Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Продолжаю цикл статей о том, как устроен переводчик на нейронных сетях изнутри. Статья предоставляет всесторонний обзор вычисления функции потерь в машинном обучении, особенно в контексте моделей последовательностей.
Telegram Mini Apps — это мощный инструмент, который позволяет создавать интерактивные веб-приложения, работающие прямо внутри мессенджера. Они идеально подходят для игр, маркетплейсов, сервисов бронирования и многого другого.В этом туториале мы разберем процесс создания Mini App
Решил собрать своего ИИ-агента за вечер. Перебрал много вариантов, но выделил 3: на LangChain с полной кастомизацией, локально на Ollama + Continue и через no-code. В статье — гайд, как это всё реально работает.
В этой статье я хочу поделиться своим стыдом, вызванным попыткой создания библиотеки поиска. В этом стыде и вы можете прочувствовать смирение и осознание того, что реальный качественный поисковый движок, а не создаваемый как хобби-проект, должен делаться для того, чтобы лексический поиск был быстрым.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Финансовое моделирование — это не просто таблички. Это способ прогнозировать, принимать решения и быть на шаг впереди.
О чем говорят волки (речь про осознанную меркантильность)? Анализ текстовых данных открывает уникальную возможность заглянуть за кулисы Осознанной меркантильности. Сделаем частотный анализ, тематическое моделирование, проведем анализ тональности и узнаем, так ли негативно выражаются в сообществе (спойлер: да), а еще построим граф, по которому узнаем, в чем смысл жизни (не сфальсифицировано, клянусь).
Мне хотелось сделать простую игру на IT тематику, поэтому я скопировал игровую механику из игры Сапер и теперь нам нужно отметить все баги на игровом поле или наш код сломается. Статья может быть интересна начинающим разработчикам для изучения чужого опыта и наработки своего или же опытным программистам, которые просто хотят поиграть в игру, а может даже предложить, как еще улучшить архитектуру проекта.
Если ты пишешь Dockerfile, скорее всего, он работает. Но вопрос не в том, работает ли. Вопрос в другом: будет ли он работать через неделю, на другом сервере, в CI/CD, на чужом железе — и будет ли это безопасно?
Этот подробный гайд проведет вас шаг за шагом через процесс создания увлекательной игры, используя Python и библиотеку Pygame. Независимо от вашего уровня опыта, мы разберем каждую деталь, чтобы вы могли легко повторить этот проект.
Её довольно старое для современных рамок стилизация - не приговор. И делается это буквально в пару кликов, без лишнего .css кода. На который как раз таки гайдов полно. Зачем засорять папку со статическими файлами лишним кодом, если можно сделать это в пару кликов.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
В рамках академической деятельности и выполнения курсовых работ, я занимался разработкой системы, которая могла бы из логов формата .txt строить интересную аналитику, на основе которой можно делать определённые выводы по течению процесса.
В этой статье рассматриваются несколько подходов, которые помогают повысить эффективность и качество языковых моделей для перевода. В качестве основы для тренировки моделей мы используем OpenNMT-tf.Мы поговорим о методах, которые способствуют постепенной настройке параметров модели, что может привести к более стабильным процессам обучения.
Для песен рекомендательные системы есть, для книг — есть, для фильмов — есть, для стихов — нет. Непорядочек 🤔Используя Flask, Jinja2, Sentence-Transformers и sqlite-vec, собрал первый прототип рекомендательной системы для стихов. Для машины измерить в цифрах схожесть двух стихов трудно. А для человека — в самый раз. Прикрутил форму оценки рекомендаций, собрал человеческий фидбек.
Я хочу, чтобы программа работала на трёх основных платформах: MacOS, Linux и Windows. Поэтому для получения системной информации я буду использовать кроссплатформенные библиотеки, такие как psutil и другие, написанные на Python. Пока первая версия будет написана исключительно для Linux, но со временем я добавлю поддержку и других операционных систем.
Путь разработчика парсеров тернист и сложен, сперва ты пытаешься обойти официальные ограничения, потому что так проще, так нету квот и разных требований. Параллельно мучаясь с Selenium, в попытка угнаться за меняющейся версткой YouTube. Кто-то пишет простые скрипты на requests, которые падают при первой же ошибке. И куда вас все эти действия приводят? Снова ко мне - к официальному YouTube Data API v3.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.