Все публикации пользователя
𝐀𝐧𝐝𝐫𝐞𝐲 𝐁๏𝐫๏𝐤𝐢𝐧
Всего записей: 87
Cron в Unix: Интеграция с Python для современных задач
-
Дата публикации: 28 февраля 2024
Cron — это демон в Unix-подобных системах, предназначенный для запуска заданий (скриптов или команд) в заранее определенное время. Имя "cron" происходит от греческого слова "хронос" (время), подчеркивая его функцию — планирование задач. Система Cron использует специальный синтаксис, описанный в файле crontab, который задает расписание запуска задач.
Регулярные выражения в Python
-
Дата публикации: 26 февраля 2024
Регулярные выражения (regex или regexp) — это инструмент для работы с текстом, позволяющий описывать и выявлять сложные шаблоны в строках. Они представляют собой последовательность символов, специальным образом составленную для поиска, замены, анализа или обработки текстовой информации.
Управления исключениями в Python: От основ к продвинутым техникам
-
Дата публикации: 26 февраля 2024
Исключения в Python — это механизм управления потоком программы, который используется для обработки ошибок во время выполнения. Они предоставляют способ быстро реагировать на ошибки, возникающие в программе из-за непредвиденных условий, неправильного ввода данных или других исключительных ситуаций.
Интеграция облачного хранилища с Django
-
Дата публикации: 16 февраля 2024
В современной разработке веб-приложений, особенно тех, что работают с большим объемом данных, включая медиаконтент, становится критически важным выбор надежного и эффективного способа хранения данных. Облачные хранилища представляют собой одно из самых популярных решений благодаря своей гибкости, масштабируемости и доступности. Давайте подробнее рассмотрим преимущества и недостатки облачных хранилищ, а также проведем краткое сравнение между некоторыми из наиболее популярных провайдеров.
Гармония машинного обучения: расшифровка физики звука
-
Дата публикации: 12 февраля 2024
Звуковые волны — это колебания воздуха, которые наше ухо воспринимает как звук. Эти волны распространяются от источника звука и переносят энергию через среду (например, воздух, воду, твердые тела), вызывая вибрации уха слушателя. Для анализа звука в машинном обучении важно понимать основные параметры звуковых волн: амплитуду, частоту и фазу.
Agile в 2024: Адаптируем подходы для гибкой разработки
-
Дата публикации: 12 февраля 2024
Агил (Agile) - это не просто методология, это философия, революционизировавшая подходы к разработке программного обеспечения. Всё началось в феврале 2001 года, когда группа из 17 независимых мыслителей собралась в Сноуберд, штат Юта, чтобы обсудить свои идеи о легкой («lightweight») разработке программного обеспечения. В итоге эти обсуждения привели к созданию «Манифеста Agile». Он определил четыре основных принципа, которые до сих пор являются краеугольным камнем Agile:
Развертывание приложений с GitLab CI/CD: Руководство для разработчиков
-
Дата публикации: 11 февраля 2024
GitLab CI/CD является одним из самых гибких инструментов для автоматизации процессов непрерывной интеграции (CI) и непрерывного развертывания (CD) в мире разработки программного обеспечения. Этот инструмент позволяет разработчикам автоматически тестировать и развертывать их код в различных средах, обеспечивая более высокое качество продукции и ускорение процесса разработки.
GitHub Actions CI/CD: Революция в автоматизации и оптимизации разработки
-
Дата публикации: 09 февраля 2024
GitHub Actions представляет собой мощный инструмент для автоматизации различных процессов в рамках разработки программного обеспечения, включая Continuous Integration (CI) и Continuous Deployment (CD).
Docker-compose в действии: от базовой сборки до оптимизации приложений
-
Дата публикации: 08 февраля 2024
Docker — это мощный инструмент, который революционизировал разработку и развертывание приложений благодаря технологии контейнеризации. Давайте разберемся, что это такое и почему Docker стал неотъемлемой частью современной разработки программного обеспечения.
Обработка временных рядов в машинном обучении: Практическое руководство
-
Дата публикации: 05 февраля 2024
Обработка временных рядов — это анализ последовательности данных, индексированных во времени. Этот процесс играет ключевую роль в машинном обучении, позволяя выявлять закономерности, которые не всегда очевидны при первичном осмотре данных. Во многих случаях, особенно в финансовом секторе, эти закономерности могут использоваться для прогнозирования будущих событий на основе исторических данных.