ChatGPT для изучения программирования. Не очевидные примеры

Сценарии использования ИИ для учебы на поверхности. Поговорим же здесь про то, как можно использовать ChatGPT для обучения программированию.

Линейный дискриминантный анализ (LDA). Принцип работы и реализация с нуля на Python

Линейный дискриминантный анализ (Linear Discriminant Analysis или LDA) — алгоритм классификации и понижения размерности, позволяющий производить разделение классов наилучшим образом.

Django: Write-up on optimizing the system check framework

Оптимизация System check framework

Сводка от pythonz net 17.03.2024 — 24.03.2024

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

nuitka 2.1

Python Bytes: #375 Pointing at Countries

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

SQLAlchemy - 2.0.29

Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/

Talk Python to Me: #454: Data Pipelines with Dagster

Audio

Пишем асинхронный парсер и скрапер картинок на Python с графическим интерфейсом

В этой статье мы создадим desktop-приложение, которое по нашему запросу будет сохранять на нашем диске заданное количество картинок. Так как картинок будет много, мы воспользуемся асинхронностью Python для конкурентной реализации операций ввода-вывода. Посмотрим, чем отличаются библиотеки requests и aiohttp. Также создадим два дополнительных потока приложения, чтобы обойти глобальную блокировку интерпретатора Python.

Контроллер управления по типу Аккерманна на базе 4-колёсной мобильной платформы (ROS Noetic)

В данной работе рассматривает пример создания симуляционной модели четырёхколёсной мобильной платформы с рулевым управления по типу Аккреманна, с использованием фреймворка ROS, контроллер написан на языке Python.

Метод опорных векторов (SVM). Подходы, принцип работы и реализация с нуля на Python

Метод опорных векторов (Support Vector Machine или просто SVM) — мощный и универсальный набор алгоритмов для работы с данными любой формы, применяемый не только для задач классификации и регрессии, но и также для выявления аномалий. В данной статье будут рассмотрены основные подходы к созданию SVM, принцип работы, а также реализации с нуля его наиболее популярных разновидностей.

Django REST framework - 3.15

The first major release since September 2022 is here! Now with Django 5.0 and Python 3.12 support as well as a long list of new features.

pytest-matcher - 2.0.0

To match test output against patterns stored in files

maxtext - A simple, performant and scalable Jax LLM

The wrong way to speed up your code with Numba

Introducing pixi's multiple environments implementation

hyperdiv - Build Reactive Web UIs in Python

magika - Detect File Content Types With Deep Learning

mountaineer - Web Framework for Python and React

Дерево решений (CART). От теоретических основ до продвинутых техник и реализации с нуля на Python

Дерево решений CART (Classification and Regressoin Tree) — алгоритм классификации и регрессии, основанный на бинарном дереве и являющийся фундаментальным компонентом случайного леса и бустингов, которые входят в число самых мощных алгоритмов машинного обучения на сегодняшний день. Деревья также могут быть не бинарными в зависимости от реализации. К другим популярным реализациям решающего дерева относятся следующие: ID3, C4.5, C5.0.