Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Экватор рассказа про техническое оживление Python Дайджест проекта. Ранее рассказал как перейти с Python 3.4 на Python 3.11 и автоматически актуализировать весь код. В этой части расскажу про организацию CI для Open Source проекта на основе Github Actions — как гонять тесты, проверять код, зависимости, разворачивать приложение и делать бэкапы на внешнее хранилище.
Использование искусственного интеллекта в интернет-поиске становится все более распространенным. Давайте рассмотрим создание Telegram бота, который позволит вам искать ответ в выдаче Google без необходимости заходить на сайты. ChatGPT 3.5 проводит анализ текста сайтов в выдачи Google и формирует чёткий и лаконичный ответ на запрос пользователя.
Недавно мы рассказывали о последнем поколении процессоров Intel Xeon (кодовое название Sapphire Rapids). Мы говорили об их новых аппаратных возможностях, ориентированных на ускорение задач глубокого обучения, разбирались с тем, как использовать их для ускорения распределённого дообучения трансформеров, занимающихся обработкой естественного языка, как применять их для ускорения работы таких моделей.
В статье рассматривается новый открытый фреймворк для потоковой видеоаналитики и демонстрируются его возможности на примере демонстрационного приложения, которое использует модель DeepStream’s PeopleNet для обнаружения людей и их лиц, размывает лица и отображает панель управления с помощью OpenCV CUDA.
Я хотел бы показать вам свой небольшой «проект выходного дня» — Flywheel, микро-платформу для изучения иностранных языков — смесь Duolingo и Anki, программу, которая может помочь вам правильно писать на английском.
Рассмотрим способы интеграции OpenAPI схемы в экосистему Django/DRF с помощью библиотеки drf-spectacular, а также некоторые проблемы, возникающие при кастомизации API и, соответственно, их решения.
Я хочу создать фреймворк, который позволит пользователям писать своих ботов Telegram с помощью языка, специфичного для конкретной области (DSL), или визуального представления, например, диаграммы UML. На основе предоставленных данных фреймворк будет генерировать необходимый Python-код для создания полнофункционального Telegram-бота. Которого можно будет сразу запустить где то на хостинге.
Когда дело доходит до написания крупных проектов или поддержки существующего кода, становится очень важным следовать определенным стандартам кодирования, чтобы обеспечить читаемость, понятность и поддерживаемость кода.
Сортировка массивов часто используется в программировании, чтобы помочь понять данные и выполнить поиск. Поэтому скорость сортировки больших объемов информации крайне важна для функциональных проектов и оптимизации времени работы. Есть много алгоритмов для упорядочения объектов.В статье вы посмотрите на реализацию и визуализацию пяти популярных алгоритмов сортировки: выбором, пузырьком, вставками, слиянием и быстрой сортировкой. Код написан на Python, а графический интерфейс построен на Tkinter.
Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение — то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!
Сегодня анализ данных стал неотъемлемой частью многих сфер деятельности, от науки до бизнеса. Python является одним из самых популярных инструментов для работы с данными, благодаря своей гибкости и обширному спектру доступных библиотек. Одной из таких библиотек является Pandas, предоставляющая удобные структуры данных и множество функций для анализа и обработки информации.
Недавно я решила попробовать реализовать задачу анализа эмоциональной окраски отзывов с Кинопоиска. Я бы хотела поделиться своим опытом и описать шаги, которые использовала для реализации стоящей передо мною задачей.
И так в марте 2022 Steam отключила в российском сегменте Steam все основные способы оплаты для пользователей из России.Я на тот момент активно изучал новый для себя язык Python, и решил потренироваться создав бота позволяющего быстро и просто пополнять пользователям пополнять свой steam аккаунт. В этой статье описана структура проекта, принцип его работы и раскрыты некоторые особенности реализации.
В современном мире большинство бизнес-процессов связаны с обработкой больших объемов данных, получаемых от различных источников. Часто эти данные содержат ошибки, дубликаты и пропуски, что может привести к неверным выводам и решениям. Одним из инструментов, которые позволяют очистить и преобразовать данные, является библиотека pandas для языка программирования Python.
В этой статье хотел бы с вами подискутировать о вечном противостоянии подходов High Code и Low Code: где сейчас находимся и кто выигрывает. Но перед тем, как мы перейдем к основной дискуссии, сразу оговорюсь, что текущее сражение я буду рассматривать применительно к сфере автоматизации процессов, в которой сам работаю и в вопросах которой немного разбираюсь.
Расскажу вам о том, как мы придумали сервис, контролирующий поведение водителей общественного транспорта с помощью алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения.
В большинстве вводных текстов по нейронным сетям при их описании используются аналогии с мозгом. Не углубляясь в аналогии с мозгом, я считаю, что проще описать нейронные сети как математическую функцию, которая отображает заданный вход в желаемый результат.