Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В освоении физики лабораторные эксперименты проясняют понятия гораздо лучше лекций. Но из-за пандемии у автора статьи, переводом которой мы делимся к старту флагманского курса о Data Science, уже больше года не было лабораторных занятий; при этом большинство экспериментов последнего курса физики требуют сложных, дорогих приборов. Но автору бросились в глаза эксперименты со спектроскопом, и он решил из подручных материалов сделать свой, недорогой цифровой спектрометр, а для анализа вывода прибора написал программу на Python.
Итак, вы уже продвинутый новичок — вы изучили основы Python и способны решать реальные задачи. Вы уже отходите от просмотра туториалов и чтения блогов; наверно, уже ощущаете, что в них излагаются одномерные решения простых придуманных задач; вероятно, вместо решения этой конкретной задачи вы хотите совершенствоваться в решении задач в целом.
Аннотации в Python прошли этап от необязательной, экспериментальной возможности добавления метаданных до широко используемого инструмента. Хотя изначально большинство разработчиков использовало их лишь для статического анализа кода (mypy, Pylance), некоторые энтузиасты нашли им применение и в период выполнения (runtime) программы (Pydantic, eforce, FastAPI).Однако перед релизом Python 3.10 разработчики этих библиотек забили тревогу, будущее использование аннотаций в период выполнения программы оказалось под угрозой.Приглашаю всех, кому интересно будущее подсказок типов в Python, к прочтению данной статьи.
Сегодня мы поговорим о нейронах и степенных рядах.Поехали!Рассмотрим функцию синуса. Читать далее
Компьютерная программа, переводящая код, написанный на одном языке программирования, в другой, называется транслятором, а из языка в машинный код — компилятором. Python возглавляет фракцию самых быстрорастущих языков программирования. Таким образом, нет недостатка в компиляторах и трансляторах для Python, которые могут удовлетворить различные потребности проекта.
Утилита make позволяет просто управлять контейнерами, объединив команды для сборки, тестирования и развёртывания в одном конфигурационном файле.
Это вторая часть истории про слияние репозиториев. Суть проблемы вкратце такова: надо слить репозиторий с подрепозиторием с сохранением истории. Решение на gitpython работало за 6 часов и выдавало удовлетворительный результат. Но переизбыток свободного времени и врождённая любознательность привели меня к знакомству с волшебным миром git-filter-repo.
Использование Dramatiq как очередь задач и простой пример асинхронной задачи.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Пошаговая инструкция для сохранения всех комментариев с youtube видео в csv
Компания OpenAI отказалась открывать исходный код алгоритма обработки естественного языка третьего поколения (модель называется GPT-3, имеет 175 миллиардов параметров). Поэтому другие компании разрабатывают свои модели. Они имеют меньше параметров, но похожую архитектуру и после обучения тоже показывают впечатляющие результаты.
В данном руководстве мы рассмотрим использование модуля для работы с десятичными числами, который включен в стандартную библиотеку Python.
Прочитать картинку, сохранить текст, обработать текст, получить результат довольно просто. Хочу рассказать как этот результат отобразить для пользователя на ранее прочитанной картинке, например выделить кусочек текста содержащий целевое предложение. Такая задача будет полезна при выделении важной части текста и демонстрации её руководству в виде картинки.
В гостях у Moscow Python Podcast разработчик компании Klarna Игорь Масягин. Обсудили с Игорем зачем нужны пет-проджекты, их пользу и его опыт.
Меня зовут Дмитрий, я занимаюсь разработкой в области компьютерного зрения в команде MTS AI. Так исторически сложилось, что в своей работе я использую, как правило, связку устаревшей версии TensorFlow 1 и Keras. Пришло время двигаться дальше, но прежде чем полностью перейти на TensorFlow 2, я решил сравнить наиболее популярные на сегодня фреймворки глубокого обучения: TensorFlow и PyTorch. Эта статья будет полезна всем Data Scientist'ам, кто желает узнать чуть больше про особенности и производительность TensorFlow и PyTorch.
Хотелось бы поделиться своим опытом создания простенького хранилища внешних обработок 1С. Если Вы программист 1С и ваши коллеги постоянно затирают вам код внешних обработок то это статья для вас! Читать далее
Бывают такие случаи в анализе процессов, когда данных не очень много, а действия в процессах хаотичны. И что делать? Конечно, анализировать. Для этого будем использовать привычные инструменты: python и excel. И иногда гугл.
Автоматическое перефразирование текстов может быть полезно в куче задач, от рерайтинга текстов до аугментации данных. В этой статье я собрал русскоязычные корпуса и модели парафраз, а также попробовал создать собственный корпус, обучить свою модель для перефразирования, и собрать набор автоматических метрик для оценки их качества.В итоге оказалось, что модель для перевода перефразирует лучше, чем специализированные модели. Но, по крайней мере, стало более понятно, чего вообще от автоматического перефразирования можно хотеть и ожидать.
Изучение любого языка - очень долгий процесс, в ходе которого могут возникать ситуации, когда очевидные с виду вещи ведут себя странно. Даже спустя много лет изучения языка не все и не всегда могут с уверенностью сказать “да, я знаю этот на 100%, несите следующий”.
Python - один из самых популярных языков программирования на сегодняшний день, но и он имеет ряд своих нюансов, которые на протяжении многих лет изменялись, оптимизировались и теперь ведут себя немного не так, как это может показаться, глядя на строчки незамысловатого кода.