Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем про IT, Python
XML/HTML парсер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/beautifulsoup4/
(11.03.2024 - 17.03.2024)
У меня много статей в закладках. Многие из них я добавил, чтобы прочитать позже. Эта статья не про то, почему так произошло и как с этим бороться, а про то, как выбрать статью для удаления чтения. Давайте найдем самые лучшие статьи. Критериями могут быть, например, рейтинг, просмотры и т.д. И красиво оформим в виде HTML-файла.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
АА-дерево - это модификация красно-черного дерева с целью упрощения реализацииКак его реализовать и как оно работает на конкретных примерах
Мы продолжаем изучать PySide6/PyQt6 и сейчас мы с Вами познакомимся с виджетами, компоновкой и Qt Designer. PySide6 включают в себя довольно большое количество встроенных виджетов. Вы можете найти более подробную информацию в официальной документации PySide6.
Сегодня я расскажу и покажу, как сделать Genetic Algorithm(GA) для нейросети, чтобы с помощью него она смогла проходить разные игры. Я его испробовал на игре Pong и Flappy bird. Он себя показал очень хорошо.
People sometimes ask, “Does Python have pointers?” I hate to be the typical senior engineer, but this is one of those questions where the answer is, it depends what you mean by pointer.
The Context Manager is gets used for all kind of interesting things around blocks of code. This article gives a background about the origins of the context manager, which problem it solves and how to use it.
This tutorial teaches the mechanics of the data structure collections.deque, using seven example use cases where deque simplifies the implementation of a function.
Задумывались вы над тем, чтобы задавать вопросы непосредственно из своих документов, хранящихся в облаке? Сохраните своё время, которое уходило бы на поиски и ручной мониторинг сайтов, и задействуйте автоматизацию при работе с PDF-документами. Если вас занимает такая перспектива, эта статья окажется для вас ценным ресурсом.
На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже.
Следующим мощным алгоритмом машинного обучения является AdaBoost (adaptive boosting), в основе которого лежит концепция бустинга, когда слабые базовые модели последовательно объединяются в одну сильную, исправляя ошибки предшественников.
Была классическая задача: по табличным данным предсказать некое событие — случится или нет. И как бы я к этим данным ни подбирался, с какого ракурса ни смотрел, результат, увы, не впечатлял. Данных было мало, а то, что было, обладало слабой предсказательной силой. Хотя казалось, что что-то вытащить все-таки можно.
Представьте себе, что вы читаете книгу и хотите найти все места, где упоминается слово «кот». Не знаю, зачем вам это, но пока остановимся на том, что вы это хотите. Вот очень надо.Так как это сделать?
Сегодня мы рассмотрим проект с открытым исходным кодом, позволяющий создавать дипфейки, клонировать речь, генерировать видео, удалять текст и объекты, а также получать изображения без фона, прямо на вашем компьютере. Поговорим о Wunjo AI и его возможностях для тех, кто еще не в курсе.
В декабре 23-го мне поступила творческая задача разработать телеграм-бот для проведения новогоднего марафона-тренинга по личностному росту. В этой статье расскажу о проблеме, с которой столкнулась при разработке телеграм-бота. Разберем ошибку 429 (Too Many Requests) и лимиты на доступ к API.
Среди всех методов ансамблирования особое внимание заслуживают две очень мощные техники, известные как стекинг (stacked generalization) и блендинг, особенность которых заключается в возможности использования прогнозов не только однородных, но и сразу нескольких разных по природе алгоритмов в качестве обучающих данных для другой модели, на которой будет сделан итоговый прогноз.
Про то, как структурировать метрики прометея в коде, выстроить удобные абстракции. Как меняется парадигма при переходе со statsd на прометей. Подводные камни при работе с прометеем.
Поделюсь личным опытом болей и радостей жизни с тестами и без. Обсудим лучшие и худшие практики. Покурим вместе код.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Стохастическая волатильность: как её моделируют? На примере опционов на эфир
Как увеличить скорость python-скриптов: C-расширения и Python/C API
Сводка от pythonz 26.01.2025 — 02.02.2025
Подключить педали экспрессии к компьютеру за полчаса
Load-testing-hub: инструмент для аналитики нагрузочного тестирования
Вредоносные пакеты deepseeek и deepseekai были опубликованы в Python Package Index
У SAMURAI есть цель — zero-shot решение задачи Visual Object Tracking(VOT)
Avoiding Mocks: Testing LLM Applications with LangChain in Django
pyper: Concurrent Python Made Simple
swarms - The Enterprise-Grade Production-Ready Multi-Agent Orchestration Framework