Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Python остается топ 1 среди языков программирования по версии многих журналов и сайтов. Популярность языка и его большое сообщество привело к тому, что сейчас для Python существует огромное число библиотек. К сожалению, большая часть этих библиотек была создана энтузиастами и больше не поддерживается. Давайте посмотрим на 5 хороших развивающихся библиотек, которые могут помочь при решении практических задач.
Простой, быстрый, расширяемый JSON кодер / декодер для Python.Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/simplejson/
Учим нейросеть играть в Шахматы, загрузив в нее датасеты уже сыгранных партий с известным результатом.То есть никакого минимакса, деревьев и расчетов на несколько ходов вперед.Идея в том, что если в нейросеть загрузить много партий, уже сыгранныx другими игроками, то нейросеть будет знать, как поступали другие игроки в соответствующих случаях и к какому результату это приводило. Нейросеть обобщит имеющийся опыт и будет делать ход на основе уже известного опыта и выявленных закономерностей, причем делать ход «мгновенно».
Нейронку можно обучить не только понимать, где на картинке собака, а где кошка. Можно шагнуть дальше, чтобы обучить ее распознавать данные графиков зрачковых реакций на свет и выдавать результат: норма или отклонение. Эта статья про сверточные нейронные сети, классификацию изображений с помощью моделей глубокого обучения, а также применение Google Colab для написания кода на Python.
На написание этой статьи меня вдохновил автор YouTube канала PeaAshMeter. В своем видео автор показывает простейший генератор 2D мира, который основан на простейшем правиле клеточного автомата. Что такое клеточный автомат? Какие клеточные автоматы бывают? На эти и многие другие вопросы я попробую ответить.
Как происходит подмена интерпретатора в деталях
Владение английским языком принято оценивать по системе CERF (Common European Reference Framework), состоящей из шести уровней, где уровень A1 – начинающие, а уровень С2 – профессионально владеющие иностранным языком. Международный уровень С2 часто позиционируется как “уровень образованного носителя”, и получение соответствующего сертификата зачастую является либо заветной мечтой, либо предметом гордости преподавателя-лингвиста.
Обзор недавно вышедшей на русском языке книги Мэттью Фаулера «Asyncio и конкурентное программирование на Python».
Инструмент создания виртуального рабочего окружения.Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
В прошлом году мне выдалась возможность поиграться c ChatGPT от OpenAI, однако практические применения, которые приходили мне в голову, оказались слишком сложными для реализации моими неполноценными студенческими знаниями, из‑за чего мысли ушли сугубо в использовании нейронок в развлекательных целях.Чуть позже широкую огласку получил ИИ‑стример Neuro‑sama, созданный vedal987.В целом, тогда я и решил запустить этот эксперимент и попробовать сделать максимально дешево и сердито русскоговорящего стримера на основе GPT‑моделей.
Хочу поделиться опытом работы с API системы маркировки товаров «Честный Знак» (ЧЗ) / МДЛП (маркировка лекарственных препаратов), в части выгрузки статистических данных.Не раз сталкивался с интеграцией различных источников данных в аналитические системы, но конкретно эта задача показалась достойной публикации по той причине, что в процессе работы особо не нашлось готовых гайдов в интернете, хотя такой инструмент в бизнесе может быть довольно широко востребован – и при этом его реализация может наткнуться на некоторые подводные камни.Задача: забрать в ЧЗ статистические данные заказчика (информация о движении единиц продукции между юридическими лицами, статистика конечных продаж с адресами, и тп.)В рамках данной статьи опускается вопрос о том, что такое система «Честный знак», и каковы основы ее работы – если вы начали читать эту статью, наверняка основы вам уже известны. Итак, по порядку…
Textual is a TUI (Text User Interface) framework for Python inspired by modern web development.
Данная статья описывает моё знакомство с ChatGPT на уровне API и интеграцию с платформой создания ботов Salebot.Давно занимаюсь сборкой ботов в Salebot и на Python, и я не мог просто пройти мимо ChatGPT и её API (модель GPT 3). Но, во время изучения API, меня понесло дальше, невозможно было остановиться на GPT 3. Вот какие задачи я себе поставил.
Мир не стоит на месте. На смену многим мужским профессиям, что были актуальны полвека назад, приходят новые и более современные. Если раньше нас сковывали рамки малоразвитых технологий и выбор будущей профессии был невероятно мал, то сейчас есть где разгуляться. В преддверии праздника всех мужчин я задумался, а какие профессии, мы мужчины 2023 года, выбираем. Как известно, столица всегда отличалась от периферии и уровнем развития, и доходом, и мне стало интересно, чем наш выбор в данных городах отличается. Отслеживать резюме я решил на сервисе по поиску работы, из столичных городов взял Москву и Санкт-Петербург, в регионе Тверь и Иваново. Анализ я провел в программе по аналитике данных своей компании, загрузив туда данные из резюме. На первом этапе я выделил самые популярные профессии в Москве и Санкт-Петербурге, ими стали водитель, менеджер, инженер, специалист, кладовщик, юрист, администратор, шеф-повар, управляющий и замыкает десятку профессия начальник участка.
Прочитав несколько известных статей по сегментации спутниковых снимков земли, я решил попробовать создать и обучить свою модель нейросети для этой задачи. И конечно, в процессе возникало много вопросов, своими ответами на которые я решил поделиться в рамках этого туториала. Поделиться так подробно и просто, как это было бы понятно таким новичкам, как я.