Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
В гостях у Moscow Python Podcast разработчик в Raiffeisen Bank Влад Лоухин. Поговорили с Владом о том, что Python делает в банке, специфике Python в банковской сфере и о многом другом.
RuGPT-3 - AI-модель для русского языка, которая умеет писать тексты. Она может генерировать истории, стихи и новости, которые люди не могут отличить от настоящих. Похожая модель лежит в основе Балаболы от Яндекса. В этой статье мы описываем способ генерации длинных текстов без потери смысла на примере модели ruGPT-3 Large. Мы назвали этот метод Cross-Fold Generation. С ним можно генерировать последовательности более 2000 токенов с сохранением идеи текста.
Мы пообщались с двумя людьми, от которых непосредственно зависит будущее Python. На наши вопросы ответили Core-developer community on Google Cloud Дастин Инграм и Director at Python Software Foundation Кэрол Виллинг. Их ответы о том, чего не хватает языку и как он будет развиваться дальше, вы узнаете, заглянув под кат.
Допустим, вам потребовалось на языке программирования python, построить трёхмерную модель некоторого объекта, затем визуализировать его, или подготовить файл для печати на 3D принтере. Существует несколько библиотек, помогающих в решении этих задач. Поговорим о том, как строить трёхмерные модели из точек, граней и примитивов в python. Как выполнять элементарные приемы 3D моделирования: перемещение, поворот, объединение, вычитание и другие.
Я перечислил пять возможностей Python, которые разработчики должны использовать для улучшения своего кода и экономии времени.
Встречайте свежий выпуск дайджеста полезных материалов из мира Data Science & Machine Learning.
Реалии современного мир таковы, что аналитику всё чаще приходится прибегать к помощи новейших алгоритмов машинного обучения для выявления тех или иных отклонений в работе исследуемой системы. Наибольшей востребованностью пользуются алгоритмы компьютерного зрения для обработки фото и видео информации, а также техники работы с естественными языками для анализа текстов. Однако не стоит забывать о такой важной сфере, как работа с аудио, о которой и пойдет речь в этой статье.
В декабре 2020 года я завершил работать в научном институте и сразу же увлёкся задачей добычи данных из соцсетей, в частности из Инстаграма. Прежде я работал только с готовыми данными, поэтому мне всегда было интересно, как эти данные можно добывать. За несколько дней до Нового Года я написал достаточно базовую статью про то как парсить Инст. В первых числах января мне написал заказчик и попросил сделать для него масштабный парсер инстаграма, который был бы способен делать более 10.000 запросов в сутки.
Меня зовут Иван Маслов, я работаю в Страховом Доме ВСК на должности руководителя направления RPA. Расскажу Вам об опыте использования роботов, и о том как упростить работу с legacy системами. Уверен, будет интересно всем: и тем, кто скептически относится к роботам, и тем, кто хочет побольше о них узнать.
Данная статья является продолжением публикации, в которой я рассказывал о созданной мной программе, собирающей все доступные данные по брокерскому счёту клиента Тинькофф Инвестиций через API и формирующей большую Excel таблицу со всеми подробностями, которые вы не всегда найдёте в личном кабинете.
Цель проекта — повысить прозрачность при работе с инвестициями, чтобы держать все свои финансовые потоки под контролем, что должно сделать инвестирование более осознанным, а следовательно, более эффективным.
Этот пост предназначен в первую очередь для сотрудников телекома, админов и новичков в разработке, впервые столкнувшихся с необходимостью отправить snmp-запросы к какому-нибудь коммутатору и разобрать полученный ответ.
Разберем основы работы с библиотекой pysnmp на примере модуля, который принимает в качестве параметров oid-ы, ip и RO-community коммутатора и отдает человекопонятный json с ответами на эти oid-ы и ifAdminStatus, ifOperStatus, ifInOctets, ifOutOctets и ответ на запрос о типах линков
Каждый из нас по-своему находит тот самый work-life balance. Или не находит. В серии статей мы спрашиваем разработчиков со впечатляющим бэкграундом, как они успевали и успевают жить, работать и эволюционировать.
В этой статье я расскажу о том, как создавался проект HuggingArtists и что у него под капотом. Мне будет очень приятно, если вы поставите сразу звезду в репозитории: Читать дальше →
Славянские языки, в том числе и русский, считаются довольно сложными для обработки. В основном, из-за богатой системы окончаний, свободного порядка слов и других морфологических и синтаксических явлений. Распознавание именованных сущностей (далее, NER) представляется трудной задачей для славянских языков, где синтаксические зависимости часто маркируются морфологическими чертами, нежели определенным порядком словоформ. Поэтому NER сложен для этих языков в сравнении с германскими или романскими языками.
NER – популярная задача в сфере обработки естественного языка. Она заключается в распознавании именованных сущностей в тексте и определение их типов.
В этой статье я расскажу, как я автоматически генерировал 42 стикера для Телеграма на основе изображений из интернет-магазина плакатов.
Да, эта статья о фреймворке для перфекционистов с дедлайнами и о том, как в нём не хватает асинхронности. По духу это больше похоже на Enhancement Proposal (менее формальный, чем он мог быть) или RFC, так что, если Вы любите подобные вещи, то Вам может быть интересно.
Питон — простой, но мощный язык, который заслуженно стал одним из самых популярных. Тем не менее, иногда ему не хватает скорости статически типизированных языков с предварительной компиляцией, таких как Cи и Джава.
С развитием информационных технологий профессия DS стала чрезвычайно популярна. Сейчас почти каждый может имея ПК и установленный на нем стандартный пакет Python, анализировать данные и строить на их основе прогнозы.
Во многих случаях достаточно просто скачать библиотеку для анализа данных, и получить неплохие результаты. При этом процессы, происходящие внутри используемых пользователем библиотек, остаются за пределами понимания, что зачастую влечет за собой неспособности поверхностного пользователя правильно интерпретировать полученные данные, особенно если это нейросеть.