Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Это вторая часть обзора моделей для задачи синтеза речи (Text-to-Speech). В прошлой части я сравнил 7 Open Source моделей для этой задачи по нескольким критериям. В этот раз я решил посмотреть не только на Open Source-модели, но и на проприетарные TTS-решения.
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
You can customize the Python debugger (PDB) by creating custom aliases within a .pdbrc file in your home directory. Read on to learn how.
After having worked with the transitions library for a while, Bob wondered how Finite State Machines work under the hood. This article shows you how he built one from scratch, modelling GitHub pull requests.
A benchmark study of 10M rows comparing Pandas vs. Polars. Explore the architectural shifts, lazy execution, and Rust-based speed of modern data tools.
Рассказываю, как на практике решать задачу NER. На примере извлечения сущностей из резюме пройдём путь от разметки данных до работающего API. Меньше теории, больше практики.
Разбираем архитектуру, построение AST, обратную польскую нотацию, обработку ошибок со стрелочками и двустороннюю интеграцию с Python. А в качестве демонстрации — пишем на получившемся языке игру на Pygame и Telegram-бота с long polling. Язык называется LawScript, и он умеет больше, чем кажется.
Когда-то давно мой папа сказал мне, что шмель по законам аэродинамики летать не должен. Но летает. Очень хотелось раскрыть эту загадку в детстве, но не было знаний. Прошло время, шмель забылся, временами напоминал о себе в летние дни, жужжа и трудолюбиво собирая нектар. Каждый раз глядя на этот мохнатый летающий танк, я думал что полёт его действительно невозможен, и это завораживало.
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
В ансамблевом прогнозировании важнее не индивидуальное качество моделей, а разнообразие их ошибок. Эксперимент показывает: пул из «худших» по отдельности моделей даёт лучшую точность ансамбля, чем пул из «лучших».
Если вы ведете несколько проектов одновременно, вы знаете проблему управления информацией. Поэтому я написал свою систему. Это описание того, как я решал свои задачи, какие решения принимал и что из этого вышло. Если вы тоже теряете время при поиске нужной информации — возможно, найдёте здесь что-то полезное.
Это третья статья про мой "аниме завод" — систему, которая автоматически превращает длинные эпизоды в Shorts.Если хотите полный контекст, вот предыдущие части:
Насколько сложно сделать профессиональную озвучку для инди-проекта? Рассказываем историю нашей работы. Как мы делали озвучку для инди-проекта
Большинство команд до сих пор вручную собирают агентные циклы в LangGraph. Deep Agents предлагает более высокоуровневый подход, и он более категоричный в своих решениях, чем можно ожидать.