Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Производственная деятельность предприятия связана с работой ответственных должностных лиц над одним или несколькими документами. Порядок прохождения документов определён нормативными актами. Каждое должностное лицо заполняет ту или иную часть документа, согласовывает, утверждает документ, возвращает его на доработку, участвует в выполнении работ по документу.
Представьте ситуацию: вы написали скрипт для обработки каких-то данных на ноутбуке, ушли попить кофе, а когда пятнадцать минут спустя вернулись, завершилось едва ли 10%. Почему скрипт работает так медленно? Какая его часть тормозит? Дело в чтении данных, их обработке или сохранении? Как ускорить исполнение?
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Если Вы как и я решили впервые взглянуть в сторону Python после нескольких попыток изучения С++/C# то скорее всего первым проектом станет desktop-приложение.
Публикация является продолжением обсуждения алгоритмов вычисления первой производной дискретной функции (функции, заданной массивом {аргумент: значение}, или массивом узловых значений).
Создателям роботов и систем автоматизации не обойтись без таких устройств, как сервоприводы или, как их еще называют, сервомоторы. Обычные электрические моторы непрерывно вращают вал в одну или в другую сторону.
До недавнего времени писать веб приложения на веб фреймворке HappyX было возможно лишь с помощью Nim. На данный момент HappyX доступен и на Python. Любой желающий может воспользоваться библиотекой, если не знает Nim. В этой статье мы создадим фейковое API GitHub'а.
Предположим: вы полны желания изучить манящий массив данных. К счастью, для этого достаточно вашего компьютера. Итак, вы открываете блокнот Python или REPL, чтобы начать работать: какую библиотеку использовать?
Это моя первая статья и серия из статьей о написании мультиплеерной игры на Python с использованием библиотеки Pygame.
В прошлом месяце Stability AI выпустила Stable Diffusion XL 1.0 (SDXL) и открыла её исходный код, не требуя каких-либо специальных разрешений для доступа к ней. Релиз прошёл в основном незамеченным, потому что шумиха вокруг генеративного искусственного интеллекта немного поутихла.
Сегодня мы расскажем о библиотеке для Питона под названием rupersonaagent. Это небольшой пакет с функциями и классами для разработки русскоязычного персонифицированного диалогового агента с динамической долговременной памятью. Каждый алгоритм, представленный в библиотеке, может быть переиспользован отдельно для других задач — например, представленные в ней методы оптимизации можно применить для различных генеративных и ранжирующих моделей.
Идея для данной программы зародилась в момент, когда я захотел наглядно представить себе то, как движутся планеты нашей солнечной системы, и как бы менялась траектория движения планет относительно солнца при различных начальных условиях.
(см. комментарии)