py_digest | Technologies

Telegram-канал py_digest - PythonDigest

1874

Сборник наиболее интересных Python материалов. https://pythondigest.ru/ Сделать донат - https://boosty.to/pydigest Блог автора - @whydaily Рекомендуем хостинг https://firstvds.ru/?from=421453

Subscribe to a channel

PythonDigest

Применение рекомендательного фреймворка ODRS на практике: SCARA-робот сортирует цветные крышки
https://ift.tt/qBu6J7M

Мы часто применяем наш фреймворк ODRS для решения различных задач в области компьютерного зрения. Одной из такой задач стала настройка SCARA робота для сортировки цветных крышек от пластиковых бутылок. Этот проект был вызван необходимостью автоматизировать процесс переработки, увеличивая его эффективность и точность. Используя ODRS, мы смогли обучить робота распознавать крышки различных цветов, а затем сортировать их по категориям.

Читать полностью…

PythonDigest

Django - 5.0.7
https://ift.tt/JEBhwfW

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

Читать полностью…

PythonDigest

Мега-Учебник Flask Глава 21: Уведомления пользователей (издание 2024)
https://ift.tt/BCquS3a

Это двадцать первая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь добавить функцию личных сообщений, а также уведомления пользователей, которые появляются на панели навигации без необходимости обновления страницы.

Читать полностью…

PythonDigest

Создание собственного API на Python (FastAPI): Гайд по POST, PUT, DELETE запросам и моделям Pydantic
https://ift.tt/LxbBHpd

В прошлой статье мы рассмотрели GET запросы и научились писать свои первые функции. Сегодня же мы рассмотрим методы, позволяющие отправлять данные (POST), обновлять (PUT) и удалять данные (DELETE).

Читать полностью…

PythonDigest

Сквозная аналитика в HR
https://ift.tt/v8oPRAQ

После того, как я устроился работать в агентство ко мне обратилась руководитель HR отдела для разработки небольшого автоматизированного отчета в BI. До этого основные показатели (текучесть, вовлеченность и др.) рассчитывались в табличках Excel полу ручным способом.

Читать полностью…

PythonDigest

[Видео] Как устроен float в CPython?
https://www.youtube.com/watch?v=lRrg8oiMRaE

- Магические методы float
- Способы записи float
- Неточность float
- Популярные ошибки при работе с float
- Float and double memory layout или устройство памяти float и double
- NaN, +Infinity, -Infinity

Читать полностью…

PythonDigest

django-render - Build fast, user-friendly applications with React
https://ift.tt/VQUGWeO

Читать полностью…

PythonDigest

Сводка от pythonz net 30.06.2024 — 07.07.2024
https://ift.tt/cebr5nG

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

Читать полностью…

PythonDigest

#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.

Часть материалов из выпуска Python Дайджест:

- Aqueduct: Как мы экономим железо для МЛ-вычислений
- NER для начинающих: Простое объяснение с примерами на SpaCy
- PandasAI — кратно ускоряем работу аналитика данных в одну строчку
- Графы в рекомендательных системах [часть 1]
- systemD с 0 до 1: библия сисадмина
- Как автоматизировать рассылку голосовых приглашений с помощью Exolve API и Python
- [Видео] Как устроен float в CPython?
- django-debug-toolbar - 4.4.5

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/551/

Читать полностью…

PythonDigest

pip - 24.1.2
https://ift.tt/Lm5c8Bd

Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/

Читать полностью…

PythonDigest

Создание цифровой модели рельефа (DEM) по открытым данным
https://ift.tt/ujdTwIv

Построение цифровой модели рельефа (Digital Elevation Model, DEM) с использованием открытого программного обеспечения PyGMTSAR (Python InSAR) является ярким примером технологии, которая выглядит настоящей магией. Действительно, для создания спутникового DEM требуется всего один клик для запуска процесса обработки и получения результата.

Читать полностью…

PythonDigest

django-debug-toolbar - 4.4.5
https://ift.tt/iOEcBbI

Панель отладки и профилирования Django приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/

Читать полностью…

PythonDigest

django-debug-toolbar - 4.4.4
https://ift.tt/7qrFo1f

Панель отладки и профилирования Django приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/

Читать полностью…

PythonDigest

Как настроить уведомления в Django с помощью сигналов: пошаговое руководство
https://ift.tt/VC1klIc

В Django сигналы используются для отправки и получения важной информации при сохранении, изменении или даже удалении модели данных и это относится к определенным прошлым или настоящим событиям в реальном времени. Сигналы помогают нам связывать события с действиями.

Читать полностью…

PythonDigest

jax: Composable Transformations of Python+NumPy Programs
https://ift.tt/K70QjSx

Читать полностью…

PythonDigest

Django - 4.2.14
https://ift.tt/4oiwHU0

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

Читать полностью…

PythonDigest

Мега-Учебник Flask Глава 20: Немного магии JavaScript (издание 2024)
https://ift.tt/46sWHVQ

Это двадцатая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь добавить приятное всплывающее окно при наведении курсора мыши на ник пользователя.

Читать полностью…

PythonDigest

Три факапа в ИИ-стартапе
https://ift.tt/S4BGVso

Фейлы, провалы, косяки - всё это офигенные способы чему-то научиться и стать лучше, но это работает только, если после факапов проводить их "вскрытие" - анализировать, какие причины привели к неудаче, и что нужно изменить, чтобы уменьшить вероятность возникновения похожей ситуации в будущем.

Читать полностью…

PythonDigest

Мега-Учебник Flask Глава 22: Фоновые задания (издание 2024)
https://ift.tt/Y4Qidv8

Это двадцать вторая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как создавать фоновые задания, которые выполняются независимо от веб-сервера.

Читать полностью…

PythonDigest

jsonschema - 4.23.0
https://ift.tt/f8LV6OX

Валидатор JSON данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/jsonschema

Читать полностью…

PythonDigest

Мега-Учебник Flask Глава 23: Интерфейсы прикладного программирования (API) (издание 2024)
https://ift.tt/xLgOd7i

Это двадцать третья и последняя часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как расширить microblog с помощью интерфейса прикладного программирования (или API), который клиенты могут использовать для работы с приложением более прямым способом, чем традиционный рабочий процесс в веб-браузере.

Читать полностью…

PythonDigest

Создание голосового ассистента на Python с классификацией пользователей на основе нейронных сетей (аналог FaceID)
https://ift.tt/e74siFV

На этот раз будем запускать долгий проект, по созданию голосового ассистента (ГА). Создать свою Алису или Siri довольно просто, есть уже много статей на Хабр (и не только), которые подробно описывают основные принципы, но чтобы было действительно профессионально и интересно мы углубимся в эту тему и «прикрутим» нейронные сети к нашему ГА. И в первой части начнем с того, что научим нашего голосового ассистента распознавать человека, который в данный момент пользуется компьютером.

Читать полностью…

PythonDigest

PUSSY – швейцарский нож от мира ПО. Погружаемся в систему Свойств #ШБР2
https://ift.tt/5uJZXdc

PUSSY (Python Utilitarian Script System for You) - это кроссплатформенный программный комплекс, который позволяет ускорить разработку приложений с графическим интерфейсом на языке Python и PySide6. Его ключевой фичей является быстрое создание раздела с пользовательскими настройками, достаточно просто объявить перечень Свойств в Специальном контейнера, а система сама позаботится обо всем остальном.

Читать полностью…

PythonDigest

My Python code is a neural network
https://ift.tt/Bo4aiES

Читать полностью…

PythonDigest

NER для начинающих: Простое объяснение с примерами на SpaCy
https://ift.tt/wqxitjP

В этой статье мы подробно рассмотрим распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) и его применение на практике. Простым и доступным языком объясним, как работает NER, приведем примеры кода с использованием библиотеки SpaCy и покажем, как обучать модели для распознавания именованных сущностей. Эта статья поможет вам быстро освоить основы и начать применять NER в своих проектах!

Читать полностью…

PythonDigest

А/Б тестирование: CUPED vs Stratification
https://ift.tt/FiuQ3zx

CUPED и стратификация — два метода повышения чувствительности А/Б тестов. При первом знакомстве с ними часто возникают вопросы. В чём их отличие? Кто из них лучше? Чем пользоваться? Разберёмся с этими вопросами на примерах.

Читать полностью…

PythonDigest

Как автоматизировать рассылку голосовых приглашений с помощью Exolve API и Python
https://ift.tt/4VYACU7

В одном из моих любимых фильмов «О чем говорят мужчины», персонаж А. Демидова периодически произносит фразу «Вот поэтому я и не женюсь». И я как человек неженатый тоже иногда её произношу с отсылкой на фильм.Поэтому я решил пофантазировать, как бы я мог оригинально пригласить гостей на свадьбу. Да так, чтобы сделать оригинальное гостям приглашение своими руками, а не просто отдать на откуп какой-то конторе.

Читать полностью…

PythonDigest

Интернет вещей с микрокомпьютером Repka Pi
https://ift.tt/mCbX9OM

Некоторое время назад российские разработчики представили микрокомпьютер Repka Pi. На просторах Хабра уже был ряд публикаций, посвященных этому МК. В этой статье мы не будем подробно разбирать процесс развертывания ОС на карте памяти и выполнение базовых настроек микрокомпьютера. Вместо этого мы уделим больше внимания использованию данного МК для задач интернета вещей. Однако, мы не будем погружаться в решение какой-либо конкретной задачи, например создание метеостанции, так как про это тоже уже много чего написано. 

Читать полностью…

PythonDigest

django-debug-toolbar - 4.4.3
https://ift.tt/VSNy4sz

Панель отладки и профилирования Django приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/

Читать полностью…

PythonDigest

Quickstart for Playing With LLMs Locally
https://ift.tt/pO3M5C6

This is a simple, quick guide to getting started running LLMs on your local computer. It covers the basics of the powerful libraries Ollama and LangChain for controlling these AI models.

Читать полностью…
Subscribe to a channel