Новый материал в ленте

Обработка результатов моделирования Fire Dynamics Simulator на Python (часть 2)

В основном моделирование развития пожара провожу в специализированном программном обеспечении Fire Dynamics Simulator (FDS), оно используется от Японии до США при обосновании отступлений требований пожарной безопасности. При моделировании развития пожара очень много времени занимает обработка результатов моделирования.

Python Дайджест. Выпуск 505

(21.08.2023 - 27.08.2023)

поделиться выпуском

Статьи

Сводка от pythonz.net 20.08.2023 — 27.08.2023

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

Создание красивого Desktop-приложения на Python (customtkinter)

Если Вы как и я решили впервые взглянуть в сторону Python после нескольких попыток изучения С++/C# то скорее всего первым проектом станет desktop-приложение.

Python библиотека RuPersonaAgent для создания русскоязычного персонифицированного диалогового агента

Сегодня мы расскажем о библиотеке для Питона под названием rupersonaagent. Это небольшой пакет с функциями и классами для разработки русскоязычного персонифицированного диалогового агента с динамической долговременной памятью. Каждый алгоритм, представленный в библиотеке, может быть переиспользован отдельно для других задач — например, представленные в ней методы оптимизации можно применить для различных генеративных и ранжирующих моделей.

Преобразование табличных данных в Python

Предположим: вы полны желания изучить манящий массив данных. К счастью, для этого достаточно вашего компьютера. Итак, вы открываете блокнот Python или REPL, чтобы начать работать: какую библиотеку использовать?

Python Code to Generate Random Email

Django Rest Framework. Туториал или как легко писать backend. Часть 1

Build a Code Image Generator With Python

People Counter on OAK

Мультиплеер PyGame. Пишем сервер и клиент. Часть 1

Это моя первая статья и серия из статьей о написании мультиплеерной игры на Python с использованием библиотеки Pygame.

Как правильно дифференцировать дискретные функции (Часть 2. Все-таки, МКЭ?)

Публикация является продолжением обсуждения алгоритмов вычисления первой производной дискретной функции (функции, заданной массивом {аргумент: значение}, или массивом узловых значений).

GIL removal and the Faster CPython project

End-to-End Testing With Python and Playwright

Click: Build Extensible and Composable CLI Apps

Разработка RESTful API на Python с помощью HappyX

До недавнего времени писать веб приложения на веб фреймворке HappyX было возможно лишь с помощью Nim. На данный момент HappyX доступен и на Python. Любой желающий может воспользоваться библиотекой, если не знает Nim. В этой статье мы создадим фейковое API GitHub'а.

Управление сервоприводами, ЧАСТЬ 1. Сервоприводы — устройство и способы управления

Создателям роботов и систем автоматизации не обойтись без таких устройств, как сервоприводы или, как их еще называют, сервомоторы. Обычные электрические моторы непрерывно вращают вал в одну или в другую сторону.

Я сделал Stable Diffusion XL «умнее» обучив её на плохих изображениях, созданных искусственным интеллектом

В прошлом месяце Stability AI выпустила Stable Diffusion XL 1.0 (SDXL) и открыла её исходный код, не требуя каких-либо специальных разрешений для доступа к ней. Релиз прошёл в основном незамеченным, потому что шумиха вокруг генеративного искусственного интеллекта немного поутихла.

Вопросы и обсуждения

Test and Code: 206: TDD in Context

Audio

The Real Python Podcast – Episode #169: Improving Classification Models With XGBoost

How can you improve a classification model while avoiding overfitting? Once you have a model, what tools can you use to explain it to others? This week on the show, we talk with author and Python trainer Matt Harrison about his new book Effective XGBoost: Tuning, Understanding, and Deploying Classification Models.

Talk Python to Me: #427: 10 Tips and Ideas for the Beginner to Expert Python Journey

Audio