Управление громкостью звука жестами на Python
В данной статье хочу рассказать про один проект (Идея заключается в том, чтобы менять громкость звука на компьютере при помощи жестов. Громкость будет регулироваться расстоянием между указательным и большим пальцами, а сигналом для подтверждения будет согнутый мизинец.)
Статья
В данной статье хочу рассказать про один проект (Идея заключается в том, чтобы менять громкость звука на компьютере при помощи жестов. Громкость будет регулироваться расстоянием между указательным и большим пальцами, а сигналом для подтверждения будет согнутый мизинец.)
Статья
MoreliaTalk — безопасный мессенджер с открытым исходным кодом
MoreliaTalk - это мессенджер с открытым исходным кодом, построенный на клиент-серверной архитектуре. Сервер и клиенты можно использовать как встраиваемое решение для быстрого развёртывания функционала современного чата в своём проекте, так и в личных целях. Сервер написан на языке Python, а клиенты используют разные технологии для охвата как можно большего количества платформ.
Статья
MoreliaTalk - это мессенджер с открытым исходным кодом, построенный на клиент-серверной архитектуре. Сервер и клиенты можно использовать как встраиваемое решение для быстрого развёртывания функционала современного чата в своём проекте, так и в личных целях. Сервер написан на языке Python, а клиенты используют разные технологии для охвата как можно большего количества платформ.
Статья
Парсинг контактов адресной книги Яндекс.почты в CSV на Python
Как-то в процессе работы возник вопрос как на корпоративном домене в Яндексе выгрузить все контакты организации из адресной книги Яндекс.почты в файл .csv или .xls, чтобы было красиво и потом удобно работать с этими данными в MS Excel. Оказывается, что стандартными средствами Яндекс.почты можно выгрузить только в Vcard формат, что мне совсем не подходит. Нужно потом его как-то конвертировать сторонними средствами. Такие попадались на просторах интернета, что совсем неудобно.
На помощь пришел Python.
Статья
Как-то в процессе работы возник вопрос как на корпоративном домене в Яндексе выгрузить все контакты организации из адресной книги Яндекс.почты в файл .csv или .xls, чтобы было красиво и потом удобно работать с этими данными в MS Excel. Оказывается, что стандартными средствами Яндекс.почты можно выгрузить только в Vcard формат, что мне совсем не подходит. Нужно потом его как-то конвертировать сторонними средствами. Такие попадались на просторах интернета, что совсем неудобно.
На помощь пришел Python.
Статья
Как пакетно конвертировать изображения и видео в гифки с помощью FFmpeg минуя CLI
Позвольте представить вам инструмент собственной разработки, который стал для меня буквальным лайфсейвером, а именно, речь пойдёт о приложении для Windows, которое позволяет пакетно конвертировать видео и последовательности изображений в анимированные GIF-файлы (далее по тексту - гифки, ведь так короче).
Статья
Позвольте представить вам инструмент собственной разработки, который стал для меня буквальным лайфсейвером, а именно, речь пойдёт о приложении для Windows, которое позволяет пакетно конвертировать видео и последовательности изображений в анимированные GIF-файлы (далее по тексту - гифки, ведь так короче).
Статья
Обнаружение новизны изображений с помощью Python и библиотеки scikit-learn
В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.
Статья
В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.
Статья
Бескомпромиссный CI-конвейер для питонистов
Любому Python-проекту может пойти на пользу надёжный и стабильный конвейер непрерывной интеграции (Continuous Integration, CI). В рамках таких конвейеров выполняется сборка приложений, запуск тестов, проверка кода линтерами, контроль качества программ, анализ уязвимости приложений. Правда, построение CI-конвейеров занимает много времени, требует выполнения действий, которые, сами по себе, никакой пользы не приносят. Этот материал написан для тех Python-программистов, которым нужен полнофункциональный, настраиваемый CI-конвейер, основанный на GitHub Actions. Этот конвейер оснащён всеми мыслимыми инструментами, подключён ко всем необходимым сервисам, а подготовить его к работе можно всего за несколько минут.
Статья
Любому Python-проекту может пойти на пользу надёжный и стабильный конвейер непрерывной интеграции (Continuous Integration, CI). В рамках таких конвейеров выполняется сборка приложений, запуск тестов, проверка кода линтерами, контроль качества программ, анализ уязвимости приложений. Правда, построение CI-конвейеров занимает много времени, требует выполнения действий, которые, сами по себе, никакой пользы не приносят. Этот материал написан для тех Python-программистов, которым нужен полнофункциональный, настраиваемый CI-конвейер, основанный на GitHub Actions. Этот конвейер оснащён всеми мыслимыми инструментами, подключён ко всем необходимым сервисам, а подготовить его к работе можно всего за несколько минут.
Статья
Forwarded from был бы ты человек - IT, digital
Параллельная обработка и преобразование json-фалов в pandas
Структурированные данные – хорошо, а полуструктурированные – не проблема. Формат json хоть и является очень популярным, однако не очень удобен для анализа, особенно если данных много, и они разделены на отдельные файлы. Разберем преобразование множества json файлов различной структуры в привычный аналитикам pandas.DataFrame.
Статья
Структурированные данные – хорошо, а полуструктурированные – не проблема. Формат json хоть и является очень популярным, однако не очень удобен для анализа, особенно если данных много, и они разделены на отдельные файлы. Разберем преобразование множества json файлов различной структуры в привычный аналитикам pandas.DataFrame.
Статья