Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/
(11.10.2021 - 17.10.2021)
Django — самый популярный Python web-framework. За больше чем 10 лет оброс огромным слоем возможностей. Среди них можно выделить — Django Admin — это готовый CRUDL интерфейс с поиском, фильтрами и хитрыми настройками. Каждый раз стартуя проект на Django, удивляюсь насколько круто иметь админку — web интерфейс просмотра данных. Да еще и бесплатно. Каждый раз поддерживая проект на Django, удивляюсь, как же сложно поддерживать админку в рабочем состоянии. В этой статье я постараюсь привести 11 практик, которые позволят избегать тормозов админки максимально долго.
Выборы прошли 17-19 сентября, и новости о них постепенно уходят из повестки. Однако, результаты выборов - это не только таблица с итоговым процентом голосов за партии и кандидатов. Это большой массив данных, который был сформирован при участии миллионов людей. Эти данные содержат в себе тысячи историй, которые не расскажет итоговая таблица.
Если вы погуглите ROC curve machine learning, то Википедия выдаст вам такой ответ: Кривая рабочих характеристик приёмника, или ROC-кривая, представляет собой график функции, который иллюстрирует диагностические возможности системы двоичного классификатора при изменении её порога распознавания.
FastText — это отличное решение для предоставления готовых векторных представлений слов, для решения различных задач в области ML и NLP. Но основным недостатком данных моделей является, то что на текущий момент обученная модель FastText на русскоязычном корпусе текстов Википедии занимает немногим более 16Гигабайт, что в значительной мере сужает возможности использования данной технологией.
Wagtail - это популярная CMS на основе Django. Django предоставляет огромные возможности - с его помощью созданы не только сайты, но и, например, популярный веб-сервис комментариев disqus, веб-сервис хранения git репозиториев bitbucket и многое другое. На django можно создать все что угодно.
Попытаемся спрогнозировать запросы на обслуживание оборудования, по истории запросов в Service Desk. Имеется однотипное оборудование компании, в разных регионах, например, станки, или сервера. Имеется департамент сервиса, который выполняет заявки на обслуживание серверов: почистить, заменить деталь, обновить софт. Имеется Service Desk система, в которой ведется история этих заявок, за несколько лет.
Много лет назад я зарегистрировал себе несколько трех- и четырехсимвольных адресов на Яндекс.Почте. Они оказались очень удобными, потому что их легко писать и диктовать, особенно вместе с доменом ya.ru.
Я собираюсь рассказать историю о еде, раскрывающую различные возможности конкурентного и параллельного выполнения кода в Python.
Начнем с точки входа в приложение. Чтобы инструмент удобно было использовать, напишем приложение с командным интерфейсом. Перед началом работы также стоит создать переменное окружение и активировать его.
Используя машинное обучение, мы можем создать нашу собственную программу проверки на плагиат, которая выполняет поиск украденного контента в огромной базе данных. В этой статье мы сделаем демонстрационное приложение для этой цели.
Сегодня расскажу, как написать асинхронный краулер. Такая задача часто встречается на практике, когда нужно реализовать периодическую синхронизацию/обкачку между сервисами.
Мы продолжаем разрабатывать систему заметок с нуля. В третьей части серии материалов мы познакомимся с графовой базой Neo4j, напишем CategoryService и реализуем клиента к новому сервису в APIService.
Понадобилось мне для одного проекта, о котором хотелось бы отдельно написать через недельку, узнать частотность (как базовую, так и парную) буквенных символов в русском и английском языках.
Меня зовут Алексей Казаков, я техлид команды «Клиентские коммуникации» в Домклик. По моему опыту подавляющее большинство приложений, взаимодействующих с базой данных, использовали для этого Object Relational Mapper. В этой статье я продолжу знакомить вас с популярными ORM, которые встречались мне в продовых проектах. В прошлый раз мы рассматривали Django ORM , а сегодня на очереди всемогущий SQLAlchemy.
Airflow это популярная опенсорсная платформа управления задачами. В частности его используют для построения ETL-пайплайнов. Например, мне доводилось переливать данные между базами данных, хранилищами и озерами данных с его помощью. А также я использовал его для препроцессинга данных для моделей машинного обучения. Но так ли подходит Airflow для ETL на сегодняшний день?
Вы здесь, потому что, как и я, взволнованы ростом криптовалют. И хотите знать, как работает блокчейн - фундаментальную технологию, лежащую в его основе.Но понять блокчейн непросто - по крайней мере, не для меня. Я пробирался через тупые видео, следовал руководствам и разочаровывался из-за слишком малого количества примеров.Мне нравится учиться на практике. Это заставляет меня заниматься предметом на уровне кода, что разжигает любопытство. Если вы сделаете то же самое, в конце этого руководства у вас будет работающий блокчейн с твердым пониманием того, как он работает.
Вот такой я коварный: пообещал продолжение туториала и ничего не публиковал несколько месяцев. Исправляюсь.
Первая часть тут.
Полный код второй части здесь.
Продолжаем писать своего крутого бота-модератора чатов на Python.В этой части мы сделаем команды для модерации. Админы чата смогут банить участников, запрещать им писать в чате, давать предупреждения с помощью команд /ban, /mute, /warn.Некоторые боты-администраторы используют не слэш-команды, а команды через, например, восклицательный знак: !ban, !mute. Но мы будем использовать слэш: это "нативные" команды в Телеграме. Они подсвечиваются в сообщениях, и их можно добавить в список команд для автодополнения.
С проникновением аналитики во многие сферы нашей жизни она не могла обойти стороной финансы. В этой статье рассмотрим ее применение для анализа ETF с целью их анализа, в том числе и с применением визуализиции.
В гостях у Moscow Python Podcast разработчик компании Recall Masters Анатолий Щербаков. Поговорили с Анатолием о документации к вашему коду, почему она нужна и о подходе Docs as Code.
Простыми словами о методе максимального правдоподобия и информации Фишера
Автомодерация изображений: как исправлять нарушения, сохраняя количество и качество контента
Смогу ли я уложить оптимизирующий компилятор в тысячу строк питона? Прогон первый: mem2reg
Как создать скрипт-beautifier в Ghidra на Python?
Сводка pythonz 09.02.2025 — 16.02.2025
Порядок работы с устареванием ML моделей. Шаг 2: Создание надежных и долговечных моделей
Моделирование управления AC двигателя — Field oriented control of PMSM с помощью opensource решений
Обучить модель RoBERTa расстановке запятых на балконе для продакшена
oumi - обучение и работа с моделями с нуля