Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем про IT, Python
Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/
(10.02.2025 - 16.02.2025)
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Если вы когда-нибудь занимались машинным обучением, то знаете — перед тем как строить модель, нужно как следует изучить свои данные. Этот этап называется EDA (Exploratory Data Analysis), или разведочный анализ данных (РАД). Он критически важен — именно здесь мы находим скрытые закономерности, выдвигаем первые гипотезы и понимаем, как лучше обработать данные для будущей модели.
При разработке приложений на основе больших языковых моделей (LLM, Large Language Model) встает вопрос: вызывать ли модель напрямую через API (например, OpenAI) или использовать специализированные фреймворки вроде LangChain или LangGraph.
Алгоритм Краскала — это жадный алгоритм, который используется для нахождения минимального остовного дерева (MST) в связном, взвешенном и неориентированном графе. В контексте генерации лабиринтов он применяется для создания структуры, где каждая ячейка соединена с другими без циклов и недостижимых областей. В результате получается так называемый "идеальный лабиринт", в котором из любой точки можно попасть в любую другую по единственному пути.
Сегодня разберем два популярных инструмента — Msgspec и DataClasses. Оба помогают структурировать данные, добавить энтерпрайзности в проект, но подходы у них разные. Какой из них быстрее и удобнее, где их лучше применять?
Если вам приходилось писать высоконагруженные сетевые приложения на Python, то вы, скорее всего, сталкивались с тем, что стандартные механизмы работы с вводом‑выводом — select(), poll() и даже asyncio — не справляются с большой нагрузкой.
Предварительная обработка текстовых данных: ключевые этапы и методыТекстовые данные — один из самых сложных типов данных для анализа из-за их неструктурированной природы и высокой вариативности. Чтобы превратить "сырой" текст в информацию, пригодную для машинного обучения или лингвистического анализа, требуется предварительная обработка.
В этой статье мы хотим поделиться опытом разработки экосистемы (если есть слово поудачнее, то обязательно поделитесь в комментариях) сервисов для упрощения процесса разработки моделей и решений по CV.
RoBERTa — улучшенная версия модели BERT, разработанная Facebook AI. Она показывает отличные результаты в задачах обработки естественного языка, таких как классификация текстов и генерация ответов.Построим конкурентоспособный сайт расстановки пунктуации, обучив свою нейронную сеть.
Приветствую, дорогой читатель. Хочу представить вашему вниманию пример, как можно упростить себе жизнь при исследовании кода программ, используя скриптинг в Ghidra.Если вы уже имели опыт работы с дизассемблером, то заметили, что читать его вывод не так легко, если целью является понять более высокие абстракции, заложенные в нём.
СМОТРИТЕ КОММЕНТАРИИ!
В данной статье я хочу представить выстраданную годами структуру проекта и организацию его окружения, которые помогают избежать большей части проблем, связанных с локальным разворачиванием проекта.Пример будет представлен для Django проекта и PDM в качестве менеджера зависимостей, но концептуально должен подходить для любого проекта на любом языке и с любым набором сервисов.
В этой статье я хочу поделиться результатом своих исследований в области моделирования систем управления двигателями переменного тока.
Еще на этапе создания модели следует проделать работу направленную на замедление ее устаревания.Реализацию процесса работы с устареванием моделей в ML можно разделить на 4 шага.В этой части мы с вами узнаем как создать надежную и долговечную модель, а также получить много полезной информации, которая поможет нам бороться с устареванием в будущем.Мы пройдем полный путь создания модели и работы над замедлением ее устаревания.
Немного вызывающее название статьи отсылает к известной работе Внимание - всё, что вам нужно. На этот раз речь пойдет о качестве данных, на которых обучают LLM. Оказывается, качественный учебник (как концентрат знаний в любой сфере) в разы сокращает потребность и в памяти, и в мощности GPU, и в деньгах инвесторов...
Современные крупные языковые модели, такие как ChatGPT, Claude или Gemini, поражают своими возможностями. Но главный вопрос остаётся открытым: как именно они думают?
Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/
Django-приложение для гибкой фильтрации объектов модели (querysets). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-filter/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
XML/HTML парсер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/beautifulsoup4/
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Простыми словами о методе максимального правдоподобия и информации Фишера
Автомодерация изображений: как исправлять нарушения, сохраняя количество и качество контента
Смогу ли я уложить оптимизирующий компилятор в тысячу строк питона? Прогон первый: mem2reg
Как создать скрипт-beautifier в Ghidra на Python?
Сводка pythonz 09.02.2025 — 16.02.2025
Порядок работы с устареванием ML моделей. Шаг 2: Создание надежных и долговечных моделей
Моделирование управления AC двигателя — Field oriented control of PMSM с помощью opensource решений
Обучить модель RoBERTa расстановке запятых на балконе для продакшена
oumi - обучение и работа с моделями с нуля