Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Audio
Automate CRUD API endpoints with Django Ninja, featuring dynamic schema generation, customizable hooks, and automatic API documentation.
Python модуль для создания заглушек (mock-объект) при тестировании. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/mock/
An experimental reimplementation of Django's templating language in Rust.
Сегодня я хочу представить свой проект Netleaf — открытый инструмент для сканирования сети, написанный на Python с использованием PySide6 для графического интерфейса. Проект создавался с целью предложить простой, но функциональный инструмент для сканирования устройств локальной сети.
Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/
В данной статье будет рассмотрен набор данных для обучения LVLM (Large Visual Language Model), который использовался авторами статьи "SeeClick: Harnessing GUI Grounding for Advanced Visual GUI Agents" при обучении модели SeeClick, которая показывает достаточно неплохие результаты, по сравнению с аналогичными решениями.
Мы продолжаем работу над нашим Open Source проектом Taigram! Прошлая статья "Taigram: Начало работы", можно сказать, была посвящена организационным моментам:
A framework for comprehensive diagnosis and optimization of agents using simulated, realistic synthetic interactions
В этот раз разберем Centrifugo – технологию, которая берет на себя всю работу с WebSockets и масштабированием! В статье мы разберем теорию, а затем на практике разработаем веб-приложение-опросник, где результаты обновляются в реальном времени без перезагрузки страницы.
Как частный инвестор, я всегда ищу способы упростить управление своим портфелем. Особенно меня интересуют высокодоходные облигации. Да, они немного "мусорные", но я не стремлюсь быть финансовым аналитиком в этом или детально изучать каждого эмитента.Моя цель проста: купить бумаги и получать купоны, то есть стабильный доход.
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
В этом докладе я расскажу о том, как мы использовали NLP решения для расширения возможностей DCAP (data-centric audit and protection) системы компании Makves. Мы обсудим, почему обработка неструктурированных текстовых данных без нейросетей является сложной задачей и как мы преодолели эти вызовы. Я поделюсь нашим опытом сбора и подготовки датасета, а также раскрою трюки и методы, которые мы применяли для оценки качества полученных решений. Также рассмотрим ограничения, с которыми мы столкнулись при продуктивизации моделей, и как мы их преодолели. Доклад будет полезен как опыт реального внедрения NLP функционала в работающий продукт.
О внедрении паттерна Saga в HoReCa FoodTech для исправления интеграции с блокирующимся кассовым оборудованием в ресторанах. Как это спасло нашу тех.поддержку. Какие уроки мы вынесли. И почему же Кафка не дописал(а) свою сагу…
От автоматизации нажатия кнопок, до создания полноценных интеграций систем — в этом докладе я расскажу, как мы развили наш подход к RPA, используя Python.
A Polars LazyFrame provides an efficient way to handle large datasets through lazy evaluation. Unlike traditional DataFrames, LazyFrames don’t contain data but instead store a set of instructions known as a query plan.
В этой статье мы детально разберем процесс создания корпоративной RAG-системы для поиска по обучающим материалам.
Во французском сабреддите я наткнулся на пост с интересной гипотезой: Чем ближе точка к вокзалу, тем хуже там кебаб.Пост на французском привлёк достаточно большое внимание, учитывая относительно небольшой размер сабреддита; это доказывало, что многие с ним согласны.