Python Дайджест. Выпуск 439

Чёрт возьми! Я не мог оставить без внимания тот факт, что мой предыдущий дурацкий проект получил настолько живой отклик. Вряд ли мне когда-либо удастся превзойти такое соотношение приложенных усилий и полученных за них «интернет-очков». Дурацкий, глупый и бесцельный — похоже, это мои дежурные слова. А что станет наиглупейшим апгрейдом для глупейшего дисплея, как ни придание ему вида а-ля стимпанк? Но в моём представлении это никак не цепляние к шляпе покрашенных в золото шестерёнок. Если я говорю стимпанк, то подразумеваю фрезерованную латунь и накатку.

В обновлении Bot API 6.0телеграм-боты получили много новых функций. Из них для разработчиков самая примечательная - Telegram Web Apps (Веб-приложения внутри телеграм). С этим нововведением разработчики могут подключать к своим ботам web-приложения, которые открываются в дополнительном окне, что сильно расширяет инструментарий, а, следовательно и функционал ботов в телеграм.

XGBoost — это оптимизированная библиотека, реализующая алгоритм градиентного бустинга. Эта библиотека спроектирована с прицелом на высокую продуктивность и гибкость, в ней используется параллельная работа с древовидными структурами, что позволяет быстро и эффективно решать различные задачи из сфер Data Science и Machine Learning. В предыдущем материале мы исследовали три подхода к ускорению обучения XGBoost-моделей.

Чтобы понять хороший код или плохой, недостаточно на него посмотреть, надо еще знать и контекст, в котором он написан. Давайте попробуем решить одну простую задачу тремя способами и найдем в каком контексте каждое решение будет хорошим или плохим. Задача простая, но вполне жизненная: взять данные, поменять, сохранить.

Table of Contents Achieving Optimal Speed and Accuracy in Object Detection (YOLOv4)

В статье пойдет речь о том как вывести аудио, проигрываемое на raspberry pi на несколько источников (проигрывателей) одновременно. В частности, аудио будет параллельно транслироваться по hdmi, на audio jack, bluetooth устройство (устройства).

Вопрос прикладной, но в интернете не удалось найти готовое решение, поэтому родился данный короткий пост.

Для приготовления CRUD нам понадобится 1C, Python и ... PostgreSQL. Сначала нужно включить REST OData в 1C.

Давно хотел сделать своего собственного Jarvis. Недавно удалась свободная минутка и я его сделал. Он умеет переписываться с Вами, а также искать ответы на Ваши вопросы в Wikipedia. Для его реализации я использовал язык Python.

RFM — это метод, используемый для анализа потребительской ценности.

Он группирует клиентов на основе истории их транзакций:

• Recency (Давность) — Как давно клиент совершил покупку?

• Frequency (Частота) — Как часто они совершают покупки?

• Monetary Value (Денежная ценность) — Сколько они тратят?

В Python переменные и структуры данных не содержат объектов. Этот факт часто упускается из виду, и его трудно уяснить.

Вы можете успешно использовать Python годами, не вникая в нижеприведенные концепции, но полученные здесь знания, безусловно, облегчат решение многих из распространенных проблем Python.

Привет всем! В данной статья я постараюсь ответить на вопросы, связанные с оптимизацией работы кода. Мы затронем различные возможности оптимизации работы кода, которые очевидны опытным специалистам и о них, нередко, даже не задумываются начинающие Data Scientist'ы.

Утро, лето, жара. Я просыпаюсь в 6:00 весь в поту. В квартире 27, на улице 21. Но по дороге на работу солнце возьмет свое, а наш офис находится на солнечной стороне. Каждое утро я вхожу в душное помещение, открываю окна, в надежде хоть немного его проветрить, включаю кондиционер. Как вы понимаете, всем дует в спину и включить кондиционер на полную не получится. Температура немного стабилизируется к обеду.

Думаю, вы знакомы с графиками сравнения точности архитектур. Их применяют в задачах по классификации изображений на ImageNet. В каждом сравнении которые я мог встретить ранее в Интернете, как правило это было сравнение небольшого количества архитектур нейросетей, произведенными разными командами, и возможно в разных условиях.Кроме того в последнее время я наблюдаю изменения: появилось большое количество архитектур. Однако их сравнений с ранее созданными архитектурами я не встречал, либо оно было не столь масштабным.Мне захотелось столкнуть большое количество существующих архитектур для решения одной задачи, при это объективно посмотреть как поведут себя новые архитектуры типа Трансформер, так и ранее созданные архитектуры.

Содержание данной статьи изначально было опубликовано в последней книге автора статьи "Упрощение машинного обучения с PyCaret". Вы можете кликнуть здесь, чтобы ознакомиться с ней подробнее.

Не одним One-Hot единым...В данной статье разберемся с кодированием категориальных данных. В профессиональной среде нередко о существовании чего-то кроме OH или Label Encoder не догадываются не только рядовые Junior DS, но и даже Middle, а иногда и Senior. Исправить данную несправедливость и призвана данная статья.

Пару лет назад мы в Just Work делали несколько похожих проектов, которые должны были обрабатывать данные, получаемые из одного внешнего HTTP API. Это API, несмотря на согласованные повышенные лимиты, изредка банило наши ключи доступа за малейшее превышение. Из-за этого ответственность за соблюдение лимитов лежала на клиентах. В дальнейшем, проектов, использующих это API, должно было становиться все больше, и заказчика не устраивала перспектива разбираться с каждой реализацией по отдельности.

Первая моя ассоциация с Github Copilot - это резиновый мужик-автопилот из фильма "Аэроплан". Помню, в детстве я увидел этот фильм и потом реально думал, что так автопилоты и выглядят: какая-то смешная резиновая кукла надувается и начинает управлять самолётом. И вот, через столько лет меня не покидает ощущение, что передо мной надувается какая-то кукла и пытается писать за меня код.

Короче, нежданно-негаданно мне пришёл инвайт в GitHub copilot. Я и забыл про то, что когда-то запрашивал доступ - ажиотаж давно уже спал, вроде мир не захвачен машинами, а значит, не такой уж он и крутой, да? С другой стороны, недавно к нам на позицию senior python постучал чел и сказал, что большую часть нашего тестового задания он запилил при помощи copilot, так что определённо кто-то "пилотом" пользуется. В общем, непонятно: хорошо оно или плохо? Стану ли я теперь более продуктивным? Есть только один способ проверить: в бою.

В последнее время вышло большое количество генеративных моделей для русского языка. Команды Сбера выпустили целое семейство авторегрессионных моделей ruGPT3, ruT5, о которых мы подробно писали ранее. Сегодня мы расскажем, как практически применять обучение таких моделей и какие продукты можно получить на их основе.

В гостях у Moscow Python Podcast Python руководитель разработки компании МЕДСИ Digital Николай Фоминых. Обсудили с Николаем, что такое DDD, зачем оно нужно и как применяют в МЕДСИ.