Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Мы хотели бы поговорить о том какие преимущества привносит в нашу жизнь объединение пространственных данных из различных открытых источников. Рассматривать, для примера, будем следующую задачу: оценить насколько в “зеленом” районе расположен тот или иной объект недвижимости.
Surprise - это мощный инструмент, предоставляющий широкий набор алгоритмов и инструментов для построения и оценки рекомендательных систем. Эта библиотека основана на Python, является простой в использовании и гибкой в применение, что делает ее прекрасным выбором для как начинающих, так и опытных разработчиков.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
В интернете есть много разных материалов с объяснением, что такое JWT и как им пользоваться. Но большинство примеров ограничиваются выдачей токена для пользователя. В этой статье я хочу рассказать не только о том, что такое JWT, но и как можно реализовать работу с access и refresh токенами и решить сопутствующие проблемы. Будет немного теории и много практики.
Ребус - это зашифрованный пример, где каждая цифра заменена какой-то буквой. Одна и та же цифра в примере обязательно должна быть заменена одной и той же буквой. И наоборот - две разных цифры не могут быть заменены на одну и ту же букву.
Какую рекламу показать пользователю, красную или синюю? Представьте, что вам нужно выбрать один из двух баннеров: красный или синий. Разумеется, вам бы хотелось показывать пользователю рекламу с наибольшим откликом. Но как узнать, какой из баннеров имеет наибольший уровень кликабельности?
Я поднял VPN-туннель по подписке на базе ispmanager. Однако мне этого было мало: нужно было, чтобы по окончании подписки туннель автоматически отключался и статистика по каждому пользователю собиралась ежедневно.Поэтому я взял в руки Python, Google Sheets, документацию и начал писать скрипт. В статье рассказываю о том, как я, будучи ламером смог достигнуть нужных себе целей и изучить пару вариантов взаимодействия с ispmamager.
В данной статье я покажу на практическом примере как устроена многопоточность в Python, расскажу про потоки, примитивы синхронизации и о том зачем они нужны. Изначально я планировал что это будет простая и короткая заметка, но пока готовил и тестировал код нашел интересный неочевидный момент связанных с внутренностями CPython, так что не спешите закрывать вкладку, даже если вы уверены что вы знаете о потоках в Python всё :)
Рассмотрим то как можно в одиночку быстро создать сервер и UI для ML приложения на Python с перспективой вывода в prod. Исследуем PyTriton и немного Gradio.
Обработка данных в реальном времени стала важной составной частью современного мира. Бизнес, исследователи, разработчики и многие другие специалисты сталкиваются с необходимостью обрабатывать потоки данных в реальном времени, чтобы принимать решения быстрее и более точно. В этой статье мы рассмотрим как построить пайплайн обработки данных в реальном времени с использованием Python.
В этой статье я расскажу о захвате звукового сигнала платой FPGA MCY316. Захват сигнала это только первый этап перед обработкой. Получим сигнал и передадим эти данные в ПК. Если всё получится, то в следующих работах добавим в ПЛИС цифровой фильтр
Многие люди, когда либо имевшие дело с нейронными сетями, наверняка задумывались, можно ли написать нейросеть, которая сама будет создавать нейросети для решения каких-либо задач. Так вот в этом цикле статей я решил реализовать это.
Новейший метод для ускорения кода в PyTorch 2.0 — torch.compile(), который позволяет JIT‑компилировать код PyTorch в оптимизированные ядра, требуя минимальных изменений кода. JIT‑компиляция (Just‑In‑Time compilation) — это процесс, при котором код на высокоуровневом языке преобразуется в код на низкоуровневом языке, который может быть быстрее и эффективнее исполнен процессором или графическим ускорителем. torch.compile() использует TorchDynamo и заданный бэкенд для JIT‑компиляции кода PyTorch.
На примере виртуального хостинга провайдера Netangels покажу, как я делаю это для своих проектов, в том числе описанных в перечисленных выше материалах.
В этой статье мы затронем один из аспектов множественного тестирования, а именно определение оптимальных размеров групп в случае общей контрольной группы. Докажем теоретически, что предлагаемый способ является оптимальным и сравним его с другими популярными подходами.
Эта статья посвящена исследованию о том, насколько тесен мир хоккея. Проанализировали с помощью Pytnon связи между хоккеистами в КХЛ.За референс взяли расчёт числа Эрдёша-Бэйкона — шуточное расстояние между математиками или актёрами.
Хотелось бы немного поговорить об оптимизации наших с вам любимых WEB приложений, написанных на нашем горячо любимом и всеми уважаемом фреймворке Django. В частности речь в этой статье пойдёт об оптимизации изображений.
Крайне важный кейс для бизнеса — автоматизация бизнес процессов, где раньше можно было только использовать, например, оператора или клиентского менеджера, а сейчас им на помощь и замену чат-боты, голосовые ассистенты и вот и настало время, когда без машинного обучения и NLP уже никуда. Предлагаю рассмотреть NER сервисы.
Camunda — это BPM-движок для автоматизации бизнес-процессов. Она представляет собой набор библиотек, которые и позволяют выполнять описанные процессы.
В продолжение моей предыдущей статьи о MTA Log Parser хотелось бы поделится результатами работы над теми хотелками, которые появились после ее публикации. Появился первый feedback, который в итоге принес следующие нововведения: