастущий язык программирования. Например, в одном из отчётов Forbes речь идёт о том, что использование Python выросло на 456%. Python применяется в Netflix, в IBM, и ещё в тысячах компаний по всему миру. Давайте не забывать и о Dropbox. Сервисы этой компании тоже написаны на Python. В соответствии с исследованием Dice, знания в области Python весьма востребованы в наши дни, а индекс популярности языков программирования говорит о том, что Python — это сегодня самый популярный язык в мире. Если сравнить Python с другими языками, то окажется, что у него есть следующие сильные стороны:

1. Совместимость с подавляющим большинством платформ и операционных систем.
2. Наличие множества опенсорсных фреймворков и инструментов.
3. Код, который легко читать и поддерживать.
4. Надёжная стандартная библиотека.
5. Стандартный механизм разработки через тестирование.

Привет, Хабр! Сегодня я предлагаю Вам перевод статьи Duomly, посвящённой изучению и практике программирования на языке Python.

Введение

Изучение Python не сильно отличается от изучения других языков программирования. Один путь для становления профессионалом в Python (или в другом любом языке) в основном зависит от имеющегося опыта и знаний. Это означает, что опытные программисты уже знакомы с основными концепциями программирования, обычные используют разные методы решения задач, когда как новички — нет.

Не смотря ни на что, имеется несколько вещей общих для всех, одна из них — Вам нужно практиковаться, очень много практиковаться!

Всем привет. Я — обычный программист, носящий лычку сеньора в одной обычной продуктовой компании. Я занимаюсь коммерческой разработкой около 10 лет, начинал с разработки прошивок для небольших железок, а сейчас изготавливаю бекенды различной степени сложности преимущественно на модных нынче Java/Kotlin. Эту профессию я выбрал по призванию — будучи ещё школьником все время что-то паял, программировал на бумажке (компьютера не было) и всё такое. Дальше шли профильное образование, работа в различных компаниях — именитых и обычных, зарубежных и отечественных. Поэтому я могу сказать, что являюсь идейным программистом. И никогда не понимал людей, которые ждут пятницу — всегда с удовольствием ходил на работу, какой бы ад там не творился. Так было по-крайней мере до недавнего времени. С какого-то момента я “сломался” и с трудом мог заставить пойти себя на некогда любимую работу. Меня и раньше что-то смущало, но теперь, когда мысли до конца оформились в голове — я могу сказать, что же не так с моим некогда уютным IT-мирком.

Что такое магия в PHP? Обычно под этим подразумевают методы вроде _construct() или __get(). Магические методы в PHP — это лазейки, которые помогают разработчикам выполнять удивительные вещи. В сети полно инструкций по их использованию, с которыми вы наверняка знакомы. Но что если мы скажем, что вы даже не видели настоящую магию? Ведь, чем больше вам кажется, что вы знаете все, тем больше магии ускользает от вас.



Давайте отбросим установленные рамки правил ООП и сделаем невозможное возможным в школе магии PHP. Главный и первый волшебный преподаватель школы — Александр Лисаченко (NightTiger). Он научит магическому мышлению и, возможно, вы полюбите магические методы, нестандартные способы доступа к свойствам, изменение контекстов, аспектно-ориентированное программирование и потоковые фильтры.

Привет, Хабр! Сегодня мы продолжаем серию статей, в которую войдет 5 подборок бесплатных обучающих курсов от компании Microsoft. Во второй части у нас самые крутые курсы для IT-Администраторов, которые сильнее всего нравятся коллегам.

Кстати!

• Все курсы бесплатные (вы даже сможете попробовать платные продукты бесплатно);
• 5/5 на русском языке;
• Начать обучение можно мгновенно;
• По окончании вы получите бейдж об успешном прохождении обучения.

Присоединяйтесь, подробности под катом!

Новая серия статей

• 8 самых новых курсов Microsoft Learn
• 10 бесплатных курсов для начинающих специалистов
• 10 бесплатных курсов для продвинутых специалистов

Следующая серия статей, начало 2020 года

• 5 бесплатных курсов для ИИ-инженеров
• 6 бесплатных курсов для безопасников
• 7 бесплатных курсов для специалистов по работе с данными (Data-Science и Data-Engineering)

Эта серия статей, 2019 год

• 7 бесплатных курсов для разработчиков
• 5 бесплатных курсов для IT-Администраторов
• 7 бесплатных курсов для архитекторов решений
• 6 самых свежих курсов по Azure
• 10 самых популярных курсов Microsoft на русском

Timsort, в отличии от всяких там «пузырьков» и «вставок», штука относительно новая — изобретен был в 2002 году Тимом Петерсом (в честь него и назван). С тех пор он уже стал стандартным алгоритмом сортировки в Python, OpenJDK 7 и Android JDK 1.5. А чтобы понять почему — достаточно взглянуть на вот эту табличку из Википедии.



Среди, на первый взгляд, огромного выбора в таблице есть всего 7 адекватных алгоритмов (со сложностью O(n logn) в среднем и худшем случае), среди которых только 2 могут похвастаться стабильностью и сложностью O(n) в лучшем случае. Один из этих двух — это давно и хорошо всем известная «Сортировка с помощью двоичного дерева». А вот второй как-раз таки Timsort.

Алгоритм построен на той идее, что в реальном мире сортируемый массив данных часто содержат в себе упорядоченные (не важно, по возрастанию или по убыванию) подмассивы. Это и вправду часто так. На таких данных Timsort рвёт в клочья все остальные алгоритмы.

Arrays, Collections: Алгоритмический минимум

Массивы и списки

Недавно на собеседовании в крупную компанию на должность Java разработчика меня попросили реализовать стандартный алгоритм сортировки. Поскольку я никогда не реализовывал самописные алгоритмы сортировки, а пользовался всегда готовыми решениями, у меня возникли затруднения с реализацией. После собеседования я решил разобраться в вопросе и подготовить список основных алгоритмов сортировки и поиска, которые используются в стандартном пакете java — Java Collections Framework (JCF). Для этого я изучил исходники Oracle JDK 7.80 (UPD: добавлена ссылка).

В самом обобщенном виде результат изучения представлен на рисунке. Подробности — в основном тексте.



Рисунок 1. Методы Arrays, Collections и реализуемые ими алгоритмы

Сейчас происходит процесс демократизации искусственного интеллекта — технология, которая недавно считалась привилегией ограниченного числа крупных компаний, становится все более доступной для отдельных специалистов.

За последние годы появилось большое количество моделей, созданных и обученных профессионалами с использованием большого количества данных и огромных вычислительных мощностей. Многие из этих моделей находятся в открытом доступе, и любой может использовать их для решения своих задач совершенно бесплатно.

В этой статье мы разберем, как предобученные нейронные сети могут быть использованы для решения задачи классификации изображений, и оценим плюсы их использования.

Предсказание класса растения по фото

В качестве примера мы рассмотрим задачу классификации изображений из конкурса LifeCLEF2014 Plant Identification Task. Задача заключается в том, чтобы предсказать таксономический класс растения, основываясь на нескольких его фотографиях.

Связанные проекты сообщества Open Data (проект Linked Open Data Cloud). Многие датасеты на этой диаграмме могут включать в себя данные, защищенные авторским правом, и они не упоминаются в данной статье

Если вы прямо сейчас не делаете свой ИИ, то другие будут делать его вместо вас для себя. Ничто более не мешает вам создать систему на основе машинного обучения. Есть открытая библиотека глубинного обучения TensorFlow, большое количество алгоритмов для обучения в библиотеке Torch, фреймворк для реализации распределенной обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных Spark и множество других инструментов, облегчающих работу.

Добавьте к этому доступность больших вычислительных мощностей, и вы поймете, что для полного счастья не хватает лишь одного ингредиента — данных. Огромное количество данных находится в открытом доступе, однако непросто понять, на какие из открытых датасетов стоит обратить внимание, какие из них годятся для проверки идей, а какие могут быть полезны в качестве средства проверки потенциальных продуктов или их свойств до того, как вы накопите собственные проприетарные данные.

Мы разобрались в этом вопросе и собрали данные по датасетам, удовлетворяющим критериям открытости, востребованности, скорости работы и близости к реальным задачам.

Однажды я писал о том, что отступы можно считать показателем сложности кода (хотя и довольно грубым). Сами по себе отступы нейтральны, так как они – лишь средство форматирования текста, но всё дело в том, что они используются для выделения особых блоков программ, например – управляющих конструкций. Читая код и натыкаясь на отступ, программист вынужден принимать во внимание то, на что указывает отступ, держать в памяти контекст, в котором существует выделенный блок. Это, естественно, повторяется, если в выделенном отступами участке кода появляется ещё один особый фрагмент.

Если не обращать внимание на содержание текстов, то вот как обычно выглядит сложный код, участки которого похожи на лежащие на боку буквы «V», и простой код, блок которого, если не учитывать разную длину строк, похож на прямоугольник.


Чем больше отступов – тем сложнее обычно и код

Скорее всего, если вас привлекло название статьи, то вы начинаете свой путь знакомства с системой контроля версий Git. В данной статье я приведу 10+ видео о пошаговом вхождении в контроль версии используя Git. Данного курса будет вполне чем достаточно для работы с такими популярными сервисами как GitHub и Bitbucket.

Однажды мой знакомый, который только начинал свой путь в ИТ кинул мне данный мемчик что слева, с вопросом "А чем плохо то?", поэтому чтобы понимать данную шутку и уметь работать с самым популярным на сегодня VCS (Version Control System) рекомендую к ознакомлению серии видеоуроков, которую я привел ниже.

Я долго не мог заставить себя начать пользоваться RSS. Все вокруг писали о том, как это удобнокласноздорово, а я все чего-то ждал… Это же надо было потратить время и усилия на то, чтоб установить какой-то ридер, или зарегистрироваться в каком-то сервисе, предоставляющем эти услуги… А так лень… А подспудно где-то еще глодала мысль «а вдруг там не все так уж просто… и где эти фиды брать…» — ну и прочая лабудень. Но как-то в начале осени…

Представляю обществественности свой проектик — онлайн-игру Гонки на клавиатуре. Это игра на яваскрипте, клавиатурный тренажер, скрещенный с автогонками. Цель проста — набирать текст быстрее соперников. Можно играть в одиночку, можно с другими посетителями сайта, можно создать отдельную игру для себя и своих друзей.

По сути, это русскоязычный клон аналогичной игры typeracer.com, но с рядом своих фишек.

Пользуясь исключительно Linux на протяжении почти четырёх лет, я могу уверенно судить о том, что Linux может, а чего — не может. Ни в коем случае не претендуя на решение всех проблем, несколько самых распространённых заблуждений я все-таки постараюсь рассеять.

За последние дни люди предложили 5 (два на сайте и 3 в хабрапочте) вариантов нового рейтинга пользователей. Во всех случаях инициативу проявили пользователи, зарегистрировавшиеся осенью, т.е. за два последних месяца.