Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Однажды в мое поле зрения попал проект заказной разработки, который команда безуспешно пыталась сдать в течение двух лет. Полностью сдано было около 5% проекта, однако дальнейшая сдача заканчивалась неудачами то на стадии приемки функционала заказчиком, то на стадии внутреннего тестирования, то разработчики срывали сроки при внесении изменений в код.За время проекта два раза поменяли команду и заказчика.Аудит процесса производства с точки зрения time2market показал, что: долго вносятся изменения в код, долго выполняется ручное тестирование и часто после тестирования код возвращается на доработкуПервопричиной низкого time2market являлось то, что команда не владела практикой coding kata, о которой я подробно расскажу в данной статье на примере задачи "Позолоченная роза".После применения приемов, описанных в этой статье, оставшиеся 95% проекта команда реализовала и сдала за 6 месяцев вместо прогнозируемых 48 лет, что эквивалентно сокращению time2market в 96 раз.
В декабре 2022 года вышло обновление Bitcoin Core 24.0, которое позволяет заменять неподтвержденные транзакции (full-RBF или replace-by-fee). Это может коснуться всех, кто принимает оплату в биткоине по неподтвержденным транзакциям из мемпула: криптоматы, криптообменники, мерчанты и тд. В статье я описал пошаговую инструкцию: как я разворачивал свою Bitcoin ноду и проверял, действительно ли можно заменить транзакцию.
В этой статье мы напишем сервис для сокращения ссылок на Django, DRF.Итак, на днях я получил тестовое задание от потенциального работодателя и решил убить двух зайцев сразу: выполнить тестовое задание и написать статью, в которой подробно описать весь процесс.
В последний год многие интересующиеся технологиями искусственного интеллекта замерли в ожидании и следят за развитием интересного стартапа. Он собирается предложить миру новый способ взаимодействия с компьютером и радикально усовершенствовать этот процесс…
Я бы не назвал данную статью полноценным роадмэпом в том понимании, в котором это слово обычно используют. В статье нет сроков изучения, отсутствует подробный план, затрагивающей все темы и подтемы. Да и зачем нужен еще один роадмэп «под копирку», когда в сети и так хватает качественных предложений.Скорее, я хотел бы составить абстрактный план обучения, который сможет задать общий ориентир, а также будет коррелировать с роадмэпом вроде roadmap.sh. Кроме этого, я смогу дать несколько полезных советов из своего опыта, а также составлю списки полезных ресурсов для изучения языка, сопутствующих инструментов и технологий, которые в свое время помогли или же помогают мне самому.
Не так давно в интернете появилась душещипательная история, как пользователь hackdaddy8000 сперва создал виртуальную девушку, а затем усыпил ее. Моральный и мемный аспект этого события обсуждали в комментариях под новостями. Поговорим о технической стороне. Как повторить этот шедевр и можно ли обойтись без сервисов OpenAI, которые сложно оплатить в России? И главное — сколько придется инвестировать в виртуальную подругу.
Все, кто работает с аналитикой и продуктами, знают, что проведение А/Б тестирования – важный шаг для повышения эффективности бизнеса. Однако не всегда понятно, как проводить этот тест и какие статистические методы использовать. В этой статье я постараюсь помочь вам разобраться в этом вопросе. Вместо теоретических рассуждений будут практические советы, как выбирать метрики, как использовать различные статистические методы и примеры кода на Python, которые можно использовать сразу же. Эта статья станет незаменимой шпаргалкой для всех, кто планирует провести А/Б тест, и будет полезной как для новичков, так и для профессионалов.
В первой части поста мы начали реализацию с нуля GPT всего в 60 строках numpy. Во завершающей части мы загрузим в нашу реализацию опубликованные OpenAI веса обученной модели GPT-2 и сгенерируем текст.
Этот проект родился после беседы с друзьями об инвестициях в недвижимость. Обсуждали, как выгодно купить квартиру, паркинг или келлер под сдачу и выгодно ли вообще.
Я решил проанализировать рынок продажи и аренды гаражей и парковочных мест своего города. Квартиры – слишком дорогие объекты для инвестиций, а что касается гаражей и паркингов – тут «вход» гораздо меньше, и на аренду вроде бы всегда есть спрос.
В тот момент, когда нам потребовалась функция импорта данных, я подумал - ну уж эту-то функциональность я запросто найду в списке пакетов для Django. Действительно, на популярном сайте поиска пакетов, я нашел замечательный пакет Django Data Wizard делающий судя по описанию, как раз то, что мне было нужно.
Как думает искусственный интеллект? Попробовать разобраться в его логике можно в игре от менторов AI Talent Hub и студентов ИТМО «Отгадай слово». За два месяца в нее сыграли уже более 107 тысяч уникальных пользователей, а количество подписчиков одноименного телеграм-канала увеличилось до 5 000. Что делает игру такой популярной, как проект окупился без затрат на продвижение и рекламы на сайте, а также почему при работе с ИИ не избежать ошибок? Рассказываем в статье.
Публикуем девятую, заключительную часть перевода руководства по модулю asyncio в Python. Здесь вы найдёте разделы исходного материала с 23 по 26.
Вокруг так много фреймворков для инференса нейронных сетей, что сложно понять, какой именно подойдет тебе лучше всего. Я решил, что реализую одну и ту же задачу на нескольких разных технологиях. Так и родился этот репозиторий.
Python - элегантный язык программирования. Но у него есть слабые стороны. Иногда Python не так элегантен, как должен быть.Например, когда нам нужно выйти из вложенных циклов.
Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в задачах промышленности не настолько распространено, как в других сферах и отраслях экономики вроде банкинга, ритейла, телекома. При этом современные промышленные объекты часто генерируют и собирают большое количество данных, а методы машинного обучения обеспечивают эффективное использование этих данных для решения различных устоявшихся типовых задач: выявления неисправностей и отказов, прогноз качества продукции, определения остаточного срока службы оборудования и многих других.
В этом материале мы воспроизведём на Python модель BG-NBD (Beta Geometric Negative Binomial Distribution). Она может быть использована для прогнозирования повторных заказов клиентов, чтобы определить пожизненную ценность клиентов (LTV — lifetime value). Она также может быть использована для прогнозирования оттока.
В этой статье мы кратко рассмотрим технологию, которая лежит в основе ChatGPT — эмбеддинги, и напишем простой интеллектуальный поиск по кодовой базе проекта.
Еще совсем недавно 3D-печать будоражила умы читателей, завораживала своей перспективностью, открывала широкие возможности для творчества, но была недоступна для простого обывателя. Сейчас 3D-принтер можно легко приобрести на китайском рынке по приемлемой цене. Технология 3D-печати не прекратила своего развития: меняются способы печати, появляются более скоростные модели принтеров, но сама технология стала привычным для нас явлением.
В этой статье, а вернее целой истории, я хотел бы поделиться своим путем становления в качестве разработчика на Python и рассказать о некоторых идеях и советах, которые я усвоил за это время. Начиная с моих первых проектов и заканчивая моей текущей деятельностью, я поделюсь накопленным опытом и попробую осветить проблемы, с которыми я столкнулся на своем пути. Кого-то данная статься вдохновит начать свой собственный путь в разработке, а кому-то будет интересно прочитать историю успешного кейса входа и закрепления в ИТ.