Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Мульти-тенант (multi-tenancy) — это подход, который позволяет одному экземпляру приложения обслуживать множество клиентов или арендаторов (тенатов). Каждый арендатор изолирован от других, имея возможность кастомизации под свои нужды, при этом основной кодовой базой и инфраструктурой делится между всеми.Когда применять эту замечательную концепцию?
Аалитики данных часто сталкиваются с грязными данными, которые могут существенно замедлить процесс анализа. Грязны данные – это пропущенные значения, дубликаты, неконсистентные данные. Пропущенные значения заставляют нас гадать, что же было замыслено нашим коллегой; дубликаты вводят в заблуждение, умножая одно и то же на количество их копий, а неконсистентные данные заставляют нас сомневаться в каждой цифре.Очищать грязные данные можно c Pandas. Рассмотрим основные методы.
В этом материале мы поговорим об устройстве компонента‑декодера в системах машинного обучения, построенных по архитектуре «трансформер», уделив особое внимание отличию декодера от энкодера.
Речь пойдёт про задачу моделирования поведения маятника: коротко разберём теорию, которая лежит в основе модели, немного подумаем над архитектурой и напишем небольшое приложение на связке Python + Tkinter. Реализация будет поддерживать исследование различных маятников с помощью самописных динамических графиков, в которые пользователь может ввести собственные формулы.
Одно из самых прикладных применений языковых моделей (LLM) - это ответы на вопросы по документу/тексту/договорам. Языковая модель имеет сильную общую логику, а релевантные знания получаются из word, pdf, txt и других источников.Обычно релевантные тексты раскиданы в разных местах, их много и они плохо структурированы. Одна из проблем на пути построения хорошего RAG - нахождение релевантных частей текста под заданный пользователем вопрос. В статье мы посмотрим на способы нахождения релевантных текстов, увидим проблемы, которые в связи с этим возникают.
«Зачем мне SQL и python?» — задают резонный вопрос маркетологи или менеджеры по продукту, особенно в сфере недвижимости, оптовой торговли, услуг для бизнеса: «У нас нет миллионов строк данных, нет логов, мы успешно работаем с несколькими таблицами в excel».
Celery – это асинхронная распределенная очередь задач, написанная на Python, она предназначена для обработки сообщений в реальном времени при помощи многозадачности. Используя Celery, можно организовать выполнение задач в фоновом режиме, не загружая основной поток приложения. Используя Celery можно легко организовать выполнение фоновых задач.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Все веб-запросы обрабатываются на сервере — это хорошо всем известно. Но бывает, когда нужно написать специальный программный интерфейс, так называемый API, через который пользователи смогут централизованно получать данные и вносить изменения, например, в свой профиль. В этой статье мы разработаем простой API с помощью самого популярного стека и FastAPI.
Инструкция, посвящённая созданию Telegram Mini Apps с вызовом окна оплаты без создания дополнительной кнопки для этого.Telegram Mini Apps c мгновенным вызовом окна оплаты.
«Мы всего лишь хотели пофиксить баги в своем продукте, а психанули и создали аналог одной из библиотек» — CV-инженеры
Инструмент предназначен для виртуального смешения красок, он содержит солвер, генерирующий рецепты для создания цвета из имеющихся красок. Инструмент поставляется с замеренными мной данными для красок Kimera
В предыдущей (вводной) статье мы дали определения и математическое описание базовым понятиям связанным с Uplift моделированием. Рассмотрели принцип работы популярных Uplift моделей и их недостатки, а так же установили, как мы рассчитываем итоговый инкремент , дали определения контрольной и тестовой группам.
Объяснение «на пальцах» и реализация решающего дерева, случайного леса и бустинга.
Перевод веб-сайта – это широкий термин, который описывает различные практики адаптации сайта для пользователей из разных стран и языковых групп. Эта адаптация включает не только перевод текстового контента на язык пользователя, но также использование привычных форматов для дат, валюты, единиц измерения и прочего. Однако в данной статье мы сосредоточимся на переводе текста, поскольку это минимальное требование, которое может быть достаточным для многих продуктов.
Monorepos can be a bit overwhelming, containing all the code for all your projects. Thankfully, there are ways to visualize a Python monorepo. This blog post introduces you to one repo visualizer: Polylith
В нашей команде, которая занимается системой электронного документооборота в части операционных процессов, часто на голосовых встречах и при обсуждении в мессенджере Mattermost возникала необходимость накидать черновики задач в таск-трекер, чтобы потом их дозаполнить. Эта потребность наложилась на мое желание попробовать написать что-то на python, связанное с Chat-Ops.
Началось все как у всех, с поиска работы. Изначально планировал собрать информацию об аккредитованных компаниях, чтобы в дальнейшем к ним устроиться. При поиске обнаружил, что у HeadHunter уже реализован поиск по данному критерию. Супер, но я планировал собрать контактные данные, решил ознакомиться с API HH.
Если существует стабильный тренд, например, среднемесячная аудитория увеличивается из года в год, оценка разницы средних за два смежных периода времени может быть некорректной. В таком случае среднее значение предыдущего периода всегда будет отличаться от среднего постпериода, и это часто может быть не связано с исследуемым функционалом.