Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram
Масштабируемый, не блокирующий web-сервер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/tornado/
(04.07.2022 - 10.07.2022)
N-граммы N-граммы – это статистические модели, которые предсказывают следующее слово после N-1 слов на основе вероятности их сочетания. Например, сочетание I want to в английском языке имеет высокую вероятностью, а want I to – низкую. Говоря простым языком, N-грамма – это последовательность n слов.
В этой статье я хочу рассказать о подходе который основан на поиске схожих изображений. Зачем подготавливать дополнительнительные данные если почти все основные характеристики некоторых товаров, например одежда, можно отобразить на изображении. Смотреть подробнее + пример
Извлечение информации означает создание структурированных данных из неструктурированного текста. На практике задача может выглядеть так: нужно автоматически создать запись в календаре исходя из текста письма, как на рисунке ниже.
Ранее, у меня уже был опыт использования Helpdesk систем, но по разным причинам они не были внедрены у нас на предприятии. Хорошая возможность научится программировать, подумал я, и преступил к написанию собственного helpdesk’a.
Три недели осталось до старта нашей конференции. Мы нашли самых огненных спикеров и собрали 25 докладов, так или иначе связанных с python-разработкой. Придумали классную идею для афтерпати и пошили самые красивые (по версии девочек из IT-People) футболки. Пора познакомить вас со всем этим. И что же там такое?
Форматированные строковые литералы, которые ещё называют f-строками (f-strings), появились довольно давно, в Python 3.6. Поэтому все знают о том, что это такое, и о том, как ими пользоваться. Правда, f-строки обладают кое-какими полезными возможностями, некоторыми особенностями, о которых кто-нибудь может и не знать. Разберёмся с некоторыми интересными возможностями f-строк, которые могут оказаться очень кстати в повседневной работе Python-программиста.
Сегодня хочу рассказать про управление параметрами в Process mining (процессная аналитика) и нюансах этой задачи.
Для работы используется фреймворк Hydra, который здорово облегчает жизнь. В чём вообще проблема? В задачах процессной аналитики требуется постоянно менять входные параметры и сохранять результаты работы. Но при большом количестве запусков возникает потребность в отдельной системе для управления как передаваемыми параметрами, так и логированием. В статье рассмотрим, как фреймворк Hydra может помочь нам с этим. Кому интересно ― просим под кат!
Недавно Google изменил политику по отношению к доступу к аккаунту из неизвестных источников. Давно приходили предупреждения, но я до последнего надеялся, что обойдется и не коснется меня. Наивный.Докатилось до меня где-то в середине июня. Однажды, смотря логи одного из моих проектов, наткнулся на ошибку авторизации при попытке отправки электронного письма.
Привет, земляне. Многие из вас слышали про набор библиотек FFmpeg, а некоторые его активно используют. Я из их числа, но я не поклонник взаимодействия с приложением посредством текстовых команд, поэтому я предлагаю собственное приложение с графическим интерфейсом для взаимодействия с FFmpeg. Теперь, не нужно изучать текстовый интерфейс, чтобы произвести пакетное конвертирование изображений и видео в GIF-файлы высокого качества.
В популярной в свое время игре Papers, please! игрок выполняет роль таможенника, проверяющего документы по все более усложняющимся правилам. Главная игровая механика - проверка документов на соответствие всем нормам, таким как верная дата и место выдачи, соответствие имени и фамилии человека на всех документах, срок действия визы, наличие человека в “черных” списках и тому подобное.
Сравнение эмпирического распределения переменной по разным группам — распространённая задача Data Science. Эта задача часто возникает при поиске причинно-следственных связей, когда нужно оценить качество рандомизации.
Разберемся с начала, что это за статья зачем она и для кого. Пришлось мне в рамках хакатона "Поколение ИТ" писать бота для телеги.
Но готового решения для пагинации, которое бы нам подходило мы не нашли. Поэтому было принято решение изобретать велосипед. Решение моих товарищей было максимально странным, брать количество записей и перебирать их в цикле от 1 до N (конца, записей), но данная идея сразу была отброшена. Поэтому предоставляю вашему вниманию наше творчество, которое мы изобрели.
В последнее время занимался оптимизацией скорости инференса нейросетей, поэтому сегодня расскажу о них. И не просто о нейросетях, а о нейросетях в продакшене.
Когда речь идет об анализе данных, результаты хороши лишь настолько, насколько хороши данные. И даже если на вашей стороне миллионы значений данных, и вы вооружены искусственным интеллектом и машинным обучения, вы можете не использовать эти данные в полной мере (возможно, это сыграет даже во вред вашей организации). Плохие данные приводят к принятию некачественных решений.Поэтому вам необходимо очистить и отформатировать ваши данные – взять их под контроль, чтобы они были готовы к последующим процессам.Вот тут-то и приходит на помощь выпас данных.
Дабы исчерпать до дна тему сокетов в Python я решил изучить все возможные способы их использования в данном языке. Чтобы всех их можно было испытать и попробовать на зуб, были созданы 19 версий простого эхо-сервера: от примитивного использования класса socket до asyncio
Данная статья обобщает базовые шаги по установке и началу работы с PySpark Structured Streaming при участии брокера сообщений Kafka. Предполагается, что читатель уже знаком с языком программирования Python и сервисом Kafka.При помощи PySpark Structured Streaming можно быстро разрабатывать масштабируемые сервисы обработки данных в реальном времени. Такой подход позволяет в короткие сроки сделать выгодное предложение клиенту, вовремя заметить аномалию в системе или же отображать актуальные данные.
Что самое сложное в написании статьи для Хабра? Конечно же сесть и начать писать! А потом вовремя остановиться. Ну а на третьем месте — во всяком случае для меня — стоит загрузка уже готовой статьи на Хабр. Про новый редактор я тактично промолчу, а старый в принципе весьма неплох: статью в markdown можно скопировать в него почти без изменений. Но вот с добавлением картинок есть пара нюансов.
Красивые картинки на скатерти Улама
The Practical Guide to Scaling Django
Функция property() в Python: добавляем управляемые атрибуты в классы
chonkie: no-nonsense RAG chunking library
ИИ в Крипто-Торговле: Возможен ли Успех? (Часть 1)
How to migrate your Poetry project to uv
Python Bytes: #410 Entering the Django core
Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 2)
Chronos от Amazon: революция в обработке временных рядов
Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач
Дообучаем языковую модель GPT2 с помощью Torch