Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Холод, сухость и обманутые ожидания. Мы проверили бытовой увлажнитель в реальных условиях и готовы рассказать, почему простые характеристики могут ввести вас в заблуждение.
Сегодня я расскажу, как можно создать собственную систему репутации с Telegram на Python. Решение будет легким и красивым, обещаю.
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Ниже собрали мнения экспертов цифровой экосистемы: обсудили, чем был интересен релиз 3.13 и чего ждать от 3.14, какие у Python перспективы, а с чем возникают сложности.
Python модуль для синтаксического анализа. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyparsing/
Он позволяет превратить оригинальную идею в рабочий MVP за считанные дни, но в условиях такой скорости разработчикам не всегда удается посвятить достаточное время тщательной проработке кода, что создает барьер на пути дальнейшего превращения прототипа в завершенный продукт.
Прошло полгода с момента введения бизнес-режима в Telegram. В статье я расскажу, как можно классно использовать использовать эту фичу и не потерять свой аккаунт.
В этой части мы будем писать инференс код для GPT2 на собственной библиотеке!
В этой статье мы продолжим реализацию собственный библиотеки машинного обучения на NumPy!
A reference implementation and backport of background workers and tasks in Django.
Avoid performance pitfalls by replacing the length template filter with count() for QuerySet objects to prevent excessive memory and database usage.
Сегодня будем сравнивать две библиотеки — Polars и Pandas. Обсудим, какие преимущества есть у Polars и за счет чего она выигрывает в производительности.