Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Я проанализировал 600 публичных мок-интервью с YouTube и собрал из них 10 000 уникальных вопросов. Затем посчитал, как часто они встречаются, и определил вероятность появления каждого вопроса. У меня есть данные по 20 профессиям, включая frontend, python, java-разработчика, специалиста по тестированию и многих других.
GIL, или Global Interpreter Lock десятилетиями оставался темой обсуждения и дебатов среди питонистов.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
По мере роста различной работы с телеграм ботом нашего корпоративного телеграм-бота, оптимизация и поддержание его стало более сложной задачей. В какой-то момент я осознал, что нужен надежный способ отслеживания происходящих событий в приложении. Это важно не только для решения проблем и багов, но и для оптимизации производительности и повышения общей эффективности работы.
Распознаем речь по аудиозаписям в диалогов сотрудников и клиентов.Сохраняем по разным дорожкам, в тексте и с таймингом. Личный опыт.
Я работаю с совершенно разными проектами и встречаюсь с разными технологиями: графы, пространственные данные, риалтайм обработка, ML и NER сервисы и т.п., но есть классические основы, которые должен знать каждый в ИТ от аналитиков до руководителей, так называемый фундамент без которого построить хорошую карьеру специалиста сложно. Так как я долго занимал различные аналитические должности, то прошу не обижаться, так как буду часто говорить о том для чего это аналитику.
Вы узнаете, как реализовать классификатор текстов при помощи библиотеки spaCy, а также несколько полезных лайфхаков, которые помогут ускорить обработку данных.
Я попробовал решить несколько простых школьных задач по химии в Python с помощью библиотек mendeleev, chemlib и chempy, в том числе несколько заданий из ОГЭ и ЕГЭ. к задачам
В последнее время наблюдается стремительный прогресс в сфере обработки естественного языка. Появление мощных языковых моделей вроде GPT и Bard действительно открыло новые возможности для создания интеллектуальных приложений. Однако вместе с тем мы столкнулись с необходимостью более совершенных инструментов для эффективной интеграции и управления такими моделями.
Я работаю штатным учителем по Python и Pandas, провожу очные курсы в компаниях по всему миру (например, Apple и Cisco) и работаю с постоянно растущим количеством онлайн-продуктов, включая видеокурсы и платная рассылка с еженедельными упражнениями по Pandas.
5 лет назад я написал backend-модуль для авторизации через Telegram в популярном пакете python-social-auth. С тех пор я сам регулярно использую эту фичу на своих собственных сайтах, очень удобно и быстро. Но с выходом Django 4.0 модуль авторизации через Telegram перестал работать. Почему
В этой статье мы поговорим про NumPy. Это статья-шпаргалка для начинающих пользователей NumPy, надеюсь она будет вам полезна.
В своих проектах я активно использую flakeheaven (современная обёртка над flake8) с большим количеством плагинов — это позволяет избежать бесполезных дискуссий на код-ревью, поддерживать порядок в проектах и предотвращать некоторые ошибки и уязвимости. За решение этих проблем я плачу временем на прекоммит-хуки и задачи в CI.
В современном мире объем данных в интернете постоянно растет с огромной скоростью. Возникает логичный вопрос: как ориентироваться в этом информационном потоке?
ORM, или объектно-реляционное отображение — это программная технология, которая позволяет взаимодействовать с базами данных с использованием объектно-ориентированной парадигмы. Вместо того чтобы писать SQL-запросы напрямую для работы с данными в базе данных, можно использовать ORM, чтобы взаимодействовать с данными, как если бы они были объектами в вашем коде.
При написании многопоточного приложения нужно помнить о возможности состояния гонки при использовании неатомарных операций. Даже простая задача по увеличению целого числа на единицу в конкурентной программе может вызвать ошибки, с трудом поддающиеся воспроизведению. Но при использовании asyncio мы всегда работаем в одном потоке, а значит можно не беспокоиться о гонках, правда? На самом деле не всё так просто...
Линтинг кода бывает очень долгим, а в ситуациях наличия большого legacy‑проекта, который решили «причесать», линтинг может причинять боль и страдания разработчикам. В этой статье мы найдем решение, которое позволит без проблем линтить код с любого этапа разработки и делать это супер быстро и инкрементально!