Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Сегодня хочу поделиться опытом создания своего первого проекта на Python. Мой проект — это простой аудиоплеер, и я хочу рассказать, как я его создавал, с какими сложностями столкнулся и что из этого вышло.
Поговорим сегодня о 2 популярных алгоритмах кластеризации — DBSCAN и OPTICS, посмотрим их особенности и сравним
После внезапного обогащения энтузиастов, которые поиграли в начале года в приложение Notcoin в телеграм, подобные проекты стали расти как грибы. Да и грибников заметно по прибавилось. Но в данной статье мы не будем касаться тем блокчейна или финансов, а рассмотрим простой пример применения компьютерного зрения для фарма поинтов в самом популярном, после Notcoin, проекте.
За долю секунды мы можем провести симуляцию нескольких внутриигровых лет, что позволяет нам применить простейший метод исследования - метод перебора. И, раз уж мы всё равно будем перебирать, стоит также построить графики.
Сегодня я хочу рассказать вам историю о том, как я обучил простую и компактную независящую от языка (language agnostic) модель-эмбеддер, которая умеет работать с техническими текстами о PHP и способна извлекать схожие эмбеддинги для параллельных текстов на английском и русском языках.
Это одиннадцатая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как заменить базовые HTML-шаблоны новым набором, основанным на платформе пользовательского интерфейса Bootstrap.
Это двенадцатая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как работать с датами и временем таким образом, чтобы это работало для всех ваших пользователей, независимо от того, где они проживают.
Хочу поделиться библиотекой, существенно упрощающей взаимодествие с базами данных.«Написать свой собственный ORM» – неплохая задачка для тех, кто решил поглубже изучить некоторые языковые особенности Питона, но в данном случае задача была другая – написать не ORM, а не-ORM. Механизм, упорядочивающий и облегчающий доступ к базам данных, но который сам по себе ни в коей мере не является ORM-ом.
Ещё одна причуда Python, исследование её подноготной и попытка понять, почему так случается. Недавно в сети X был популярен этот твит (см. скриншот), и я обратил внимание. Это очередной сюрприз в Python, связанный с характерными для него уникальными деталями реализации.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Сегодня мы поговорим о магии, но не той, что преподают в Хогвартсе. Речь пойдет о создании волшебника, точнее многошагового мастера форм в Django, который позволяет пользователю шаг за шагом продвигаться к желаемому результату. Эта статья расскажет, как использовать django-formtools для реализации волшебства на вашем сайте
В данной статье будет рассмотрен подход к автоматизированному созданию карт с использованием следующего технологического стека: QGIS, PostgreSQL, Django, Leaflet. Идея родилась ввиду необходимости быстрого создания интерактивных карт из уже созданных проектов в QGIS. Хочу сразу оговорится что проекты создаются без использования локальных слоев, а исключительно с использование БД для их хранения.
DNS (Domain Name System) – это система, которая переводит понятные человеку доменные имена в IP-адреса, которые используют компьютеры для связи друг с другом. Представьте, что DNS – это как телефонная книга интернета. В обычной телефонной книге, если вам нужно найти номер телефона человека, вы ищете его по имени, и книга предоставляет вам номер. Точно так же DNS помогает находить IP-адреса, когда вы вводите доменное имя.Когда вы вводите адрес веб-сайта, например, www.example.com, в строку браузера, DNS помогает найти нужный IP-адрес, чтобы ваш браузер мог подключиться к нужному серверу.
У одной задачи может быть несколько способов решения. Возьмем классическую задачу программирования — задачу подсчета, в которой мы считаем, сколько раз каждый элемент списка встречается в нем. Способ решения этой задачи на Python менялся по мере развития языка.
Horovod — это фреймворк для распределенного глубокого обучения, изначально разработанный в Uber. Он позволяет масштабировать обучение моделей на сотни и тысячи GPU, сокращая время тренировки с недель до часов. Horovod поддерживает такие фреймворки, как TensorFlow, Keras, PyTorch и Apache MXNet, и легко интегрируется с существующими кодовыми базами, требуя минимум изменений.
Как упростить себе жизнь или почему ты должен уметь создавать объекты правильно? На этот вопрос я буду отвечать на протяжении всей статьи и уверен, что многим из вас, читающим данную статью, будет полезным знать, что такое осознанный подход при создании объектов в вашей кодовой базе. Во второй части мы продолжаем усложнять наш пример, выдумывая различные требования, чтобы посмотреть на возможный путь эволюции создания объекта.
In this tutorial, you'll learn how to create pivot tables using pandas. You'll explore the key features of DataFrame's pivot_table() method and practice using them to aggregate your data in different ways.
Результаты российского кинотеатрального проката предсказуемы. До начала съемок самого фильма. С помощью ансамблевых моделей машинного обучения и исторических данных по прокату и характеристикам творческой группы.