Python Дайджест. Выпуск 573

В мире NLP выбор подходящего языка программирования и инструментов играет ключевую роль в успешной реализации проектов. Одним из наиболее популярных языков для решения задач в этой области является Python. Его простота, читаемость и поддержка мощных библиотек делают его идеальным выбором для разработчиков.

Нет, вы не подумайте, я не делаю ставки на спорт, не мучаю однорукого бандита и не пытаюсь испытать удачу в рулетке, но я очень люблю конкурсы и розыгрыши в Интернете, в которых надо играть в какую-нибудь веб-игру и выигрывать призы.

В этой статье мы создадим полноценный мини-блог на FastAPI с нуля, используя современные технологии веб-разработки. Вы узнаете, как реализовать JWT-аутентификацию, работать с Markdown и создать привлекательный пользовательский интерфейс.

Это был вызов по масштабу и срокам, но мы справились и за три месяца создали решение, которое не только заменило прежнюю систему, но и улучшило её эффективность.

Давайте рассмотрим наипростейшую модель естественного отбора. В сети встречал модель с двумя параметрами-генами, а у нас будет всего один, при сохранении наглядности. Модель настолько элементарна, что её можно обсудить даже со своим ребёнком (проверил со своей шестилетней дочкой).

Formatting and concatenating query result columns on the PostgreSQL side and then parsing them in Python might sometimes be faster than fetching the columns as separate values.

Если вы хотели ворваться в программирование и освоить Python, то «Изучаем Python» может стать отличным стартом на этом увлекательном пути!

Сегодня мы с вами разберёмся, как эта загадочная некодирующая ДНК умудряется контролировать экспрессию генов, ничего при этом не кодируя. А чтобы вы не заскучали, добавим капельку Python, ведь кода много не бывает!

Spyder (не путать с вашим дружелюбным соседом Человеком-Пауком) — это Scientific Python Development Environment, специальная IDE для научных исследований, машинного обучения и анализа данных. Ее интерфейс чем-то напоминает смесь Excel, MATLAB и RStudio, но с уникальным шармом Python.

Django will reevaluate relations multiple times if you let it. Here are some examples and workarounds.

Представьте, что управляете онлайн-магазином, предлагающим тысячи товаров. Чтобы помочь пользователям находить нужные позиции, вы добавили строку поиска. Теперь посетители могут вводить интересующие их запросы, на что вы будете показывать им подходящие результаты. Например, когда пользователь вводит «лето», вы можете показывать предметы вроде шортов, платьев, панам и пляжных зонтов. Как бы вы реализовали такую систему?

В статье пишем сервис инференс ML-NLP модели на go. Здесь покажем, как это можно сделать, используя ONNX. В качестве примера будем использовать модель из библиотеки huggingface seara/rubert-tiny2-russian-sentiment, которая классифицирует сантимент текста.

Напомню, что Chronos это фреймворк от компании Amazon — простой, но эффективный фрэймворк для предобученных вероятностных моделей временных рядов. Chronos токенизирует значения временных рядов с помощью масштабирования и квантования в фиксированный словарь и обучает существующие архитектуры языковых моделей на основе трансформеров на этих токенизированных временных рядах с использованием функции потерь кроссэнтропии.

Этот гайд является по сути пошаговой инструкцией для создания базового кода голосового ассистента, который можно будет потом расширять и дополнять.

Суть игры: вы задаёте список неотрицательных рациональных дробей (программу) и некоторое натуральное число (состояние). Этот список дробей является программой на эзотерическом языке Фрактран, о котором на хабре была статья.Н у и раз в этой статье упомянута гипотеза Коллаца, то понятно, какой именно хелловорлд мы будем писать на фрактране.

Пишем Surfgrad, высокопроизводительную библиотеку для автоматического дифференцирования выражений при помощи WebGPU.

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

Часто сталкиваюсь с ситуацией, когда нужно быстро получить информацию о системе — будь то для проверки после внесения изменений, для поиска узких мест в производительности или для составления отчёта. В этой статье я поделюсь своим опытом и покажу, как с помощью Python можно легко и эффективно получать данные о системе.

Изучая четвёртый язык, я в очередной раз решил попробовать обучить свою биологическую нейросеть на книгах с параллельным переводом, но после пары вечеров в такой же очередной раз их оставил. Подобный подход, когда переводом сопровождается каждое предложение, кажется несколько избыточным и мешающим погружению, и если в текстовом варианте можно хотя бы перескочить взглядом через перевод, то для прочих форматов, например, для любимых мною аудиокниг, этот подход не сработает в принципе.

Миф о чистых данных: почему ваш аналитик похож на сапёра.Как бороться с самым частым убеждением при работе с данными.

Этот проект начинался как обучающий: я хотел углубить свои знания в машинном обучении, и в частности в TensorFlow. В конечном итоге мне хотелось получить работающую в браузере модель машинного обучения, которая смогла бы надёжным образом (с точностью не менее 80%, а предпочтительно >90%) решала капчу 4Chan. Я достиг этих целей и расскажу в статье, каким образом мне это удалось!

Audio

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp

HTTP-клиент нового поколения. Поддерживает HTTP/1.1 и HTTP/2 и имеет синхронный + асинхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/httpx/

Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/

Интеграция CkEditor в админ панель Django. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-ckeditor/

Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/

Фреймворк для написания асинхронных приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/twisted/

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/

Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/