Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Вернёмся к стандартному проекту для начинающих — реализации игры «Камень, ножницы, бумага» на Python, посмотрев, как её можно «улучшить».
«Треки» — это интересная головоломка из университетского квеста. Она представляет собой 2 поля одинакового размера, разделенные на клетки. Для ее решения сначала необходимо найти путь с ограничениями для верхнего поля.
В данной статье расписаны шаги для использования Python C API в программе на языке С++, а также показан пример вызова оператора деления двух целых чисел с возвратом результата в виде строки С
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Последнее время только ленивый не пишет о великом прорыве человечества в области разработки искусственного интеллекта под общим названием "большая языковая модель" (LLM, large language model). Большие языковые модели привлекают своей сверхъестественной способностью резюмировать текст, понимать естественный язык и создавать контент.
Как-то пару лет назад youtube начал мне подсовывать шахматные видео. Смотрел их, и спустя какое-то время начал играть. Сначала против компа на телефоне, затем на lichess. В какой-то прекрасный вечер мне надоело проигрывать и задался вопросом как бы не проигрывать или после отыгрываться. В итоге игра превратилась в написание чита.
Мы занимаемся грузоперевозками, причем решаем различные транспортные задачи не только методами математической оптимизации, но и с помощью моделей машинного обучения. Наши дата-сайентисты проводят десятки экспериментов — в том числе и без необходимости прибегать к инструментам логирования вроде MLflow. В этом им помогает компактный Python-класс. Расскажем, как он устроен, и поделимся кодом.
CADE () - метод для приближения плотности вероятности, который можно эффективно использовать для поиска аномалий в данных. В этой статье я расскажу про этот метод, а также предоставлю пример реализации CADE на Python.
Airflow играет роль оркестратора процессов обработки данных. Ежедневно с его помощью мы запускаем 1 800+ тасок на проде, примерно половина из которых являются Spark-приложениями.
Учебно-развлекательный проект "Мобильная платформа", который использует управление жестами руки для управления роботом. В ней подробно рассматриваются технические аспекты сборки платформы, программирование Arduino и обработка жестов с помощью Python и библиотеки mediapipe.
Бывало ли на вашем пользовательском веку такое, что компьютер внезапно завис или не смог прогрузить страницу? Грешили ли в этот момент на проклятую технику? А ведь причина может быть в другом — космическое излучение могло быть источником ваших бед! В этой статье разберем уязвимость с самого известного фреймворка cwe.mitre.org.
Задача о кратчайшем пути - звучит достаточно просто: есть несколько городов и дорог, соединяющих пару городов между собой, мы хотим попасть из города А в город Б пройдя при этом минимальное расстояние.
Это седьмая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как выполнять обработку ошибок в приложении Flask
ЕМИСС — это кладезь социально-экономических данных, но и одновременно платформа, которая может довести до головных болей и дергающегося глаза, а то и двух сразу. Поставим себе, например, задачу выяснить, как влияет Х на У. Возьмём в качестве объектов наблюдения — регионы РФ.
На днях ученые из MIT показали альтернативу многослойному перцептрону (MLP). MLP с самого момента изобретения глубокого обучения лежит в основе всех нейросетей, какими мы их знаем сегодня. На его идее в том числе построены большие языковые модели и системы компьютерного зрения.
В последнее время всё чаще и чаще натыкаюсь на термин data contract. И для того чтобы не отставать от трендов на рынке data engineering, решил изучать эту тему и рассмотреть тенденции. Постараемся понять с чем его кушать и стоит ли кушать вовсе.
Uplift-моделирование — это метод оценки эффекта от воздействия, который использует алгоритмы ML для предсказания изменения вероятности интересуемого события под влиянием этого воздействия. Зачастую цель Uplift заключается в выявление тех клиентов, которые с наибольшей вероятностью изменят своё поведение в желаемую сторону в ответ на предложение.
В одной крупной торгово-производственной компании, где я работал категорийным менеджером, появилась задача разработать инструмент для формирования ABC анализа. О важности и принципах работы этой классификации написано много, поэтому я не буду повторяться, опишу свой подход решения и автоматизации задачи, а также расскажу о некоторых важных аспектах, которые стоит учитывать при обработке данных, чтобы получить качественные результаты.