Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Ultralytics недавно выпустила семейство моделей обнаружения объектов YOLOv8. Эти модели превосходят предыдущие версии моделей YOLO как по скорости, так и по точности в наборе данных COCO. Но как насчет производительности на пользовательских наборах данных? Чтобы ответить на этот вопрос, мы будем обучать модели YOLOv8 на пользовательском наборе данных. В частности, мы будем обучать его на крупномасштабном наборе данных для обнаружения выбоин.
Модуль для работы с многомерными массивами. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/numpy/1.24.2/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/numpy/
Простой, быстрый, расширяемый JSON кодер / декодер для Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/simplejson/3.18.3/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/simplejson/
Статический анализатор Python-кода. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/pylint/2.16.1/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pylint/
Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/scrapy/2.8.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy
В статье хочу поговорить на тему «качества кода» — а именно об инструментах, которые помогают выявлять потенциальные ошибки и другие проблемы как можно раньше, в идеале еще до того, как они попадут в кодовую базу, не говоря уже о попадании в релиз.
Библиотека работы с базами данных. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/sqlalchemy/2.0.1/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
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.
Мощный web-фреймворк. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django/3.2.17/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/Django/
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
XML/HTML парсер. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/beautifulsoup4/4.11.2/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/beautifulsoup4/
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.
Утилита для управления модулями в Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/pip/23.0/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pip/
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.