Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
После завершения главы 1 у вас должно получиться простое, но функциональное веб-приложение. Во второй части серии мега-учебника по Flask я собираюсь обсудить, как работать с шаблонами.
Имеется функция magic(), принимающая три целочисленных аргумента, в теле которой определены константы a, b, c, являющиеся натуральными числами. Требуется определить значения констант a, b и c за минимальное количество вызовов данной функции.
Данная статья написана новичком для новичков, т.е. для тех, кто только начинает изучать возможности многопроцессорного и многопоточного программирования в Python. Статья намеренно пишется без воды и со скомканной теорией, в стиле шпаргалки.
Сегодня будет рассмотрена авторизация с помощью сессий между Django и React, которые находятся на разных доменах, т.е случай "cross-origin". Я в двух словах донесу принцип работы, причины появления концепций и технологий описанных здесь, оставлю ссылки на более подробные источники и приведу код конкретной реализации с объяснением своих шагов.
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/
В современном мире искусственный интеллект стал незаменимым помощником в различных сферах нашей жизни. Однако, я верю, что всегда нужно стремиться к большему, автоматизируя все процессы, которые возможно. В этой статье я поделюсь опытом использования Whisper и ChatGPT для создания ИИ‑секретаря, способного оптимизировать хранение и обработку корпоративных созвонов.
Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/
Вы собираетесь отправиться в путешествие, чтобы научиться создавать веб-приложения с помощью Python и фреймворка Flask. В этой первой главе вы узнаете, как настроить проект Flask. К концу этой главы на вашем компьютере будет запущено простое веб-приложение Flask!
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Устали мониторить бесконечные групповые чаты в Telegram в поисках важной информации? Решение есть! Пишем компактное приложение на Python, которое будет делать это за нас с использованием LLM.
В отличие от Pytorch, где структура данных выстраивается налету после начала обучения нейронки – в TensorFlow граф статичен. В этой статье мы кратко расскажем про некоторые способы ускорения обучения путем изменения графа вычислений: XLA, GraphTransform Tool, квантизация, заморозка графа и сохранение легкого чекпоинта.
How and when to use Streaming HTTP responses and when not to.
Относительно недавно мы получили заказ на разработку веб-сервиса, который позволял бы нашим клиентам, владельцам электрокаров, строить маршруты и на их протяжении бронировать электронные зарядные станции (далее - ЭЗС) под свои нужды. Я представил свою версию системы и хотел бы поделиться с вами ходом мыслей. Возможно, кто-то захочет прокомментировать мою модель или дать совет.
Продолжаем работу над созданием веб-приложения для управления бронью ЭЗС, которое мы начинали ранее. Сейчас мы обратим внимание на практические аспекты: построение математической модели метода, его программная реализация и экономическое обоснование разработанного ИТ-решения.
Мое первое знакомство с парсингом веб-сайтов произошло во время выполнения итогового проекта по дисциплине "Языки программирования Java". Для этого проекта мне потребовалось написать шаблон магазина, а затем заполнить базу данных реальными карточками товаров. Вместо того чтобы вручную вводить огромное количество данных, я решил использовать парсинг для автоматизации этого процесса.
Начнём с более простого. Логистическая регрессия — линейный бинарный классификатор, основанный на применении сигмоидальной функции к линейной комбинации признаков, результатом которого является вероятность принадлежности к определённому классу. Обычно порог устанавливается 0.5: если вероятность меньше порога — класс относится к 0, а если больше — к 1. В принципе, условия определения логистической регрессии такие же как и у линейной за исключением бинаризации таргета.
Я довольно давно пишу на Python и во многих проектах использовал multiprocessing — пакет стандартной библиотеки языка Python, который предоставляет интерфейс для работы с процессами, очередями, пулами процессов и многими другими удобными инструментами для параллельного программирования. В какой-то момент я понял, что мне не хватает более детального понимания работы этой библиотеки.Мне захотелось залезть в исходники multiprocessing, разобраться и заодно написать статью. Данная статья в основном рассчитана на новичков в Python и тех, кто хочет подробнее разобраться в том, как именно создаются процессы и пулы в Python и погрузиться в детали реализации.
Основной профит, который можно будет вынести с доклада — сакральные знания (нет), темплейт упаковки, док, как это паковать. Ну и еще поговорим про: текущую ситуацию на рынке serverless сервисов с поддержкой gpu — какие еще есть сервисы плюсы и минусы serverless (священный холивар selfhosted vs serverless) как съехать с них на другой serverless или на self-hosted особенности/грабли/боль двух платформ выше
Часто для настолько специфичных задач, как распознавание жестового языка, создание набора данных требует значительных временных затрат. Мы решили автоматизировать этот процесс от поиска носителей русского жестового языка (РЖЯ) до разметки видео. В докладе расскажу об особенностях и проблематике распознавания РЖЯ и покажу, как с помощью нескольких строк кода собрать большой и достаточно разнородный набор данных на примере РЖЯ. Доклад будет полезен для тех, кто не знает как подступиться к сбору данных для нестандартной задачи. Слушатели узнают о процессе создания набора данных для задачи распознавания жестов и о решении в целом.