Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter
A monorepo approach means keeping the code from all your projects in one place. It requires changing your tooling approach, but means better dependency management. This article shows you how to build a simple python monorepo using GitHub Actions as a CI/CD tool.
В мире современных вычислений и информационных технологий, алгоритмы играют решающую роль. Они служат фундаментальным инструментом для решения разнообразных задач, начиная от оптимизации бизнес-процессов до анализа сложных структур данных. В контексте графовой теории и сетевых приложений, алгоритмы нахождения кратчайшего пути с одним источником во взвешенных графах представляют собой важную часть этой эффективной инструментарии.
Нетрадиционный способ вычисления медианы массива значений с плавающей точкой при помощи нескольких проходов по исходному массиву по словам, начиная с более значащих, с использованием целочисленной арифметики, что даёт возможность в некоторых случаях несколько обогнать по скорости "традиционные" классические алгоритмы.
Прогнозируем нагрузку группы солнечных электростанций на сутки вперед с помощью машинного обучения. Сравниваем два метода - Random Forest и LSTM
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Итак, мы подошли к финальной части ботостроительной трилогии. Наш бот уже умеет смотреть RSS-ленту Мотора, подгружать свежие новости, слать сообщения администратору бота, а также реализована вся логика работы с модерацией сообщений перед отправкой в канал и работой с ChatGPT. Осталась одна проблема - обновление ленты происходит единожды, при запуске скрипта. Исправим эту оплошность.
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
В этой статье я хочу поговорить про временные ряды, а если конкретнее, про использование нейросетей для их прогнозирования.
По своей сути обслуживание моделей заключается в том, чтобы сделать обученные модели машинного обучения доступными для пользователей и систем надежным и масштабируемым способом. Это критический шаг в жизненном цикле машинного обучения.
In this tutorial, you'll learn to specify multiple return types using type hints in Python. You'll cover working with one or several pieces of data, defining type aliases, and type checking with a third-party static type checker tool.
Библиотека pandas 2.0 вышла в начале апреля, в ней появилось много улучшений нового режима Copy‑on‑Write (CoW, копирование при записи). Ожидается, что в pandas 3.0 режим CoW будет использоваться по умолчанию. Сейчас полный переход на копирование при записи запланирован на апрель 2024 года. У разработчиков библиотеки нет планов поддержки некоего «режима совместимости» или режима, в котором CoW не применяется.
Во второй части сфокусируемся на разработке бизнес-логики бота. В нашем проекте, для взаимодействия с Telegram, будем использовать библиотеку Aiogram.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
В этой статье я рассказываю, как настроить уведомления в вашем приложении на Python или в Alertmanager таким образом, чтобы сообщения приходили в определенный Telegram топик.
Фреймворк для написания асинхронных приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/twisted/
Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython
REPL для Postgres. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pgcli/
Валидатор JSON данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/jsonschema