Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем про IT, Python
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
(12.06.2023 - 18.06.2023)
cv3 - это более питоничный интерфейс к OpenCV. Он упрощает работу с этой библиотекой, расширяет его синтаксические возможности, а также ускоряет исследования в области компьютерного зрения и выполнение задач по обработке изображений, при этом сохраняя гибкость и функциональность OpenCV.
Давайте представим сервис, предоставляющий любому бизнесу виртуального сотрудника, который умеет писать первым в популярные мессенджеры клиентам компании или коллегам и в рамках диалога выполнять поставленную бизнес-задачу.В этой статье я расскажу Вам как мы начинаем строить такой сервис и дам всем желающим попробовать написать свою бизнес-роль.
В перечень обязанностей входит и администрирование систем видеонаблюдения [мы используем CTV и HiWatch], это обычная ситуация админ должен уметь все и сразу. Информацией в данной статьей я хочу поделиться в виду того, что потребовалось не мало времени для поиска решения задачи и написания небольшого скрипта.
The Game Boy Color version of Legend of Zelda: Oracle of Ages contains a grid-based puzzle. Gaz writes about creating a brute force program to solve the challenge using Python.
Статья в которой я скомпилировал знания полученные в течение года работы в web3 инфраструктурном провайдере о данных на EVM блокчейнах и инструментах разработчика для доступа к ним. Сложно сказать, что культура инженерии данных глубоко укоренилась в сообществе разработчиков Web3. И не каждый разработчик может легко определить, что означает индексация в контексте Web3. Я хотел бы уточнить некоторые детали на эту тему и поговорить об инструменте под названием The Graph, который стал де-факто стандартом индустрии для доступа к данным на блокчейне для создателей DApp'ов (децентрализованных приложений).
В этом руководстве я покажу, как протестировать использование внешнего API с помощью Python моков. Интеграция со сторонними приложениями — отличный способ расширить функциональность любого продукта. Однако дополнительные возможности продукта сопряжены с определенными препятствиями. Если вы не являетесь владельцем внешней библиотеки, у вас не получится контролировать серверы, на которых она размещена, код, составляющий ее логику, или данные, которые передаются между ней и приложением. Кроме того, пользователи постоянно воздействуют на данные при взаимодействии с библиотекой.
В этой статье я поделюсь опытом в работе Apache Airflow в связке с Kubernetes. Мы соберем собственный образ Docker с python-скриптом, установим Airflow в Kubernetes, настроим автоматическую синхронизацию DAG'ов с удалённым репозиторием и их исполнение. Всё это — на примере запуска простейшего DAGа.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
TLDR — это не готовое решение, это попытка самостоятельно разобраться, подобрать архитектуру и обучить генеративно-состязательную модель (GAN) для увеличения картинок в 2 или 4 раза. Я не претендую на то, что моя модель или путь рассуждений лучше каких-то других. Кроме того, относительно недавно стали популярны трансформеры и diffusion модели — заметки не про них.
Настало время для очередного бесполезного проекта.
Возможно ли для любого отдельно взятого фрагмента кода найти абсолютно оптимальный вариант, который будет давать тот же вывод? Несколько лет назад я наткнулся на этот принцип, называемый супероптимизация. Он не практичен, но сама его идея засела у меня в голове.
Цель данной публикации – комплексное рассмотрение строения искусственных нейронных сетей c точки зрения и математики и программного кода. В данной работе нейронная сеть реализуется на языке Python с использованием библиотеки tensorflow.keras. Статья сосредоточена в основном на строении и функционировании искусственной нейронной сети, поэтому такие этапы как обучение и т.д. в ней не затрагиваются.
В этой статье я расскажу, как мы автоматизировали организацию шавадея, написав бота, как Telegram вставлял палки в колеса, как я с этим боролся и что в итоге получилось. В конце вас ждет статистика, которая покажет вкусовые предпочтения разработчиков и «охваты» традиции. А еще ответит на вопрос, сколько людей остались без еды из-за бэкэндера, который до этого никогда не занимался проектированием пользовательских интерфейсов.
Reusable named inline partials for the Django Template Language.
Мощная система логгирования и платформа агрегации ошибок. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/sentry/
Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Фреймворк для работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/kombu/
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). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-mysql/
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Красивые картинки на скатерти Улама
Функция property() в Python: добавляем управляемые атрибуты в классы
How to migrate your Poetry project to uv
ИИ в Крипто-Торговле: Возможен ли Успех? (Часть 1)
Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 2)
Python Bytes: #410 Entering the Django core
Chronos от Amazon: революция в обработке временных рядов
Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач
Дообучаем языковую модель GPT2 с помощью Torch
Мой первый и неудачный опыт поиска торговой стратегии для Московской биржи
Сводка от pythonz 10.11.2024 — 17.11.2024