Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Преобразование PDF-документов в редактируемые файлы Microsoft Word позволяет вносить изменения, добавлять аннотации и более эффективно работать с PDF-контентом.В этом блоге я собрал 5 решений для конвертации PDF в Word на Python с использованием бесплатных библиотек с открытым исходным кодом или коммерческих библиотек, а также выделил плюсы и минусы каждого решения.
Графы для меня особенная тема, в них есть нечто таинственное и мощное. Цель статьи - поделиться с вами некоторыми случаями из моей практики, когда графы становились естественной частью какой-то задачи. Иногда без них задачу решить было невозможно. Иногда через них решение получалось более изящное. А иногда просто тяга к перфикционизму, графы это круто же)
Во время работы над проектом на Django Rest Framework (DRF) я столкнулся с необходимостью писать тесты для API, которые возвращали неотсортированные данные. Сортировка данных в API не требовалась, и делать её только ради тестов казалось нелогичным. Использовать для решения этой задачи множества оказалось невозможным, так как элементы множества должны быть хэшируемыми, коими словари не являются.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Эта часть будет посвящена теоретическому обзору проблем и их решений в контексте задачи распознавания эмоций. Несмотря на то, что многие из перечисленных проблем уже давно изучены, а методы борьбы с ними реализованы в существующих фреймворках, знать хотя бы об их существовании будет полезно.
Мы решили сделать небольшую методичку по prompt engineering для обычного бизнес‑пользователя. Мы посмотрели на получившийся результат и решили поделиться этой методичкой с сообществом, чтобы как можно больше людей смогли овладеть разными техниками, позволяющими работать с LLM эффективнее.
Логические операции играют важную роль в программировании. Они используются для создания условных конструкций и составления сложных алгоритмов. В этой статье мы поговорим о неочевидных деталях и скрытых особенностях работы логических операторов в Python.
В этом гайде мы поговорим о подготовке к prompt-engineering, о базовых принципах написания промпта, про его структуру и про типы решаемых задач, о продвинутых техниках через рассуждения для повышения качества ответа и снижения вероятности появления галлюцинаций. Гайд будет полезен для всех, кто начинает погружаться в промптинг.
Ранее мы рассматривали базовые аспекты работы с FastAPI: различные типы запросов, их валидацию и обработку, а также ответы на эти запросы. Уже на данном этапе код становится громоздким и сложным для понимания. Сегодня мы займемся интеграцией асинхронной SQLAlchemy в наше FastAPI-приложение.
Мы часто применяем наш фреймворк ODRS для решения различных задач в области компьютерного зрения. Одной из такой задач стала настройка SCARA робота для сортировки цветных крышек от пластиковых бутылок. Этот проект был вызван необходимостью автоматизировать процесс переработки, увеличивая его эффективность и точность. Используя ODRS, мы смогли обучить робота распознавать крышки различных цветов, а затем сортировать их по категориям.
Это двадцатая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь добавить приятное всплывающее окно при наведении курсора мыши на ник пользователя.
Это двадцать первая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь добавить функцию личных сообщений, а также уведомления пользователей, которые появляются на панели навигации без необходимости обновления страницы.
Фейлы, провалы, косяки - всё это офигенные способы чему-то научиться и стать лучше, но это работает только, если после факапов проводить их "вскрытие" - анализировать, какие причины привели к неудаче, и что нужно изменить, чтобы уменьшить вероятность возникновения похожей ситуации в будущем.
В прошлой статье мы рассмотрели GET запросы и научились писать свои первые функции. Сегодня же мы рассмотрим методы, позволяющие отправлять данные (POST), обновлять (PUT) и удалять данные (DELETE).
Это двадцать вторая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как создавать фоновые задания, которые выполняются независимо от веб-сервера.
После того, как я устроился работать в агентство ко мне обратилась руководитель HR отдела для разработки небольшого автоматизированного отчета в BI. До этого основные показатели (текучесть, вовлеченность и др.) рассчитывались в табличках Excel полу ручным способом.
Это двадцать третья и последняя часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как расширить microblog с помощью интерфейса прикладного программирования (или API), который клиенты могут использовать для работы с приложением более прямым способом, чем традиционный рабочий процесс в веб-браузере.
PUSSY (Python Utilitarian Script System for You) - это кроссплатформенный программный комплекс, который позволяет ускорить разработку приложений с графическим интерфейсом на языке Python и PySide6. Его ключевой фичей является быстрое создание раздела с пользовательскими настройками, достаточно просто объявить перечень Свойств в Специальном контейнера, а система сама позаботится обо всем остальном.
На этот раз будем запускать долгий проект, по созданию голосового ассистента (ГА). Создать свою Алису или Siri довольно просто, есть уже много статей на Хабр (и не только), которые подробно описывают основные принципы, но чтобы было действительно профессионально и интересно мы углубимся в эту тему и «прикрутим» нейронные сети к нашему ГА. И в первой части начнем с того, что научим нашего голосового ассистента распознавать человека, который в данный момент пользуется компьютером.