Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Однажды, зайдя в чат дома между катками доты, я увидел бота, который дает возможность кикать пользователей путем голосования в чате. Нехитрое изобретение. Решив повторить тогда я впервые познакомился с Telegram Bot API. В частности с библиотекой telebot. И тут первое что хотел бы отметить. На момент написания того самого первого бота, в данной библиотеке использовалась функция polling(), для поддержки бота в сети при простое. Однако она была не идеальной и через буквально 10 минут простоя бот всё же полностью терял соединение и не принимал запросы.
За всё время мы тысячу раз сталкивались с запросом “дайте какое-нибудь простое решение с API, которым нам можно было бы пользоваться”. Дело, конечно, хорошее, но функциональность у нашей системы очень богатая. Единый API, который подходил бы всем нашим заказчикам со своими разными задачами и разными сценариями использования, был бы переусложнен. В этой статье мы покажем пример того, как с помощью Docker, Python и нашего SDK самому реализовать простейшее решение для распознавания документов.
Python Дайджест собирает IT-новости уже 9 лет, рассказывает о концепциях, проектах, релизах. Кодовая база за это время мало изменилась и уже деградировала. Более 5 лет не хватало сил и времени, чтобы привести проект в актуальное состояние. Django с 1.9 обновилась уже до 4.1 версии, Python 3.4 не актуален, да даже обновить пакет через pip не получается, потому что сломан. В 4 частях расскажу от первого лица, как 9-летний проект из состояния outdated вернулся в actual состояние и снова набрал 100 баллов в PageSpeed. Начну с обновления до актуального Python и Django.
Я хочу показать, как компилировать бинарные модули расширения (.so) из python-файлов, чем они будут отличаться и как с ними работать. Делать это мы будем при помощи компилятора Nuitka. Он наиболее известен тем, что с его помощью можно создавать исполняемые файлы (.exe) для Windows. Однако, кроме того, он позволяет создавать и бинарные модули python. Всех, кому это интересно, прошу под кат.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
В сфере data science подготовка данных является обязательным этапом работы перед построением моделей. Один из них — кодирование категориальных данных, т.к. значимая часть информации в реальной жизни относится именно к категориальным строковым значениям, а подавляющее большинство моделей умеют работать исключительно с числовыми значениями. Кодирование — это и есть процесс преобразования категориальных данных в числовой формат.
Это первая статья из серии статей, в которой описывается опыт написания с нуля библиотеки на питоне, для расчета как можно более широкого спектра деловых, производственных, организационных задач методами теории игр.
В этой статье я хочу написать про мой опыт взаимодействия с платформой LeetCode, и описать свою подготовку к интервью в FAANG подобные компании путем разбиения ее на уровни.А какой у вас уровень?
Подходы использования import в языке программирования Python.Статья направлена на освящение подходов импортирования в Python для начинающих программистов. Она так же может быть полезна для уже имеющих опыт в разработке на данном языке программирования.
"Камень, ножницы, бумага" - кто из нас не играл в эту игру в детстве? Но вы когда-нибудь задумывались о том, что стратегии, которые мы выбирали, на самом деле могут быть смоделированы в с помощью Теории игр?
Я работаю в авиакомпании, занимаюсь анализом продаж, что сильно связано в том числе с планированием и прогнозированием. В условиях, когда российский рынок авиаперевозок сужается, авиакомпании стремятся оптимизировать свою маршрутную сеть, а если и развиваться - то только на направлениях с высоким пассажиропотоком. Дефицит самолетов в условиях санкций делает ошибки непростительными, поэтому своей целью я ставил разработку модели прогнозирования трафика между городами РФ.
Сегодня я постараюсь объяснить, что такое асинхронное программирование, зачем оно нужно, какие задачи решает и как ему научиться. Так как мой основной язык — Python, то и материал будет Python-ориентированным.
Про карточку "Сарказм" не забудьте.
В июле и августе 1991 года я, с подачи Гвидо Ван Россума, проводил технические интервью на позицию Middle Python Backend developer. И, видимо, буду вынужден продолжать проводить, о чём ниже.
Задача формулировалась как «найти человека, который сможет задать и поддерживать высокий уровень профессионализма в применении языка Python». Под эту задачу я сформировал новый опросник вместо того, которым пользовался несколько дней — старый имел слишком жесткий закос под промышленное программирование.
И вот что я хочу сказать вам, коллеги: вы меня огорчаете.
Диффузионные модели могут значительно расширить мир творческой работы и создания контента в целом. За последние несколько месяцев они уже доказали свою эффективность. Количество диффузионных моделей растет с каждым днем, а старые версии быстро устаревают
Вышедшая чуть больше месяца назад ChatGPT уже успела нашуметь: школьникам в Нью-Йорке запрещают использовать нейросеть в качестве помощника, её же ответы теперь не принимаются на StackOverflow, а Microsoft планирует интеграцию в поисковик Bing - чем, кстати, безумно обеспокоен СЕО Alphabet (Google) Сундар Пичаи. Настолько обеспокоен, что в своём письме-обращении к сотрудникам объявляет "Code Red" ситуацию. В то же время Сэм Альтман, CEO OpenAI - компании, разработавшей эту модель - заявляет, что полагаться на ответы ChatGPT пока не стоит.Насколько мы действительно близки к внедрению продвинутых чат-ботов в поисковые системы, как может выглядеть новый интерфейс взаимодействия, и какие основные проблемы есть на пути интеграции? Могут ли модели сёрфить интернет бок о бок с традиционными поисковиками? На эти и многие другие вопросы постараемся ответить под катом.
Как создать и отслеживать многозадачное обучение с независимыми моделями на одном входе и на одном выходе. Полный код на GitHub, соблюдая инструкцию README.md с нуля установки до работающего запуска отслеживания экспериментов и обслуживания моделей
В этой статье я познакомлю вас со своим проектом, который посвящен предсказыванию свойств наночастиц и возможности открывать новые материалы имея только один пример.
Неважно, чем вы занимаетесь — большими данными, машинным обучением, компьютерной графикой или криптографией — без математики вам не обойтись! Везде сейчас требуются базовые знания и понимание алгоритмов. Практические примеры позволят легко разобраться с самыми необходимыми математическими понятиями. 300 упражнений и мини-проектов откроют вам новые возможности в освоении интересных и популярных IT-профессий. Вы познакомитесь с базовыми библиотеками Python, используемыми при разработке реальных приложений, и вспомните давно забытые основы линейной алгебры и матана.
Доброе утро, уважаемый читатель. Сегодня мы разоблачаем господина Гудвина. В частности, обсуждаем DEP-9 - roadmap по добавлению асинхронности в django за его авторством.
Когда я со своими коллегами с направления Химия и ИИ начинал делать этот проект, в мире был в самом разгаре интерес к таким системам генерации изображений как Stable Diffusion, DALL-E и Midjourney. Именно тогда мы решили совместить модели обработки естественного языка (такие как BERT) и системы генерации изображений и применить все это в химическом домене.