Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Это девятая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как разбивать списки записей базы данных на страницы.
Простая библиотека для создания HTTP запросов. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/requests/
Как упростить себе жизнь или почему ты должен уметь создавать объекты правильно? На этот вопрос я буду отвечать на протяжении всей статьи и уверен, что многим из вас, читающим данную статью, будет полезным знать, что такое осознанный подход при создании объектов в вашей кодовой базе.
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Возникла необходимость сделать настройку гроубокса максимально комфортной -- удалённо, без программирования. Все исходные коды доступны по ссылкам в конце статьи. В статье будет упор на программную часть: прошивка гроубокса, графический интерфейс (GUI) для компьютера.
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
Расскажем о том, как KION мы создали свой Remote Config и разбивалку для проведения АБ экспериментов (аналог firebase).
Как добавить динамичности на страницы Django проекта
В прошлой статье мы лишь мельком затронули такую тему, как ансамблевое обучение, дав краткое определение парочке терминов. Сегодня в планах зарыться в это дело подробнее, рассмотрев некоторые из популярных методов. Поэтому предупреждаем сразу: букв будет много. А также концептов, терминов и примеров. Со своей стороны обещаем рассказать настолько простым языком, насколько это возможно в контексте машинного обучения.
Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/
На докладе вы узнаете о сложностях распределенных транзакций, исследуете оркестровую и хореографическую сагу, а также разберетесь в вызовах, с которыми сталкиваются разработчики при применении этих методов в мире микросервисов.
Занимались разработкой MVP внутренней веб-системы, важной составляющей которой было визуальное представление данных, а именно результатов работы различных анализаторов исходного кода программного обеспечения. Из всего разнообразия библиотек визуализации в веб мы выбрали HoloViews, поскольку она в наибольшей степени соответствовала компетенциям нашей команды, костяк которой в силу специфики проекта составляли специалисты по анализу данных.
Сказ о том, как мы, дата-сайентист и аналитик данных, на троих с ChatGPT, без программиста и девопса, создали сервис пересказа новостей с текстом и озвучкой. ChatGPT писал код, а мы ему только поддакивали.
Существует огромное количество данных, зависящих от времени. Такие данные принято называть временными рядами (time-series). Это могут быть данные о продажах в магазинах, об остатках на складах или об удовлетворенности клиентов. Используя эти данные, мы хотим искать инсайты и приносить пользу бизнесу.
Наверняка вы слышали о нашумевшей в своё время ИИ стримерше NeuroSama. Однако мое внимание привлекало не само шоу и эти нашумевшие самые «крутейшие» моменты стримов, а сам факт того, что нейросеть реально может полностью автономно и полноценно вести стрим, удерживая внимание зрителей! Меня очень заинтересовала такая задумка, и я решился её повторить!
Мы уже решали задачу коммивояжёра точно методом динамического программирования. С тех пор прошло немало времени. Мне бы хотелось поделиться некоторыми соображениями по улучшению алгоритма, а также представить алгоритм пригодный для расчёта задачи коммивояжера на GPU.