Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
(22.04.2024 - 28.04.2024)
Решил начать прокачку с простой внутренней задачи — сократить время на поиск информации в корпоративной вики с помощью LLM. Бизнес-результат прозрачный — каждый сотрудник должен находить ответ на свой запрос за пару секунд, без долгого путешествия по всем страницам базы знаний.
Предлагаю немного пошалить и поговорить о слегка необычном, но весьма забавном проекте обучения нейросетевой модели на базе LLaMA2 7B, которая умеет превращать невинные предложения на русском языке в чуть более "токсичные" их версии.
Я реализовал, похоже, собственный алгоритм поиска кратчайшего пути с отрицательными ребрами графа.
Почему собственный? Я искал подобное решение, но не нашел, возможно, оно уже было реализовано, просто плохо поискал
В этой публикации я попробую максимально просто и наглядно рассказать о сверточном слое для point cloud. Перед вами статья, объясняющая KPConv — метода работы с облаками точек без их преобразования в промежуточные форматы, такие как воксели.
Тысячи сотрудников заказчика каждый день создают сотни таблиц: отчеты, списки, прогнозы, статистика. К нам заказчик пришел с запросом: создать временное хранилище данных для создания аналитических витрин.
В статье опишу, почему для реализации проекта мы выбрали именно Druid, с какими особенностями реализации столкнулись, как сравнивали методы реализации датасорсов.
Метод Монте-Карло — это мощный инструмент стохастического моделирования, который используется в самых разнообразных областях науки и инженерии. В финансах, этот метод часто применяется для анализа и прогнозирования временных рядов, таких как курс валют или акций. Использование Монте-Карло позволяет оценить не только ожидаемые значения, но и распределение возможных исходов, что крайне важно для управления рисками и принятия обоснованных инвестиционных решений.
На скриптовых языках удобно разрабатывать… И на этом удобство заканчивается. Вне машины разработчика начинаются проблемы. Особенно если вы пишете какой-то прикладной тулинг — cli-утилиты, вспомогательные приложения в вашем SDK и прочее. Вы даже не можете рассчитывать на то, что у пользователя будет pip, чтобы он смог поставить все ваши зависимости, вам все нужно организовать самостоятельно.
Мы часто сталкиваемся с толстыми моделями и сериалайзерами, размытой бизнес-логикой и тестированием, которое больше напоминает головную боль, чем удовольствие. В этой статье я расскажу о методах нашей команды, которые помогли нам справиться с этими проблемами и привести код к новому уровню надежности и эффективности.
Тема моей статьи — создание веб-приложения на Python Flask для автоматизации выдачи сертификатов
В данной статье рассматривается влияние бакетизации на мощность статистических критериев в условиях различных распределений данных и при разном объеме выборки. Особое внимание уделено зависимости мощности критерия от количества бакетов и размера выборки. Исследование предоставляет важные выводы для проектирования и анализа A/B тестирования и других форм экспериментальных исследований.
В этой статье мы попытаемся рассказать про трансформерную архитектуру VIT и предысторию его формирования. Сегодня не совсем понятно, почему этот "формат" нейронок настолько эффективен. Некоторые говорят механизм внимания, но некоторые практики делают больше ставок в области Computer Vision на MetaFormer. https://github.com/sail-sg/poolformer
Это шестая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как создать страницу профиля пользователя.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Вы когда-нибудь задумывались, почему некоторые посты набирают тысячи просмотров, а другие остаются незамеченными? Ясно, что Content is King, но есть ли дополнительные факторы, которые влияют на успешность поста?
В этой статье я максимально коротко и просто объясню принцип распознавания, хранения и поиска лиц в базе данных. В качестве примера будет использована библиотека Insightface и база данных PostgreSQL.
В данной статье речь пойдет о Wi-Fi мини видеокамере из семейства А9 от китайских производителей. Цель исследования этих камер – расширить возможность их применения, которая ограничена использованием только стандартных приложений для мобильных устройств на базе Android или iOS.
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/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/
Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython
Альтернативный базирующийся на сетке дизайн админ панели Django. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-grappelli/
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
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