Python Дайджест. Выпуск 505

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

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?

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

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.

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.

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.

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.

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

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.

Audio

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.

Audio

Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

Web-фреймворк на основе Werkzeug, Jinja2 и благих намерениях. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Flask/

Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/