Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Дана система, состоящая из большого количества уравнений (необязательно линейных), где вам необходимо найти всего лишь несколько переменных. Как это сделать эффективно? Какой минимальный набор уравнений вам потребуется? В этой статье мы обсудим графовое представление систем уравнений, применим алгоритм Тарьяна и формализуем процесс на Python.
Часто при написании кода на Python нам требуется представить объект определенным образом или включить значения каких-либо выражений внутрь строки. Для этого мы можем использовать форматирование строк.
Сегодня я хотел бы представить вашему вниманию асинхронную библиотеку для работы с базами данных под названием Tortoise ORM. Это обзорная статья, чтобы показать, что из себя представляет данная библиотека и для каких проектов она подойдет. Также на основе своего опыта постараюсь осветить аспекты, в которых Tortoise ORM хороша и удобна, а также те, в которых ее возможностей может не хватать и как это обойти. Также бонусом предоставлю свой шаблон в стеке FastAPI + Tortoise ORM.
Что такое PINN и какова область их применения? PINN появились сравнительно недавно, но уже активно применяются для некоторых задач физики. Отличительная особенность данных нейросетей состоит в том, что в Loss-функцию включены невязки от уравнений, которые описывают рассматриваемый физический процесс.
Генерация видео теперь open source? Наконец-то я нашёл время, чтобы добавить генерацию видео из текста и изображений в свой open source проект Wunjo CE. В этой статье мы рассмотрим, как это работает, сравним его с похожими решениями, изучим основы подхода и его альтернативы.
В рамках проекта отдела качества мы анализируем работу продающих менеджеров по SLA (Service Level Agreement — соглашение об уровне обслуживания, что описывает параметры предоставляемой услуги). И решили протестировать несколько инструментов speech-to-text для транскрибации звонков.
В статье мы продолжим рассказ об оптимизациях и улучшениях, однако здесь речь пойдет про детальные и последовательные изменения в самом узком месте сервиса. Приготовьтесь к более высокому уровню Python-магии.
Все началось, когда я решил сделать простой MVP для улучшения разговорного иностранного языка на базе нейронок, онлайн-репетитор. Так как сам испытываю сложности с его изучением.
В этом году я являюсь выпускником 11 класса и, соответственно, человеком, который сдает ЕГЭ. Результаты экзаменов обычно приходят не раньше, чем через неделю. Поэтому, находясь в томительном ожидании, я решил проанализировать сайт РЦОИ Пермского края.
Попытка выиграть Пиццы от Додо с их конкурсом по игре Балда, которая почти окончилась успехом.Пытаюсь переиграть всех, написав Бот, который сам набирает очки.
Как вы, возможно, помните из моих прошлых статей, у нас есть чат "попутчики" где люди ищут себе попутчиков для передвижения в Москву из области и обратно. И вот что я заметил. Очень часто в часы пик, люди фоткают очереди, чтоб уже на подъезде к остановке понять, а нужно ли двигать сейчас домой, может переждать или может даже выбрать самокат вместо маршрутки или такси. По счастливому стечению обстоятельств один из подъездов, оборудованный Ростелеком домофоном захватывает камерой прямо остановку и место за ней, где обычно и скапливается очередь.
Преобразование PDF-документов в редактируемые файлы Microsoft Word позволяет вносить изменения, добавлять аннотации и более эффективно работать с PDF-контентом.В этом блоге я собрал 5 решений для конвертации PDF в Word на Python с использованием бесплатных библиотек с открытым исходным кодом или коммерческих библиотек, а также выделил плюсы и минусы каждого решения.
Графы для меня особенная тема, в них есть нечто таинственное и мощное. Цель статьи - поделиться с вами некоторыми случаями из моей практики, когда графы становились естественной частью какой-то задачи. Иногда без них задачу решить было невозможно. Иногда через них решение получалось более изящное. А иногда просто тяга к перфикционизму, графы это круто же)
Во время работы над проектом на Django Rest Framework (DRF) я столкнулся с необходимостью писать тесты для API, которые возвращали неотсортированные данные. Сортировка данных в API не требовалась, и делать её только ради тестов казалось нелогичным. Использовать для решения этой задачи множества оказалось невозможным, так как элементы множества должны быть хэшируемыми, коими словари не являются.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Эта часть будет посвящена теоретическому обзору проблем и их решений в контексте задачи распознавания эмоций. Несмотря на то, что многие из перечисленных проблем уже давно изучены, а методы борьбы с ними реализованы в существующих фреймворках, знать хотя бы об их существовании будет полезно.
Мы решили сделать небольшую методичку по prompt engineering для обычного бизнес‑пользователя. Мы посмотрели на получившийся результат и решили поделиться этой методичкой с сообществом, чтобы как можно больше людей смогли овладеть разными техниками, позволяющими работать с LLM эффективнее.
Логические операции играют важную роль в программировании. Они используются для создания условных конструкций и составления сложных алгоритмов. В этой статье мы поговорим о неочевидных деталях и скрытых особенностях работы логических операторов в Python.
В этом гайде мы поговорим о подготовке к prompt-engineering, о базовых принципах написания промпта, про его структуру и про типы решаемых задач, о продвинутых техниках через рассуждения для повышения качества ответа и снижения вероятности появления галлюцинаций. Гайд будет полезен для всех, кто начинает погружаться в промптинг.
Ранее мы рассматривали базовые аспекты работы с FastAPI: различные типы запросов, их валидацию и обработку, а также ответы на эти запросы. Уже на данном этапе код становится громоздким и сложным для понимания. Сегодня мы займемся интеграцией асинхронной SQLAlchemy в наше FastAPI-приложение.