lxml - 4.9.2

Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/lxml/4.9.2/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/lxml/

Локализация Qt-приложений

В этой статье я хочу затронуть вопрос интернационализации Qt-приложений, поделиться своим опытом, показать легкость работы с предоставленными инструментами и некоторые неочевидные моменты, которые могут возникнуть...

django-cms - 3.11.1

Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django-cms/3.11.1/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/

Как из данных узнавать о том, что в продукте что-то пошло не по плану

Расскажу, как мы ищем поведенческие аномалии в продукте и зачем это вообще нужно делать. Что такое аномалии?

Python Linter Comparison 2022: Pylint vs Pyflakes vs Flake8 vs autopep8 vs Bandit vs Prospector vs…

Multiprocessing Race Conditions in Python

You can suffer race conditions when using process-based concurrency via the multiprocessing module in Python.

Изменения в Python 3.11

Эпопея завершилась и Python 3.11 вышел в релиз. Предлагаем заварить чайку и похоливарить на тему стилей, принципов и нотаций именования переменных.

Python⇒Speed: Пришло время перестать использовать Python 3.7

Talk Python to Me: #393: Space Science with Python

Audio

Python in Visual Studio Code – December 2022 Release

Real Python: The Real Python Podcast – Episode #136: Package Python Code With pyproject.toml & Listing Files With pathlib

How do you start packaging your code with pyproject.toml? Would you like to join a conversation that gently walks you through setting up your Python projects to share? This week on the show, Christopher Trudeau is here, bringing another batch of PyCoder's Weekly articles and projects.

Podcast.__init__: Update Your Model's View Of The World In Real Time With Streaming Machine Learning Using River

Audio

Optuna. Подбор гиперпараметров для вашей модели

Optuna — это фреймворк для для автоматизированного поиска оптимальных гиперпараметров для моделей машинного обучения. Она подбирает оптимальные гиперпараметры методом проб и ошибок.В данной статье представлен обзор фреймворка Optuna, рассмотрены ее основные возможности, базовые примеры использования.

Мое первое серебро на Kaggle или как стабилизировать ML модель и подпрыгнуть на 700 мест вверх

Летом прошел очередной чемпионат на Kaggle - "American Express - Default Prediction", где требовалось предсказывать - выйдет ли пользователь в дефолт или нет. Табличное соревнование на 5К участников с очень плотным лидербордом.

Tutorial к автоматизации разметки изображений с использованием OpenCV Python

Разметка- самая важная часть проекта глубокого обучения. Это решающий фактор того, насколько хорошо модель обучится. Однако это очень утомительно и отнимает много времени. Одним из решений является использование автоматизированного инструмента разметки изображений, который значительно сокращает время. В этой статье мы обсудим некоторые приемы и приемы разметки в OpenCV. С помощью этих методов мы создадим автоматизированный инструмент для разметки одного класса. Он также будет иметь функцию отклонения ненужных объектов. Все это использует возможности некоторых простых алгоритмов в OpenCV.

Введение в библиотеку Transformers и платформу Hugging Face

Платформа Hugging Face это коллекция готовых современных предварительно обученных Deep Learning моделей. А библиотека Transformers предоставляет инструменты и интерфейсы для их простой загрузки и использования. Это позволяет вам экономить время и ресурсы, необходимые для обучения моделей с нуля.

Нарисуй сон

Нейронные сети, рисующие “всякое” по запросу, не обошли стороной и меня. После того, как наигрался, я решил, что так как тема из области искусственного интеллекта, то и интерфейс взаимодействия нужен соответствующий. Например, голос и желательно на русском языке. Так появилась идея создать быструю команду для siri. Что из этого получилось, читайте далее. В конце статьи - видео, ссылки на быстрые команды, репозиторий с необходимыми файлами и инструкция по установке.

Шпаргалка для подготовки к экзамену по машинному обучению

Многие студенты колледжей в России в этом году будут обязаны сдать демо-экзамен по дисциплине, посвящённой изучению темы машинного обучения, но качество обучения в учебном заведении может страдать в силу малого количества опыта в вопросе проведения подобного рода тестирования. В силу данного обстоятельства студенты в поисках материала для подготовки обращаются к помощи интернет ресурсов, но с ужасом обнаруживают, что информация не такая структуризированная, как было бы удобно экзаменуемым.

Футбольно-аналитическая программа plus3s: прогнозирование результата футбольного матча и просто игра

В настоящее время разработано уже достаточно много разнообразных программ, позволяющих работать с футбольными данными, так что, с одной стороны, сложно быть особым инноватором в этой области, с другой, труднопрогнозируемость футбольных результатов и развитие как аналитики в целом, так и машинного обучения в частности, открывает перед разработчиком дверь к большому простору для исследований и экспериментов.

Сага о том, как я клеил ROS и Docker ros

Это в общем-то первая статья на хабре, пробная и экспериментальная. Цель статьи изложить процесс создания темплейта под разработку для ROS (Robot Operating System) внутри контейнера и сделать это в шутливой манере. Дальше бога нет