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
Исследование звука: удаление шумов
https://ift.tt/d3oeZlJ
Обработка звука - это процесс исследования динамической/статической звуковой дорожки при помощи применения определенного набора линейных и нелинейных алгоритмов с целью получения необходимой информации.
Нейронные сети и dataset IRIS
https://ift.tt/7YFL21y
Исследовательская работа по dataset IRIS и библиотеке для машинного обучения и построения нейронных сетей tensorflow.
instld - CLI Package Management
https://ift.tt/kQ8NHZh
fasthx - FastAPI and HTMX, the Right Way
https://ift.tt/afOh5uW
Telegram bot для наших bmw G серии часть 2
https://ift.tt/EqtALpW
В первой части постарался объяснить зачем мне это все надо и дал пояснение - как я достаю данные с авто. В данной части разберемся как выслать эти данные в телегу чтобы получать сообщения наподобие вот этих:
Расширяем тестовый фреймворк с помощью Pytest-плагинов. Часть 2: практика
https://ift.tt/OprjckY
В первой части статьи мы разбирались с теорией, которую нужно знать для создания собственных Pytest-плагинов: фикстурами, маркерами и хуками. А теперь перейдем к практике.
Image Processing with Gemini Pro
https://ift.tt/XWrKtME
Telegram bot для наших bmw G серии
https://ift.tt/HGbop5P
Итак, однажды мне пришла мысль сделать что-то большее, чем доступно в официальном myBMW приложении. В приложении все вроде ок, но чувство добавить чего-то своего не покидало меня. Немного покопавшись в могучем и необъятном интернете нашел библиотеку bimmerconnected на Github. Каково было мое удивление, что достать данные со своих авто оказалось не очень сложно. С этого и начался мой долгий и упорный труд небольшой оптимизации под себя моих же авто, а точнее их информационной составляющей. Прошу не пинать меня за предоставленный код ниже, я не являюсь серьезным программистом, а всего лишь занимаюсь АСУТП.
Книга «Python с нуля»
https://ift.tt/KPWcwaH
Эта книга даст вам основные знания и инструменты, которые помогут стать опытным разработчиком на Python.
django-admin-global-search - поиск по всем моделям
https://ift.tt/CmWKktb
Тестируем многоядерный процессор методом Кнута и Python’а
https://ift.tt/imWt65p
В 2024 году мы с вами возьмём классические алгоритмы сортировки и посмотрим, как работает современный многоядерный процессор при сортировке нескольких массивов на одном и нескольких логических ядрах. Мы напишем приложение с графическим интерфейсом (GUI) на фреймворке Qt, обойдем глобальную блокировку интерпретатора (GIL), воспользуемся несколькими потоками, на один из которых переложим выполнение асинхронного цикла событий, и распараллелим этот поток для реализации параллельных вычислений.
Neapolitan 24.2
https://ift.tt/Hod8cK4
Quick CRUD views for Django
SQLAlchemy - 2.0.26
https://ift.tt/4j2lrq9
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
Моя большая практическая шпаргалка SQL (SQLite) с готовыми запросами
https://ift.tt/VmeM4WQ
Публикую шпаргалку по SQL, которая долгое время помогала мне, да и сейчас я периодически в неё заглядываю.
Мониторинг ИИ-систем. Часть 2
https://ift.tt/TKPIREY
В жизни ИИ‑системы, медицинской или любой другой, случаются неудачные моменты.Часть таких ситуаций — непредвиденные ошибки. Да, все разработчики понимают, что рано или поздно что‑то пойдёт не так, но случается это всегда по‑разному и иногда в самые неподходящие моменты.
Python⇒Speed: Not just NVIDIA: GPU programming that runs everywhere
https://ift.tt/HxiDa6v
Talk Python to Me: #449: Building UIs in Python with FastUI
https://ift.tt/YW3f8D1
Audio
toolong - A TUI to View, Tail, Merge, and Search Log Files
https://ift.tt/LdGijCM
scrapy - 1.8.4
https://ift.tt/YxcOHEK
Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy
gevent - 24.2.1
https://ift.tt/iglAtNb
Библиотека для Python, которая позволяет вам писать асинхронные сетевые приложение использую синхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gevent/
Real Python: Primer on Python Decorators
https://ift.tt/mexIVbW
Легкий путь к власти: тестируем API Госуслуг с PyCades без головной боли
https://ift.tt/vejsHM4
Упростите свою работу с Госуслугами, используя PyCades! В этой статье мы предложим простые шаги для автоматизации работы с заявлениями через API Госуслуг, устраним рутину с формами и сделаем проще взаимодействие с информационными системами.
SQLAlchemy - 2.0.27
https://ift.tt/4fJOWVw
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
Сводка от pythonz net 04.02.2024 — 11.02.2024
https://ift.tt/GqW5hCU
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- PEP 701 – Syntactic formalization of f-strings
- Тестируем многоядерный процессор методом Кнута и Python’а
- Компьютерное зрение сквозь года
- Pandas в pandas'е: упаковываем документацию в датафрейм
- Делаем intent classifier для службы поддержки без доменного датасета на русском
- Pyodide - CPython to WebAssembly/Emscripten
- Pigweed - Modern software development for embedded systems
- watchdog - 4.0.0
- Nuitka - 2.0
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/530/
Звёзды-родственники: зачем и как мы их ищем, данные + код (Python)
https://ift.tt/vN2Rwjk
В настоящее время, благодаря передовым обсерваториям, космическим телескопам и миссиям, включающим (но не ограничивающимся) Hubble, Kepler, Gaia, возможности для изучения звезд и их скоплений вышли на новый уровень.
Делаем intent classifier для службы поддержки без доменного датасета на русском
https://ift.tt/Ue7EL9g
В этой статье я продемонстрирую, как без собственного датасета сделать классификатор намерений пользователя для службы поддержки в сфере e-commerce. И более того, я расскажу, как у меня получилось сделать классфикатор для русского языка без датасета на русском языке.
«Машинное чтение» цифровых и не только индикаторов без ИИ и нейронок на Python
https://ift.tt/L5WEMVi
В этой статье рассмотрим простой алгоритм обработки и распознавания значений из массива фотографий с показаниями цифровых индикаторов. Не будет машинного обучения, нейросетей, только стандартные библиотеки Python для работы с изображениями.
Test and Code: 214: Python Testing in VS Code
https://ift.tt/ObJWgBj
Audio