Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Мы уже решали задачу коммивояжёра точно методом динамического программирования. С тех пор прошло немало времени. Мне бы хотелось поделиться некоторыми соображениями по улучшению алгоритма, а также представить алгоритм пригодный для расчёта задачи коммивояжера на GPU.
wxPython is a GUI toolkit for the Python programming language. This article introduces you to building GUIs by creating a personal calculator.
Примерно 5 годами ранее появления FastAPI была обнародована идеология построения легковесных микросервисов на Django, которая стала актуальной только после внедрения асинхронности в этом фреймворке.Хотя в последней (на момент написания статьи) версии Django 5.0.5 асинхронно решается только часть задач, но уже сейчас можно начать создавать асинхронные микросервисы воспользовавшись технологией µDjango.
В прошлой части я рассказал, как автоматизировать простую нарезку YouTube-видео на Shorts, добавить туда текст и размытый фон. Сегодня займемся более комплексной задачей — генерацией вертикальных видео на основе записи с геймплеем и текстом. В тексте узнаете, как генерировать аудио с помощью библиотеки Bark и настроить анимацию ASCII-маскота.
В рамках недавнего автоматизированного аудита проектов, размещенных в главном репозитории Python-кода, нашли 28 вредоносных пакетов, которые уже много месяцев вредили пользователям. В совокупности они были скачаны 59 000 раз. Отчет о перечисленных ниже проектах был передан команде Python Package Index (PyPI), благодаря чему проекты были удалены.
В этой статье мы расскажем Вам идею о том, как заставить манекена в Unreal Engine 5 повторять движения за человеком в кадре при помощи Python, нейронных сетей и API-запросов, а также поделимся наработками проекта “Виртуальный аватар без мокап-костюма”.
Companion guide to the Python packaging tutorial.
Давайте сегодня поговорим про грейды в аналитике. Чем они отличаются? Расскажу, как можно быстро повышать свой грейд. В целом, в разных компаниях разное понимание того, чем должен обладать тот или иной грейд. Однако, есть основные пункты, которые повторяются во многих командах, про них мы сегодня и поговорим.
В данной статье представлен обзор различных популярных (и не только) оптимизаторов, которые применяются в машинном и глубоком обучении, в частности для обучения нейронных сетей. Мы рассмотрим их основную идею и ключевые особенности, переходя от простых к более сложным концепциям. Помимо этого, в самом конце вы сможете найти большое количество дополнительных источников для более детального ознакомления с материалом.
Это восьмая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как реализовать функцию "подписчики", аналогичную функции Twitter и других социальных сетей.
Вернёмся к стандартному проекту для начинающих — реализации игры «Камень, ножницы, бумага» на Python, посмотрев, как её можно «улучшить».
«Треки» — это интересная головоломка из университетского квеста. Она представляет собой 2 поля одинакового размера, разделенные на клетки. Для ее решения сначала необходимо найти путь с ограничениями для верхнего поля.
В данной статье расписаны шаги для использования Python C API в программе на языке С++, а также показан пример вызова оператора деления двух целых чисел с возвратом результата в виде строки С
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Последнее время только ленивый не пишет о великом прорыве человечества в области разработки искусственного интеллекта под общим названием "большая языковая модель" (LLM, large language model). Большие языковые модели привлекают своей сверхъестественной способностью резюмировать текст, понимать естественный язык и создавать контент.
Как-то пару лет назад youtube начал мне подсовывать шахматные видео. Смотрел их, и спустя какое-то время начал играть. Сначала против компа на телефоне, затем на lichess. В какой-то прекрасный вечер мне надоело проигрывать и задался вопросом как бы не проигрывать или после отыгрываться. В итоге игра превратилась в написание чита.
Мы занимаемся грузоперевозками, причем решаем различные транспортные задачи не только методами математической оптимизации, но и с помощью моделей машинного обучения. Наши дата-сайентисты проводят десятки экспериментов — в том числе и без необходимости прибегать к инструментам логирования вроде MLflow. В этом им помогает компактный Python-класс. Расскажем, как он устроен, и поделимся кодом.
CADE () - метод для приближения плотности вероятности, который можно эффективно использовать для поиска аномалий в данных. В этой статье я расскажу про этот метод, а также предоставлю пример реализации CADE на Python.