Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
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.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
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.
Панель отладки и профилирования Django приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/
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.
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
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.