Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Недавно в документации к API GigaChat появился раздел, посвящённый работе с функциями, аналогично тому, как это реализовано в ChatGPT. Идея заключается в том, что модели передаётся информация о доступных ей функциях, и в зависимости от запроса пользователя модель может обратиться к этим функциям и добавить их результат к промту для генерации ответа
Когда я начинал писать своих первых ботов с использованием базы данных, их код был очень плохим: он расходовал лишние ресурсы, а также была плохая архитектура проекта. Поэтому я хочу поделиться с вами своими знаниями, чтобы вы не наступали на те грабли, на которые наступал я. В проекте бота, который будет использован в качестве примера в данной статье, я использовал такие технологии, как aiogram, SQLAlchemy, alembic и Docker. В качестве СУБД выступает PostgreSQL
Мы построили DWH из Open-source продуктов. В этой статье расскажу, какие продукты мы используем, какие хитрости придумали для работы с ними как вся система работает вместе.
Разбираем задачи прошедшего квеста на миллион. Для простоты, в разборе будем использовать формализованные формулировки задачи. Ознакомиться с исходными формулировками можно в самом квесте. Квест открыт и доступен для прохождения.
Давайте на примере анализа годовых температур в Москве разберемся как с его помощью можно выгрузить, предобработать и визуализировать данные новичку в этом деле.
В главе 2 я создал простой шаблон для домашней страницы приложения и использовал поддельные объекты в качестве заполнителей для того, чего у меня еще нет, например, пользователей и записей в блоге. В этой главе я собираюсь устранить одно из многих недостатков, которые у меня все еще есть в этом приложении, в частности, как принимать входные данные от пользователей через веб-формы.
В процессе разработки часто приходится использовать словари для получения значения по ключу. Это отлично подходит для маппинга полей различных систем. Например, в одной системе тип документа "Договор", а в другой "Contract". Либо одна система принимает буквенный код валюты "RUB", а другая числовой "643". Для того чтобы они понимали друг друга, необходимо переводить значения в понятные для этой системы, и для этого прекрасно подходят словари.
Это вторая часть о том, как я писал и продолжаю писать и улучшать эмулятор Intel 4004 с очень ограниченным функционалом на языке Python. В этот раз я решился переписать эмулятор с нуля, исправив довольно весомые ошибки предыдущего эмулятора..
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Работа с pandas.DataFrame может превратиться в неловкую кучу старого (не очень) доброго спагетти-кода. Я и мои коллеги часто используем эту библиотеку, и хотя мы стараемся придерживаться хороших практик программирования, таких как разделение кода на модули и модульное тестирование, иногда мы все равно мешаем друг другу, создавая запутанный код.
Мы используем PySpark, который позволяет очень быстро распределённо обрабатывать данные в оперативной памяти узлов нашего кластера на базе Hadoop. Я поделюсь способом, с помощью которого можно снизить потребление ресурсов кластера за счёт перезапуска PySpark-приложений между выполняемыми Spark-задачами, и расскажу, как это делать правильно.
Универсальные типы в python являются незаменимым инструментом, который позволяет выявлять множество ошибок на моменте написания кода, а также делает код чище и элегантнее.
Почему несбалансированные данные — это большая проблема? К примеру у нас есть набор данных, где один класс значительно преобладает над другим. В такой ситуации наша ml моделька может просто "забить" на малочисленный класс, сосредоточившись на многочисленных классах. Это приводит к ситуации, когда модель хорошо работает на общем уровне, но плохо распознаёт важные исключения или редкие случаи.
Случались ли у вас ситуации, когда количество DAG’ов в вашем Airflow переваливает за 800 и увеличивается на 10-20 DAG’ов в неделю? Согласен, звучит страшно, чувствуешь себя тем героем из Subway Surfers… А теперь представьте, что эта платформа является единой точкой входа для всех аналитиков из различных команд и DAG’и пишут более 50 различных специалистов. Подкосились ноги, холодный пот и желание уйти из IT?
В этой статье я расскажу, как оценивать маркетинговые кампании, если провести A/B- тесты нельзя. Еще обсудим логику в Propensity Score Matching (PSM), и то, какую пользу инструмент может принести вашему бизнесу. А в конце статьи покажу, как достаточно просто можно развернуть такую штуку у себя.
После завершения главы 1 у вас должно получиться простое, но функциональное веб-приложение. Во второй части серии мега-учебника по Flask я собираюсь обсудить, как работать с шаблонами.
Имеется функция magic(), принимающая три целочисленных аргумента, в теле которой определены константы a, b, c, являющиеся натуральными числами. Требуется определить значения констант a, b и c за минимальное количество вызовов данной функции.
Данная статья написана новичком для новичков, т.е. для тех, кто только начинает изучать возможности многопроцессорного и многопоточного программирования в Python. Статья намеренно пишется без воды и со скомканной теорией, в стиле шпаргалки.
Сегодня будет рассмотрена авторизация с помощью сессий между Django и React, которые находятся на разных доменах, т.е случай "cross-origin". Я в двух словах донесу принцип работы, причины появления концепций и технологий описанных здесь, оставлю ссылки на более подробные источники и приведу код конкретной реализации с объяснением своих шагов.
В современном мире искусственный интеллект стал незаменимым помощником в различных сферах нашей жизни. Однако, я верю, что всегда нужно стремиться к большему, автоматизируя все процессы, которые возможно. В этой статье я поделюсь опытом использования Whisper и ChatGPT для создания ИИ‑секретаря, способного оптимизировать хранение и обработку корпоративных созвонов.