Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Приложение для поддержки тегов в Django. Приложение будет крайне полезно на сайте с новостями, которые необходимо помечать тегами, так же можно легко реализовать сортировку по тегам.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-taggit/
AMQP-клиент. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/amqp/
HoloViz Lumen - агент обращения к данным на естественном языке
У типового проекта с LLM-агентом судьба примерно одна. Сначала это милые сорок строк: промпт, вызов openai-совместимого API, json.loads — и всё работает. Через пару недель модель начинает вставлять перед JSON пояснительный текст в духе «Конечно! Вот ваш ответ:», одно из обязательных полей то появляется, то исчезает, а вложенный массив иногда приходит строкой. В код въезжают регулярки, ручные проверки и повторные запросы.
Разбираем производительность морфологических анализаторов для русскоязычных текстов в Python-среде. Расскажем, почему библиотеки семейства PyMorphy работают так медленно и как интеграция нативного C++ ядра libmorph/rus решает проблему производительности high-load систем.
Библиотека и набор утилит для мониторинга событий файловой системы. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/watchdog/
Фреймворк для написания асинхронных приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/twisted/
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyflakes/
Модуль проверки форматирования кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/flake8/
Эксперт попросил бота, который отвечает его голосом и только по его собственным материалам: курсам в PDF, расшифровкам видео и записям занятий. Если ответа в материалах нет, бот должен честно отправить человека к живому эксперту, а не придумывать.
Когда смотришь на современную LLM, легко решить, что всё сводится к вызову API. Но многие разработчики, которые часто используют LLM в работе или в своих проектах, рано или поздно хотят действительно разобраться, как они работают. К тому же - кто не смотрел «Железного человека»? По сути самый лучший способ реально разобраться это сделать что-то свое. Чаще всего возможности позволяют сделать что-то маленькое, зато свое и работающее.Так появился jarvis - компактный decoder-only transformer для русского текста и диалогов.
Исследовательский прототип на бесплатной Tesla T4 в Google Colab. Не медицинское изделие.Я обучил нейросеть искать кровоизлияния на КТ головы в бесплатном Google Colab. На первом фолде получил AUC 0.963 и обрадовался. После полной проверки осталось 0.931. А потом выяснилось, что модель, которая видит только костное окно, где мозга почти не видно, всё равно даёт AUC 0.86. В статье разбираю, откуда берутся такие цифры, что показывают маски врачей.
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
This article is a beginner-to-intermediate-level walkthrough on Python and matplotlib that mixes theory with example.