Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Оценка размера данных — это относительно простой навык, который одновременно: а) легко никогда не освоить; б) весьма полезен после того, как вы им овладели. Он может пригодиться при проектировании систем, в отладке сложной проблемы распределенной системы и, разумеется, при обсуждении архитектурных задач на собеседовании.Автор Уилл Ларсон*, технический директор компании Calm, в своей статье признается, что никогда не был особенно хорош в «оценке». Поэтому он решил потратить несколько часов на развитие этого навыка, что со временем вылилось в текстовые заметки на эту тему. Под катом автор делится полезными правилами для оценки требуемого дискового пространства, а затем собирает фрагмент кода на SQLite3, чтобы продемонстрировать, как можно проверить результаты вашей «оценки».
Разверните в продакшене вашу первую ML-модель. Для этого вам понадобится очень простой технологический стек.
После прочтения постов про голосового ассистента (первый, второй) и сервис Silero, мне стало интересно поиграться с offline распознаванием аудио, а также обратным преобразованием текста в аудио. И как все начинающие разработчики я сделал своего Telegram бота. Просто Telegram – это удобный и мобильный интерфейс для взаимодействия с чем угодно. В своем пет-проекте я применил: Python, aiogram, Vosk, Silero и ffmpeg.
Доброго времени суток, уважаемые коллеги по цеху! Хочу рассказать о своём последнем проекте, написанном по фану - обёртке для трёх нейросетевых проектов: нашумевшей StableDiffusion (используется её форк InvokeAI) и более старых - lama-cleaner и rembg.
Попросили коллег порекомендовать книги по изучению Python, которые когда-то помогли им прокачать свои навыки. Сохраняйте подборку в закладки — она пригодится и начинающим, и опытным специалистам. А также делитесь своими вариантами в комментариях.
Класс set (множество) — это одна из ключевых структур данных в Python. Она представляет собой неупорядоченную коллекцию уникальных элементов. Класс set, в некоторой степени, соответствует математическому множеству. Многие широко используемые математические операции, применимые к множествам, существуют и в Python. Часто вычисления, производимые над множествами, оказываются гораздо быстрее, чем альтернативные операции со списками. В результате, для того чтобы писать эффективный код, Python-программисту просто необходимо уметь пользоваться множествами. В этой статье я расскажу об особенностях работы с классом set в Python.
Представляю релиз стабильной батарейки django_model_cached_property для кэширования property для отдельных объектов моделей в Django.
При просмотре телевизора я постоянно вижу красный. В прямом смысле – подсветка моего Panasonic частично не работает, что вызывает неравномерное розовое свечение там, где должен быть белый цвет. Мне этот старый хлам достался даром, поэтому я особо не жалуюсь, но пару недель назад все же решил как-то отображение цвета наладить.
"Там просто регулярку написать" - говорили они...
Подробное руководство по использованию Docker в разработке на языке программирования Python. Расскажу об основных концепциях в Docker и на примере создадим свой образ с веб-приложением на Django и запустим его.
Анализ исходного кода - давно зарекомендовавшая себя практика для выявления отклонений до выхода приложения на рынок. Проверка на уязвимости, program understanding, поиск логических ошибок в использовании библиотек, code review и многие другие методы статического, динамического и ручного анализа кода широко применяются во многих компаниях занимающихся разработкой программ.
Методический разбор для специалистов DataScience по применению критерия Дарбина-Уотсона для проверки автокорреляции средствами python
Задача матчинга в последнее время набирает всё большую популярность и используется во многих сферах: банки матчат транзакции, маркетплейсы – товары, а Google и другие IT-гиганты проводят соревнования по решению таких задач на Kaggle.Для маркетплейса матчинг – очень важный процесс, который решает сразу несколько задач. Сегодня мы поговорим не только о решении этой задачи, но и о способах её реализации: offline (batch) vs online (realtime).
Я смеюсь над этой историей все выходные, так что не могу не поделиться. Засидевшись до поздней ночи на Amazon, я купил автокормушку для животных PetKit FreshElement Solo. У меня имелось две проблемы, с решением которых она могла мне помочь: во-первых, мне сложно было себя замотивировать на работу над побочным проектом, во-вторых, я всерьез подсел на миндаль в темном шоколаде с морской солью из Target. Раз уж я кодер-мартышка, так почему бы не подкормить внутреннюю мартышку, когда выдаю код?
Технология компьютерного зрения универсальна и может быть внедрена во многих отраслях, таких как ритейл, производство, сельское хозяйство, здравоохранение, безопасность и др. При том что сама технология является зрелой, рынок ее применения находится на начальной стадии развития, но благодаря преимуществам компьютерного зрения он имеет потенциал роста. По данным Mordor Intelligence, совокупный годовой темп роста в ближайшие пять лет может составить 7,36 %.
Сегодня я расскажу о том, как мы переехали на наш велосипед в виде JupyterHub, и он оказался удобным. У нас в компании работают ~20 дата саентистов и в своей работе они используют множество Open Source-инструментов: Airflow, Hadoop, Hive, Spark и т.д. Но в данной статье речь пойдет исключительно о JupyterHub, точнее говоря о боли, которая преследовала администраторов, и как мы успешно ее побороли.
Задуманная мною серия статей-уроков будет полезна прежде всего тем, кто уже знает основы Python, но находится в начале пути и не может структурировать обрывки знаний. Если ты уже отучился на одном из бесчисленных курсов или близок к его завершению, то это для тебя!
Создавайте чат-бот просто копируя базу данных в Airtable. Обработчики команд чат-бота пишутся на Python прямо в таблице в Airtable. Хранение данных пользователей так же возможно в базу Airtable.