Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Скатерть Улама - это очень красивое и наглядное представление структуры простых чисел. Красивая картинка говорит о том, что расположение простых чисел на оси натуральных чисел не случайно.
В данной статье я постараюсь описать долгий и усердный путь от разработки алгоритмов бота до создания моделей искусственного интеллекта для автоматизированной крипто-торговли на бирже. Статья будет разделена на несколько частей, так как мне удалось создать три успешные модели с различными тактиками, которые принесли больше прибыли, чем убытков.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
В этой второй части серии вы узнаете, как:- Использовать SQL-инструкции в Python
В процессе анализа SOTA решений, наткнулся на очень интересный фреймворк для прогнозирования временных рядов Chronos, который компания Amazon выкатила в опенсорс в мае 2024 года.
Когда закончил писать механизм своего торгового робота обнаружил, что самое главное всё таки не сам механизм, а стратегия, по которой этот механизм будет работать.
Двусвязный список — это структура данных, в которой каждый элемент содержит ссылки как на предыдущий, так и на следующий элементы, что позволяет легко перемещаться в обоих направлениях. В отличие от того же односвязного списка, двусвязный дает более гибкое управление данными.Начнем с основ, разберемся, как они работают, где их реально стоит применять и как реализовать двусвязный список с нуля (да, на время забудем про библиотеку collections и её deque).
В этой статье я хочу поговорить о дообучения языковых моделей. В интернете уже много информации на эту тему, но большинство подобных статей затрагивают ее поверхностно. Сегодня я попробую разобраться в этом подробнее.
Иногда мы настолько бываем увлечены способами увеличения мощности тестов, снижения дисперсии, уменьшения длительности теста, что забываем смотреть на данные при использовании стандартного критерия Стьюдента. В этой статье я постараюсь простым языком рассказать о последствиях, к которым может привести слепой запуск A/B-тестов без предварительного А/А-тестирования.
Почитав эту статью: https://habr.com/ru/articles/684858 (особенно заинтересовали Waypoints) и обзаведясь коптером DJI, пришел к выводу - да, классно, здорово, но не удобно. Если стоит задача облететь и снять видео поля площадью пару десятков гектаров, то ставить ручками точки маршрута не очень удобно. Занимает много времени. ///
Pandas — это основная библиотека для работы с данными. Вот несколько приёмов, которые я использую, чтобы быстрее и проще выполнять повторяющиеся задачи по работе с данными.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Зачем писать дневник, если можно его надиктовывать? Казалось бы, здравая мысль, но как потом с ним работать? И нужен ли он вообще в таком виде? Сейчас есть довольно большое количество программ, которые сразу сделают speech‑to‑text, и проблемы не будет. А что, если такая идея возникла «‑дцать» лет назад, когда деревья были большими, а в телефонах только‑только появилась функция «диктофон»?
Сегодня я покажу вам, что для создания полноценных кроссплатформенных приложений достаточно одного языка — Python.
Попалась мне недавно статья 2019 года с названием Local-first software. В этой статье авторы предлагают идеологию построения софта, которая меня сильно зацепила. Сейчас у нас есть две крайности при выборе архитектуры софта. С одной стороны, имеются «старомодные» оффлайновые приложения, в которых все данные для работы хранятся у пользователя на компьютере.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
JSON — один из самых распространённых форматов данных, используемых для передачи и получения данных в современных API. Важно глубоко понять его. В этой статье я даю краткий обзор: в основном это структура данных вида key: value, содержащая примитивные типы данных, такие как строка, логическое значение, числа, а также массивы. JSON очень похож на словарь в Python.
В первой статье мы определились с каркасом программы, разобрали ее структуру и разложили по блокам. В этой статье для нас будет интересен главный игровой цикл. Разделим его на три условных раздела:
CPython 3.13 был выпущен две недели назад и стал одним из наиболее сфокусированных на производительности релизов за последнее время. Пробежавшись по release notes, я заметил несколько фич, которые могли бы повлиять на производительность.В этой статье мы сфокусируемся на free‑threaded режиме и посмотрим, как его использовать и как он может влиять на производительность.
Некоторое время назад я, в силу ряда причин, решил перейти со стандартного DE на один из оконных менеджеров (для тех, кому интересно, archwiki), изначальным дистрибутивом был выбран ArcoLinux, так как он обладал расширенным репозиторием Arch, который включал в себя собственные пакеты команды ArcoLinux (в т.ч. меню archlinux-logout для выхода в спящий режим, выхода из системы и т.д.), а также предоставлял большие возможности по выбору пакетов, изначально установленных в системе, и настроенных оконных менеджеров (т.к. настраивать их с нуля, зачастую, очень долго и муторно, на мой взгляд).