Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
4 идеи по ускорению
Django приложение для работы с MySQL и MariaDB. Поддержка Python: 2.7, 3.4; Django: 1.7, 1.8, master; MySQL: 5.5, 5.6 / MariaDB: 5.5, 10.0, 10.1; mysqlclient: 1.3.6 (Python 3 compatible version of MySQL-python). Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django-mysql/4.8.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-mysql/
Добавляет в модели Django дополнительное поле PhoneNumberField которое будет автоматически валидировать телефонный номер.. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django-phonenumber-field/7.0.1/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-phonenumber-field/
Хороший REPL для Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/ptpython/3.0.22/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/ptpython/
Библиотека и набор утилит для мониторинга событий файловой системы. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/watchdog/2.2.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/watchdog/
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/virtualenv/20.17.1/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/coverage/7.0.0b1/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/coverage/
Панель отладки и профилирования Django приложений. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django-debug-toolbar/3.8.1/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/
Статический анализатор Python-кода. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/pylint/2.15.8/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pylint/
Модуль для работы с многомерными массивами. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/numpy/1.24.0rc2/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/numpy/
Мощный web-фреймворк. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django/4.1.4/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/Django/
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/selenium/4.7.0/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/selenium/
Python клиент для Redis. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/redis/4.4.0/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/redis/
В последние годы соревнования GLUE и SuperGLUE на английском языке стали стандартным бенчмарком для определения возможностей универсальных языковых моделей, таких как BERT, RoBERTa в решении широкого круга задач обработки естественного языка, в том числе задач с недостаточной обучающей выборкой. Соревнования GLUE/SuperGLUE представляют собой наборы задач NLP на основе ранее представленных датасетов. Академическое сообщество NLP довольно быстро расправилось с GLUE, отчасти вследствие того, что задачи были довольно однотипные, они сводились либо к парной текстовой классификации, либо к классификации единственной последовательности. Ответом на это был новый набор задач SuperGLUE, в состав которого вошли вопросно-ответные задачи, задачи кореференции и задачи семантического следования. На данный момент модели, обученные на базе ERNIE и DeBERT, превзошли качество разметки человеком.
Здесь предисловие. Это мой первый пост на Хабре, да и вообще первая публикация в стиле, в котором я постараюсь все разложить по полочкам и рассказать с какими трудностями, я новичок во всей этой теме (студент второго курса) столкнулся и как я их решил (возможно примитивно).
InvokeAI 2.2 теперь доступен для всех. В этом обновлении добавлены UI Outpainting, Embedding Management и другие функции. Ознакомьтесь с выделенными обновлениями ниже, а также с полным описанием всех функций, включенных в релиз. Что нового?
В этой статье объясняется, как делать копии списков Python, массивов NumPy и датафреймов Pandas при помощи операций получения срезов, списочного индексирования (fancy indexing) и логического (boolean indexing). Эти операции очень часто используются при анализе данных и должны рассматриваться всерьёз, поскольку ошибочные предположения могут привести к падению быстродействия или неожиданным результатам.
Все хотят писать чистый код. Этому посвящены целые книги. Но вам не нужно читать книги, чтобы начать писать более чистый код прямо сейчас. Есть одна «хитрость», которой может научиться любой кодер, она делает код гораздо менее запутанным.
В сегодняшней статье хотим поделиться опытом, как можно начать использовать TensorFlow в целях распознавания образов. Напомним, что TensorFlow — открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигающая качества человеческого восприятия.
Проблема выбора формата файла, с которым предстоит работать для чтения и записи pandas.DataFrame, заключается как раз в том, что есть из чего выбрать: даже сам pandas включает в себя функционал, позволяющий работать с большим перечнем типов файлов. Обилие доступных для данной задачи форматов обусловлено невозможностью решить проблему импорта/экспорта раз и навсегда: ничего идеального, как и формата для хранения данных, к сожалению, не существует, поскольку даже самый, на первый взгляд, оптимальный и минимально затратный по ресурсам pickle способен создать очень много проблем.