DevGang
Авторизоваться

Удаление конфиденциальных данных из истории Git с помощью BFG 

Вот как удалить конфиденциальные данные, такие как файлы сертификатов или пароли в ваших файлах, из репозитория git и истории с помощью BFG Repo-Cleaner.

Самый быстрый способ форматирования строк в Python

Есть 3 способа форматирования строк в Python

  1. Использование оператора %
  2. Использование format()
  3. Использование f строк

Введение в Apache Hudi с PySpark 

Чтобы преодолеть проблему удаления одной строки из системы больших данных, на рынке доступно множество решений, например, от транзакционных свойств Hive до функций Delta блоков данных. Сегодня мы узнаем об Apache Hudi и сделаем несколько практических шагов по удалению записей из наборов данных.

Создание базового RESTful (CRUD) с помощью Golang и MySQL 

Мы будем разрабатывать приложение, которое предоставляет базовый сервер REST-API для операций CRUD для управления пользователями (id, firstName, lastName, age).

Golang встраиваем статику в двоичный файл (с примером сборки React) 

Известно, что Go создает статически связанные двоичные файлы без каких-либо зависимостей во время выполнения. Статические двоичные файлы отлично подходят для развертывания, поскольку для них нужен только один файл, что снижает вероятность возникновения проблем, связанных с envionment.

Связанные списки в Python 

Связанный список - это линейная структура данных, элементы которой не хранятся в непрерывном месте. Это означает, что связанный список содержит отдельные вакуоли, известные как «узлы», которые содержат данные, для которых они были созданы, и ссылку на другой узел в списке.

cpufetch - отличный инструмент для получения информации об архитектуре процессора для Linux и macOS

Обычно мы используем команду lscpu или команду / proc / cpuinfo в Linux для проверки информации о процессоре. Недавно я нашел еще один упрощенный, но более интересный инструмент для выборки архитектуры ЦП, вдохновленный neofetchpfetch или screenfetch. Давайте посмотрим, как установить cpufetch в Linux, macOS, Android и Windows, чтобы получить сведения о процессоре.

Сжатие изображения - метод DCT 

На рисунке выше показана последовательность шагов, используемых при реализации следующего алгоритма.
На рисунке выше показана последовательность шагов, используемых при реализации следующего алгоритма.

Мы видим, что в последние годы наблюдается экспоненциальный рост вычислительных ресурсов и данных. Хотя и вычислительные ресурсы, и объем данных растут, темпы роста этих же показателей резко отличаются. Теперь у нас очень большие объемы данных и недостаточно вычислительных ресурсов для их обработки в приличное количество времени. Это подводит нас к одной из основных проблем, с которыми мир сталкивается сейчас. Как мы можем сжимать информацию о данных, сохраняя при этом большую часть информации, содержащейся в данных?

В этом проекте мы будем иметь дело с информацией об изображении. К изображениям применяются два основных типа сжатия - сжатие без потерь и сжатие с потерями. Некоторыми примерами стандартов сжатия без потерь являются PNG (переносимая сетевая графика) и PCX (обмен изображениями). При сжатии без потерь вся информация сохраняется, но степень сжатия низкая. Если нам нужно более высокое сжатие, мы должны рассмотреть алгоритмы сжатия с потерями. Одним из широко используемых алгоритмов сжатия с потерями является алгоритм сжатия JPEG. Алгоритм JPEG работает на DCT, что является темой обсуждения в этом проекте.

DCT расшифровывается как Discrete Cosine Transform. Это тип быстрого вычисления преобразования Фурье, который отображает реальные сигналы в соответствующие значения в частотной области. DCT работает только с реальной частью сложного сигнала, потому что большинство реальных сигналов являются реальными сигналами без сложных компонентов. Здесь мы обсудим реализацию алгоритма DCT для данных изображения и его потенциальное использование. Проект размещен на GitHub, и вы можете просмотреть его здесь.

Почему вам действительно нужно обновить pip 

Новые выпуски программного обеспечения могут содержать исправления ошибок, новые функции и более высокую производительность. Например, в NumPy 1.20 добавлены аннотации типов и улучшена производительность за счет использования SIMD, когда это возможно. Если вы устанавливаете NumPy, возможно, вы захотите установить самую новую версию.

К сожалению, если вы используете старую версию pip, установка последней версии пакета Python может завершиться ошибкой или установиться более медленным и более сложным способом.

Почему? Комбинация управления версиями glibc, графика окончания срока службы CentOS и способов установки pip пакетов.

Давайте посмотрим, в чем именно заключается проблема, как ее решить и, наконец, если вам достаточно интересно, что ее вызывает.

Javascript: типы данных и переменные

Типы данных - это концепции, позволяющие работать с переменными.
Переменные JavaScript могут содержать такие типы данных, как строки, числа, массивы и т. д.

Присоединяйся в тусовку

Поделитесь своим опытом, расскажите о новом инструменте, библиотеке или фреймворке. Для этого не обязательно становится постоянным автором.

Попробовать

Оплатив хостинг 25$ в подарок вы получите 100$ на счет

Получить