Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter
(23.10.2023 - 29.10.2023)
Я проанализировал 600 публичных мок-интервью с YouTube и собрал из них 10 000 уникальных вопросов. Затем посчитал, как часто они встречаются, и определил вероятность появления каждого вопроса. У меня есть данные по 20 профессиям, включая frontend, python, java-разработчика, специалиста по тестированию и многих других.
В этой статье я выскажу свою точку зрения о том, что из себя представляют категориальные признаки.
Добро пожаловать во вторую часть нашей серии статей "Работа с временными рядами в Python." В первой части, мы ознакомились с основами работы с временными рядами и научились анализировать и визуализировать их. Теперь мы переходим к более продвинутым аспектам этой увлекательной темы.
Сегодня мы хотели бы продолжить тему обработки пространственных данных средствами Python библиотеки estaty. Мы уже рассказывали о том как можно Объединять открытые данные Open Street Map и Landsat для уточнения площадей зеленых зон вокруг объектов недвижимости. Теперь же поговорим о более сложном анализе
This post sums up the progress and thinking on the no-GIL work in Python. It summarizes some of the PEPs involved as well as active conversations in the discussion groups.
GIL, или Global Interpreter Lock десятилетиями оставался темой обсуждения и дебатов среди питонистов.
Middleware in a web stack framework is able to intercept all requests allowing you to write common request processing code across all your views. This article shows you how to write middleware for FastAPI.
В этой статье мы узнаем шесть основных сценариев использования Celery. Разберем основные методы и аргументы, которые точно пригодятся. От асинхронной обработки задач до управления временем выполнения и обработки ошибок - вы получите цельное представление о том, как Celery может решать ваши задачи.
В этой статье я опишу одно из последних своих дерзновений в сфере оптимизации производительности с помощью Rust. Надеюсь, что в ней вы откроете для себя какие-то новые приёмы для написания быстрого кода на Rust.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Сегодня расскажем, как заняли 2 место в общем зачете AI Generative Product Hackathon, инициированного Napoleon IT, и 1 место в кейсе по анализу рекламных креативов для крупной российской фармацевтической компании.
Аналитика данных стала неотъемлемой частью современного бизнеса и научных исследований. И одним из ключевых аспектов анализа данных являются временные ряды. Эффективная работа с временными рядами играет критическую роль в прогнозировании, стратегическом планировании и принятии решений в различных отраслях.
На пути инженера данных часто встречаются задачи связанные с DevOps. Одна из таких - развернуть Airflow в Kubernetes кластере. Если до этого похожего опыта работы не было, то эта задача может показаться не тривиальной. Конечно, можно выполнить несколько команд из официального гайда, но если нужно будет что-то поправить, то без понимания, что происходит внутри, обойтись будет сложно. Эта статья призвана облегчить данную задачу. Она поможет тем, кто уже работал с Airflow, но еще не касался технологии Kubernetes
В этой статье, используя технику Retrieval-Augmented Generation ("Поисковая расширенная генерация"), мы настроим русскоязычного бота, который будет отвечать на вопросы потенциальных работников для выдуманного свечного завода в городе Градск.
Современные облачные инструменты и пакеты Python стали настолько мощными, что с их помощью можно создать (масштабируемый) облачный API менее чем в 200 строках кода. В этом посте будет рассмотрено, как при помощи lines Google Cloud, Terraform и FastAPI развернуть в облаке полноценный API, через который можно отвечать на запросы.
Приложение для поддержки тегов в Django. Приложение будет крайне полезно на сайте с новостями, которые необходимо помечать тегами, так же можно легко реализовать сортировку по тегам.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-taggit/
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
Модуль для легковесных потоков в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/greenlet/
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Best Shift-Left Testing Tools to Improve Your QA
markitdown: Convert Files and Office Documents to Markdown
Implementing Approximate Nearest Neighbor Search with KD-Trees
SVG-виджеты для tcl/tk. Финальный аккорд. Часть IV
django-liveconfigs - управление настройками в django
Пишем свой PyTorch на NumPy. Часть 1
Царство грибов. Симуляция мицелия на p5py. Битвы гифов. Часть первая
Мэтчинг персонажей. Level Hard
Стратификация: как не облажаться с A/B тестами
Матрица ошибок confusion_matrix() в scikit-learn
Сводка pythonz 15.12.2024 — 22.12.2024