Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Этот фреймворк уже превзошел Selenium по многим параметрам и продолжает набирать популярность. В статье я подробно рассказываю о его преимуществах и особенностях. Материал станет первой частью нового цикла.
Атрибуция — определение авторства — имеет много применений как в науке, так и в приземленных задачах, например, в судебной практике. Ниже мы будем говорить о текстовой атрибуции, и иногда от того, кто автор текста, зависит судьба крупной суммы денег, иногда — карьера или свобода человека, а иногда людям просто интересно, кто же написал то или иное произведение.
Sumy — это инструмент для автоматического обобщения текстов на Python. В основе работы лежит задача резюмирования текста, которая позволяет получать краткие и четкие версии больших объемов информации.
Эта статья основана на ситуации, с которой я столкнулся лично. Моё мнение может не совпадать с чьим-то мнением, но я постараюсь донести свою точку зрения и помочь вам лучше понять и решать аналогичные задачи. Предлагаю начать.
В этой статье рассмотрим создание асинхронного приложения на Python с использованием библиотеки httpx для рассылки уведомлений пользователям о предстоящих событиях, на которые они зарегистрировались.
Недавно, просматривая рекомендации на популярном сайте поиска работы по моему резюме «Senior Python Backend», я заметил, что система предлагает вакансии, весьма «далекие» от моей специализации. Это натолкнуло меня на размышления о том, как можно улучшить процесс подбора вакансий для IT‑специалистов. В результате я решил за два вечера, создать свою собственную рекомендательную систему, которая бы более точно учитывала специфику работы в сфере разработки программного обеспечения.
В статье описывается работа в Python с криптопровайдерами, прежде всего российскими, через CryptoAPI. Особое внимание уделено получению штампа времени - рассмотрено взаимодействие между клиентом и Time-Stamp сервером и формирование запроса в соответствии с Time-Stamp протоколом.
Основой семантического поиска может являться ML задача Sentence Similarity, а если быть еще конкретнее, то это Semantic Textual Similarity. Модели, обученные под эту задачу, способны оценивать насколько близки предложения по своему смыслу. Всё, что нам дальше остается, так это засунуть модель в некоторую поисковую систему... Но тут давайте по порядку
В этой статье мы хотим поговорить про конкретный кейс разработки процесса AutoML для моделей оценки вероятности дефолта клиентов (PD) в рамках экспресс-продуктов малого бизнеса. Расскажем, как выстроен наш процесс, как мы к этому пришли, с какими проблемами столкнулись, как их решили и как в дальнейшем планируем тиражировать на другие продукты банка.
Уже много лет, начиная с 1966 года, во всем мире 20 июля отмечают Международный день шахмат. В честь недавно прошедшего праздника мы решили написать статью, в которой поговорим о шахматных задачах из курсов "Поколение Python".Так получилось, что шахматные задачи являются одной из главных визиток наших курсов. Мы любим эти задачи потому, что они учат строить алгоритмы, находить закономерности, а также позволяют отточить работу с условными (if-else) и логическими (and и or) операторами.
В этой статье я хочу поделиться своими рассуждениями и описанием процесса разработки модели прогнозирования. Возможно, кому-то из вас данная информация может быть полезна.
В данной статье представляю свое видение процесса автоматического формирования проверок на коллизии в Navisworks для проекта с большим количеством моделей. Метод основан на работе с xml файлами с помощью Python. Также предлагается шаблон Power BI для визуализации отчета по полученным проверкам.
Сегодня я расскажу вам о моей системе оценивания, которая создана для проведения экзаменов и оценки знаний студентов. Система построена на Django Rest Framework (DRF) для бэкенда и React с MaterialUI для фронтенда. Я добавил множество полезных функций, включая интеграцию с ISPmanager, которые делают систему удобной и эффективной.
В итоге получился экспериментальный проект «ХрюХрюКар» — сервис для борьбы с неправильной парковкой, работающий под лозунгом «Хорошие ребята говорят 'Bla-Bla' и не ставят машину на зелёной зоне».
В этой статье мы расскажем, как выбирали проект, на решение каких задач нацелен «ХрюХрюКар», какие технологии мы использовали, какие трудности возникали и что получилось в итоге.
В первой части рассмотрим паттерны проектирования Repository и Unit of Work. С их помощью мы работаем через интерфейсы. Паттерны помогают в разделении кода на слои: основная логика приложения представляется внутренними слоями, а используемые технологии - внешними.
Сегодня я решил создать чисто практическую статью, в которой мы с нуля и максимально быстро разработаем полноценный веб-сервис с фронтендом и бэкендом. После этого мы выполним деплой этого приложения, чтобы любой пользователь мог им воспользоваться.
Учебный процесс меня вдохновлял, и казалось, что впереди меня ожидает очередь из работодателей, стремящихся нанять востребованного специалиста. Но, как оказалось, никто не спешит брать на работу junior-специалистов
Я объединил все эти фичи в реальный проект с открытым исходным кодом, чтобы у вас сложилась целостная картина. Мы с вами создадим UX/UI на Figma, напишем фронтенд на HTML, CSS, SASS, Bootstrap и JavaScript, создадим ER-диаграмму в MySQL Workbench, напишем бекэнд на Flask, создадим регистрацию через социальные сети OAuth 2.0 в один клик, используем брокер сообщений и асинхронную очередь Celery для отправки писем на электронную почту, сделаем WYSIWYG-редактор, реализуем полнотекстовый поиск Elasticsearch, закешируем Redis, покроем тестами pytest и запустим в Docker-контейнерах, поговорим о многопроцессности для WSGI-шлюза Gunicorn.
Сразу оговорюсь, что в статье речь пойдёт преимущественно о теоретической стороне проектирования батарей, нежели о практических рекомендациях по исправлению их технических проблем — жаль разочаровывать тех, кого больше интересует последнее.