Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Расскажу, как построить CI/CD-пайплайн для ML-приложений с нуля, поэтапно и без боли. Ну почти :) Раньше очень часто работа DS-инженера заканчивалась на подготовке кода модели в Jupyter-ноутбуке, а дальше его подхватывали команды разработки и доводили до продакшена. У такого подхода есть минусы.
Метод выборки (sampling method) в генеративных моделях, таких как Stable Diffusion или FLUX, определяет способ преобразования случайного шума в изображение в процессе диффузии. Этот метод напрямую влияет на качество, стиль и скорость генерации изображения.
Библиотека и набор утилит для мониторинга событий файловой системы. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/watchdog/
Если вы пишите на Python, то наверняка давно хотите все свои сервисы переписать на asyncio. Вот и я хотел, но не из-за того, что стильно-модно-молодёжно, а потому что уже болело. Об одном таком кейсе я и расскажу, а заодно поделюсь интересным подходом и готовой реализацией.
Я пишу на Python несколько лет, и разумеется я тоже слышал о производительности включений. Все время для меня этот факт был своего рода аксиомой, истиной, которая не требует проверки. Однако это неправильный подход к изучению точных наук и технологий, поэтому я сел разбираться.
Flet — фреймворк, который позволяет легко создавать веб-, десктопные и мобильные приложения, используя Flutter, популярный инструмент для создания пользовательских интерфейсов от Google, но на языке Python.
В системах управления контентом (или CMS) часто приходится работать с огромными и постоянно меняющимися массивами данных. Так что оптимизация производительности уже не роскошь, а необходимость. В статье разберу реальные примеры и покажу процесс настройки конкретной системы.
Сегодня я хочу рассказать, как на самом деле работают переменные в CPython. Под катом куча кишков питона и видео на 46 минут с дополнительными кишками питона (ни один настоящий питон не пострадал при написании данной статьи).
В этой статье мы рассмотрим простую задачу, которая используется одной компанией в качестве тестового задания для стажеров на позицию ML-engineer.
Продолжая тему разработки симулятора инсулиновой помпы в формате телеграм бота, достиг некоторых успехов. В прошлой версии симулятора был очень ограниченный функционал, что не позволяло использовать его для обучения принципам помповой инсулинотерапии. Что сделано в новой версии:
В статье расскажу о паттерне Интерпретатор. Разберемся, когда его использовать, какие концепции лежат в его основе. После используем паттерн, чтобы написать программу для решения математических выражений.
Сегодня поговорим о Pandas MultiIndex — мощной штуке, которая спасла меня, когда пришлось агрегировать кучу многомерных данных. В отчётах за несколько лет с миллионами строк, обычный groupby() просто не справлялся, а MultiIndex сделал всё красиво и быстро. Разберём, как использовать его для сложных операций, не тратя лишнего времени.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Black and White — одна из интересных головоломок игры Puzzle Hunt Мельбурнского Университета 2010 года. По сюжету игры вы преследуете загадочного участника ТВ‑шоу в надежде раскрыть его личность.
В этот раз мы сосредоточимся на практической стороне вопроса и уже к концу статьи напишем своего, достаточно функционального, бота.
Всем хорош pytest, но его терминальный вывод можно сделать ещё полезней. Наверняка для этого есть готовые плагины и даже фреймворки. Но можно сделать и самостоятельно. А попутно разобраться в хуках и создании плагинов, увидеть основы ООП в действии и по достоинству оценить открытость кода pytest.
В данной статье пойдет речь о стилях в Qt, конкретно я буду использовать для примера PySide6.
Сегодня рассмотрим тему автоматизации процессов в хранилищах данных с помощью мощного тандема — Snowflake и Python. Разберем, как с помощью Python можно легко подключаться к Snowflake, загружать данные, управлять таблицами и автоматизировать повседневные задачи.
Некоторое время назад у нас появился интересный проект по созданию сервиса, генерирующего документы в формате PDF. И появилась задача — написать тесты, которые проверят документ в мельчайших деталях, включая и содержимое, и вёрстку. В данной статье мы расскажем, каким образом справились с этой задачей.
Хотите сделать процесс тестирования более эффективным и покрыть больше случаев с меньшим количеством кода? Тогда параметризованные тесты в Pytest — именно то, что вам нужно. В этой статье мы разберёмся, как с помощью параметризации можно существенно ускорить и упростить тестирование вашего приложения.