Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Сегодня расскажу Вам про «волшебный» инструмент __slots__ в Python.
Learn how to manage Python projects with the pyproject.toml configuration file. In this tutorial, you'll explore key use cases of the pyproject.toml file, including configuring your build, installing your package locally, managing dependencies, and publishing your package to PyPI.
Как научить языковую модель не только «думать», но и «действовать»? В этой статье я расскажу о Re-Act (Reason + Act) — подходе, который объединяет логические рассуждения и вызовы внешних инструментов, превращая обычную языковую модель в гибкого и эффективного помощника при решении самых разных задач.
This article does a deep dive data-analysis on satellite imagery of an airport. It uses pandas, geopandas, PyTorch, and more.
This is a centralized collection of documentation and trackers around compatibility with free-threaded CPython for the Python open source ecosystem.
Иногда хочется попробовать что-то новое, но в рабочих проектах это не всегда возможно. Поэтому предлагаю всем вместе пощупать несколько относительно новых фреймворков и посмотреть, что это такое и с чем их едят.Для начала придумаем проект, который не займёт много времени(надеюсь) и над которым будет интересно посидеть пару вечеров.
Автоматизация тестирования в мире САПР – это вызов, который невозможно переоценить. Инженеры, архитекторы и проектировщики создают сложнейшие модели, а разработчики ПО ломают голову, чтобы их инструменты работали без сбоев. Но чем мощнее становится программное обеспечение, тем сложнее его тестировать.
В жизни каждого разработчика наступает момент, когда нужно воспользоваться сторонней библиотекой — для работы с данными или отправки запросов в БД. А после выбора библиотеки и версии — использовать менеджер пакетов. Вот какие у него функции:
Если какое-то действие приходится выполнять слишком часто — значит, пора его автоматизировать.Разбираю полезные скрипты — от работы с файлами до DevOps. В каждом разделе есть примеры для новичков и более опытных разработчиков. А в конце статьи — несколько простых правил, которые помогут писать удобный и надёжный код.
Изначально, когда я решил написать компилятор за выходные, я решил, что нет смысла заморачиваться, и использовал сторонний лексический / синтаксический анализатор. Мой выбор пал на SLY, довольно известную библиотеку. И действительно, пара часов работы, и мой компилятор прекрасно строил синтаксические деревья из исходного кода на wend.
В сфере строительного проектирования все больше места занимают технологии информационного моделирования (ТИМ). главным форматом обмена данных в ТИМ является формат IFC.
Раньше мы блокировали объявления, которые нарушают правила публикации, а теперь исправляем — с помощью ML-системы. Так мы сохраняем количество контента, сокращаем стоимость модерации и улучшаем пользовательский опыт. В статье подробно расскажу обо всех этапах внедрения новой ML-механики: от идеи и исследования подходов до оптимизации нейронок и вывода в продакшен.
Сегодня я хотел бы рассказать про метод максимального правдоподобия и информацию Фишера и еще несколько смежных тем, которые активно используются в машинном обучении и анализе данных. Расскажу я об этом просто, понятно и без воды, но с практическими примерами, в том числе на Python.
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.
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.
В этой статье я хочу поделиться результатом своих исследований в области моделирования систем управления двигателями переменного тока.
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.
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.
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.