Python Дайджест. Выпуск 479

В этом посте я попытаюсь разобраться, что из сказанного является правдой. Утверждения:
1. Закон Мура больше не выполняется из-за фундаментальных физических ограничений ⇒ масштабирование нейросетевых моделей по вычислительному бюджету невозможно.
2. Нейросетевые модели внедряются слишком медленно.
3. Ответы нейросетевых моделей неконтролируемы и неинтерпретируемы.Дальше обсудим каждое из них. Читать далее

Как думает искусственный интеллект? Попробовать разобраться в его логике можно в игре от менторов AI Talent Hub и студентов ИТМО «Отгадай слово». За два месяца в нее сыграли уже более 107 тысяч уникальных пользователей, а количество подписчиков одноименного телеграм-канала увеличилось до 5 000. Что делает игру такой популярной, как проект окупился без затрат на продвижение и рекламы на сайте, а также почему при работе с ИИ не избежать ошибок? Рассказываем в статье. 

В первой части поста мы начали реализацию с нуля GPT всего в 60 строках numpy.

Во завершающей части мы загрузим в нашу реализацию опубликованные OpenAI веса обученной модели GPT-2 и сгенерируем текст.

Все, кто работает с аналитикой и продуктами, знают, что проведение А/Б тестирования – важный шаг для повышения эффективности бизнеса. Однако не всегда понятно, как проводить этот тест и какие статистические методы использовать. В этой статье я постараюсь помочь вам разобраться в этом вопросе. Вместо теоретических рассуждений будут практические советы, как выбирать метрики, как использовать различные статистические методы и примеры кода на Python, которые можно использовать сразу же. Эта статья станет незаменимой шпаргалкой для всех, кто планирует провести А/Б тест, и будет полезной как для новичков, так и для профессионалов.

Не так давно в интернете появилась душещипательная история, как пользователь hackdaddy8000 сперва создал виртуальную девушку, а затем усыпил ее. Моральный и мемный аспект этого события обсуждали в комментариях под новостями. Поговорим о технической стороне. Как повторить этот шедевр и можно ли обойтись без сервисов OpenAI, которые сложно оплатить в России? И главное — сколько придется инвестировать в виртуальную подругу.

В последний год многие интересующиеся технологиями искусственного интеллекта замерли в ожидании и следят за развитием интересного стартапа. Он собирается предложить миру новый способ взаимодействия с компьютером и радикально усовершенствовать этот процесс…

Я бы не назвал данную статью полноценным роадмэпом в том понимании, в котором это слово обычно используют. В статье нет сроков изучения, отсутствует подробный план, затрагивающей все темы и подтемы. Да и зачем нужен еще один роадмэп «под копирку», когда в сети и так хватает качественных предложений.Скорее, я хотел бы составить абстрактный план обучения, который сможет задать общий ориентир, а также будет коррелировать с роадмэпом вроде roadmap.sh. Кроме этого, я смогу дать несколько полезных советов из своего опыта, а также составлю списки полезных ресурсов для изучения языка, сопутствующих инструментов и технологий, которые в свое время помогли или же помогают мне самому.

В этой статье мы напишем сервис для сокращения ссылок на Django, DRF.Итак, на днях я получил тестовое задание от потенциального работодателя и решил убить двух зайцев сразу: выполнить тестовое задание и написать статью, в которой подробно описать весь процесс.

В декабре 2022 года вышло обновление Bitcoin Core 24.0, которое позволяет заменять неподтвержденные транзакции (full-RBF или replace-by-fee). Это может коснуться всех, кто принимает оплату в биткоине по неподтвержденным транзакциям из мемпула: криптоматы, криптообменники, мерчанты и тд. В статье я описал пошаговую инструкцию: как я разворачивал свою Bitcoin ноду и проверял, действительно ли можно заменить транзакцию.

Однажды в мое поле зрения попал проект заказной разработки, который команда безуспешно пыталась сдать в течение двух лет. Полностью сдано было около 5% проекта, однако дальнейшая сдача заканчивалась неудачами то на стадии приемки функционала заказчиком, то на стадии внутреннего тестирования, то разработчики срывали сроки при внесении изменений в код.За время проекта два раза поменяли команду и заказчика.Аудит процесса производства с точки зрения time2market показал, что: долго вносятся изменения в код, долго выполняется ручное тестирование и часто после тестирования код возвращается на доработкуПервопричиной низкого time2market являлось то, что команда не владела практикой coding kata, о которой я подробно расскажу в данной статье на примере задачи "Позолоченная роза".После применения приемов, описанных в этой статье, оставшиеся 95% проекта команда реализовала и сдала за 6 месяцев вместо прогнозируемых 48 лет, что эквивалентно сокращению time2market в 96 раз.

Работа ML-инженера заключается не только в обучении моделей — хороший специалист погружается в бизнес-контекст, умеет доносить мысли до коллег без ML-бэкграунда, а также не забывает про тесты, дизайн-документы и документацию. Богдан Печёнкин, автор Симулятора ML, собрал 10 ошибок специалистов, которые зачастую встречаются в первые годы карьеры.

В тот момент, когда нам потребовалась функция импорта данных, я подумал - ну уж эту-то функциональность я запросто найду в списке пакетов для Django. Действительно, на популярном сайте поиска пакетов, я нашел замечательный пакет Django Data Wizard делающий судя по описанию, как раз то, что мне было нужно.

Публикуем девятую, заключительную часть перевода руководства по модулю asyncio в Python. Здесь вы найдёте разделы исходного материала с 23 по 26.

Этот проект родился после беседы с друзьями об инвестициях в недвижимость. Обсуждали, как выгодно купить квартиру, паркинг или келлер под сдачу и выгодно ли вообще.

Я решил проанализировать рынок продажи и аренды гаражей и парковочных мест своего города. Квартиры – слишком дорогие объекты для инвестиций, а что касается гаражей и паркингов – тут «вход» гораздо меньше, и на аренду вроде бы всегда есть спрос.

Библиотека и утилита для генерации .pex (Python EXecutable) файлов. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/pex/2.1.123/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pex/

Мощный web-фреймворк. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django/4.2b1/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/Django/

Библиотека и набор утилит для мониторинга событий файловой системы. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/watchdog/2.3.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/watchdog/

Полноценная двухфакторная аутентификации для Django.. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django-two-factor-auth/1.15.1/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-two-factor-auth/

Django приложение для работы с MySQL и MariaDB. Поддержка Python: 2.7, 3.4; Django: 1.7, 1.8, master; MySQL: 5.5, 5.6 / MariaDB: 5.5, 10.0, 10.1; mysqlclient: 1.3.6 (Python 3 compatible version of MySQL-python). Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django-mysql/4.9.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-mysql/

Хороший REPL для Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/ptpython/3.0.23/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/ptpython/

Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/coverage/7.2.1/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/coverage/