Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Запись текста с фотографии листа или из аудиозаписи в текстовый файл, доступный для редактирования – довольно часто встречающаяся задача при работе в офисах или учёбы. Для распознавания текстов и аудио в платных сервисах и программах сегодня используются такие подходы, как машинное зрение и распознавание речи с использованием глубоких нейронных сетей.
В мире технологий происходит настоящая революция. На передовом фронте этой революции стоят нейронные сети — мощные и удивительные инструменты искусственного интеллекта, которые сегодня изменяют наше представление о возможностях компьютеров. Нейросети обрели невероятную популярность и применение в различных областях: от компьютерного зрения до естественного языка, и их влияние на общество и технологический прогресс становится все более заметным.
В задачах машинного обучения значительную часть времени занимает процесс подготовки данных. К этапу подготовки относятся: сбор, фильтрация, разметка и предобработка данных.В данной статье я буду рассматривать процесс автоматической разметки данных для задач компьютерного зрения.
Однажды меня попросили провести ревью и рефакторинг одного telegram-бота. Увидев файл размером 2000 строк, рассчитанный только на обработку разных меню я понял, что это требует унификации и общих подходов. Так родилась библиотека aiogram-dialog.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Давным-давно, человечество поднимало взоры к небесам и задавало себе вопросы о природе вселенной. Сегодня астрофизика стала ключом к пониманию космических явлений. Мы исследуем черные дыры, изучаем движение планет и звёзд, разгадываем секреты галактик. Исследования космических явлений требуют огромных объемов данных и сложных вычислений. Здесь на помощь приходит компьютерное моделирование. Мы можем воссоздать Вселенную на экране монитора, создавать виртуальные звёзды и планеты, а затем изучать их поведение.
Таблица справочник, которая является медленно изменяющейся и также генерирует DAG.В статье рассказывается как можно хранить бизнес-метрики и собирать их через DAG.
Altair — это декларативная библиотека визуализации данных, разработанная на основе языка Vega и Vega-Lite. Она предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания информативных и красочных графиков с минимальными усилиями. Основная философия Altair заключается в том, что пользователи должны описывать, что они хотят увидеть на графике, а не как это реализовать. Это делает код более читаемым и интуитивно понятным.
Inspect and run Django Commands in a text-based user interface (TUI)
История создания платформы. Архитектурные и технические особенности. Опыт внедрения.
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Немного покопаемся в протоколах веб-коммуникации. Как и в каких библиотеках они имплементированы в любимом Python. Попробуем запустить этот корабль в космос или просто сыграть в камень-ножницы-бумага. Мир высокоскоростных, эффективных протоколов QUIC и RSocket, мир готов к http3.0 (или нет?)
Для тренировки нейронных сетей необходимы датасеты с достаточным количеством тренировочных данных. Зачастую в рамках разработки ML‑модели, именно составление датасета, пригодного для её обучения, занимает большую часть времени и усилий. В случае, если датасет нельзя составить из реальных данных, прибегают к генерации синтетических данных. При разработке «распознавателя» паспортов без достаточного количества реальных образцов возникла необходимость генерации паспортных данных и соответствующих им изображений отдельных полей.
Распределенная очередь задач. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/celery/
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
Библиотека для Python, которая позволяет вам писать асинхронные сетевые приложение использую синхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gevent/
Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython