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
scrapy - 2.11.2
https://ift.tt/NZKaGIu
Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy
Грейды в аналитике. Как быстро повысить свой грейд?
https://ift.tt/WtlKY9b
Давайте сегодня поговорим про грейды в аналитике. Чем они отличаются? Расскажу, как можно быстро повышать свой грейд. В целом, в разных компаниях разное понимание того, чем должен обладать тот или иной грейд. Однако, есть основные пункты, которые повторяются во многих командах, про них мы сегодня и поговорим.
virtualenv - 20.26.2
https://ift.tt/JCW4cnA
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Мега-Учебник Flask Глава 8: Подписчики (издание 2024)
https://ift.tt/icgst6b
Это восьмая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как реализовать функцию "подписчики", аналогичную функции Twitter и других социальных сетей.
bridge - Automatic infrastructure for Django
https://ift.tt/m6K8UHz
lxml - 5.2.2
https://ift.tt/R9lvMZj
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/
Сводка от pythonz net 05.05.2024 — 12.05.2024
https://ift.tt/x27ULsb
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Storybook — генератор сказок с ИИ на Raspberry Pi 5 и 7-цветном дисплее E-Ink
https://ift.tt/3zX2iNh
Последнее время только ленивый не пишет о великом прорыве человечества в области разработки искусственного интеллекта под общим названием "большая языковая модель" (LLM, large language model). Большие языковые модели привлекают своей сверхъестественной способностью резюмировать текст, понимать естественный язык и создавать контент.
OpenAdapt - AI-First Process Automation
https://ift.tt/ACh90Vf
Шахматы. От начала до читов
https://ift.tt/HNYxkpj
Как-то пару лет назад youtube начал мне подсовывать шахматные видео. Смотрел их, и спустя какое-то время начал играть. Сначала против компа на телефоне, затем на lichess. В какой-то прекрасный вечер мне надоело проигрывать и задался вопросом как бы не проигрывать или после отыгрываться. В итоге игра превратилась в написание чита.
Python Bytes: #382 A Simple Game
https://ift.tt/FTUBAzg
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
CADE — интересный способ поиска аномалий в многомерных данных
https://ift.tt/u3iyH1E
CADE () - метод для приближения плотности вероятности, который можно эффективно использовать для поиска аномалий в данных. В этой статье я расскажу про этот метод, а также предоставлю пример реализации CADE на Python.
Учебно-развлекательный проект «Мобильная платформа». Управление жестами руки
https://ift.tt/CfrbOFI
Учебно-развлекательный проект "Мобильная платформа", который использует управление жестами руки для управления роботом. В ней подробно рассматриваются технические аспекты сборки платформы, программирование Arduino и обработка жестов с помощью Python и библиотеки mediapipe.
Django - 5.0.6
https://ift.tt/oIT9Pir
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Причины компьютерных сбоев, о которых вы даже не думали
https://ift.tt/py4e2ri
Бывало ли на вашем пользовательском веку такое, что компьютер внезапно завис или не смог прогрузить страницу? Грешили ли в этот момент на проклятую технику? А ведь причина может быть в другом — космическое излучение могло быть источником ваших бед! В этой статье разберем уязвимость с самого известного фреймворка cwe.mitre.org.
pylint - 3.2.0
https://ift.tt/qMUm0W7
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
pylint - 3.1.1
https://ift.tt/vtk9hoc
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Методы оптимизации в машинном и глубоком обучении. От простого к сложному
https://ift.tt/VCkhn92
В данной статье представлен обзор различных популярных (и не только) оптимизаторов, которые применяются в машинном и глубоком обучении, в частности для обучения нейронных сетей. Мы рассмотрим их основную идею и ключевые особенности, переходя от простых к более сложным концепциям. Помимо этого, в самом конце вы сможете найти большое количество дополнительных источников для более детального ознакомления с материалом.
Разными способами пишем игру «Камень-ножницы-бумага» на Python
https://ift.tt/KqapbZM
Вернёмся к стандартному проекту для начинающих — реализации игры «Камень, ножницы, бумага» на Python, посмотрев, как её можно «улучшить».
Решение головоломки из университетского квеста с помощью Python
https://ift.tt/c4N2b8X
«Треки» — это интересная головоломка из университетского квеста. Она представляет собой 2 поля одинакового размера, разделенные на клетки. Для ее решения сначала необходимо найти путь с ограничениями для верхнего поля.
Тестирование алгоритма деления больших чисел на С++ с использованием Python C API
https://ift.tt/mqvbSoC
В данной статье расписаны шаги для использования Python C API в программе на языке С++, а также показан пример вызова оператора деления двух целых чисел с возвратом результата в виде строки С
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Проект «Мобильная платформа». Управление жестами руки
- CADE — интересный способ поиска аномалий в многомерных данных
- Век поиска кратчайшего решения задачи о кратчайшем пути
- Причины компьютерных сбоев, о которых вы даже не думали
- Шахматы. От начала до читов
- logfire - Observability от команды pydantic
- hvPlot 0.9 and 0.10
- pgcli - 4.1.0
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/543/
TagStudio - file and photo management application
https://ift.tt/0SJF37P
logfire - Observability от команды pydantic
https://ift.tt/QAKNtci
Когда достаточно простого класса Python — взять и начать управлять ML-экспериментами
https://ift.tt/rlCawtT
Мы занимаемся грузоперевозками, причем решаем различные транспортные задачи не только методами математической оптимизации, но и с помощью моделей машинного обучения. Наши дата-сайентисты проводят десятки экспериментов — в том числе и без необходимости прибегать к инструментам логирования вроде MLflow. В этом им помогает компактный Python-класс. Расскажем, как он устроен, и поделимся кодом.
pgcli - 4.1.0
https://ift.tt/euKyqS7
REPL для Postgres. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pgcli/
Рулим запуском Spark-приложений в Airflow с помощью самописного оператора
https://ift.tt/mzLN1gu
Airflow играет роль оркестратора процессов обработки данных. Ежедневно с его помощью мы запускаем 1 800+ тасок на проде, примерно половина из которых являются Spark-приложениями.
pymongo - 4.7.2
https://ift.tt/iRNnrSE
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Django - 4.2.13
https://ift.tt/u8vW1y4
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
hvPlot: 0.9 and 0.10
https://ift.tt/XIFU9om
Обертка над различными библиотеками визуализации данных