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

Интеграция LLM в корпоративные чат-боты: RAG-подход и эксперименты
https://ift.tt/kJuQlLB

Мы занимаемся генеративными сетями в целом и языковыми моделями в частности. В этой статье мы опишем наш опыт работы с большими языковыми моделями (LLM), их внедрение для обработки корпоративных данных, а также поделимся нашими результатами и выводами.

Читать полностью…

PythonDigest

Медведь бухгалтер или эксперимент над личными финансами на python и polars
https://ift.tt/dxkFQq9

Личные финансы: важная тема в области финансовой грамотности. Хорошо бы понимать, сколько приходит, сколько уходит, откуда и куда, чтобы планировать долгосрочные финансовые цели. Для этого можно использовать базовую аналитику банка, приложения для учета финансов, но у них есть минусы.Но если вы знаете python и хотя бы раз сталкивались с pandas, для вас финансовая аналитика может показаться куда более интересной.

Читать полностью…

PythonDigest

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

Часть материалов из выпуска Python Дайджест:

- ХрюХрюКар: как перестать беспокоиться, начать создавать сервисы и обзавестись друзьями
- Как вкусно приготовить «Сельдерей» (Celery)
- Как я выбирал модель для прогнозирования потребности в транспортной инфраструктуре
- Практический кейс реализации AutoML в банке
- От текста к краткому изложению: библиотека Sumy
- Интеграция LLM в корпоративные чат-боты: RAG-подход и эксперименты
- Python, CryptoAPI и российские криптопровайдеры
- saa - Translate Times Into Spoken Expressions
- Django - 5.1

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/556/

Читать полностью…

PythonDigest

От текста к краткому изложению: библиотека Sumy
https://ift.tt/VGqxbHU

Sumy — это инструмент для автоматического обобщения текстов на Python. В основе работы лежит задача резюмирования текста, которая позволяет получать краткие и четкие версии больших объемов информации.

Читать полностью…

PythonDigest

watchdog - 4.0.2
https://ift.tt/uxoInwc

Библиотека и набор утилит для мониторинга событий файловой системы. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/watchdog/

Читать полностью…

PythonDigest

gunicorn - 23.0.0
https://ift.tt/IDCPXRN

WSGI HTTP-сервер для UNIX. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gunicorn/

Читать полностью…

PythonDigest

lxml - 5.3.0
https://ift.tt/6NGAWkn

Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/

Читать полностью…

PythonDigest

Как построить асинхронное Python-приложение для рассылки уведомлений о событии
https://ift.tt/m6H2UOo

В этой статье рассмотрим создание асинхронного приложения на Python с использованием библиотеки httpx для рассылки уведомлений пользователям о предстоящих событиях, на которые они зарегистрировались.

Читать полностью…

PythonDigest

Python, CryptoAPI и российские криптопровайдеры
https://ift.tt/HX4j3Ms

В статье описывается работа в Python с криптопровайдерами, прежде всего российскими, через CryptoAPI. Особое внимание уделено получению штампа времени - рассмотрено взаимодействие между клиентом и Time-Stamp сервером и формирование запроса в соответствии с Time-Stamp протоколом.

Читать полностью…

PythonDigest

saa - Translate Times Into Spoken Expressions
https://ift.tt/2nhqaTv

Читать полностью…

PythonDigest

aiohttp - 3.10.2
https://ift.tt/kUCd7Pf

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

Читать полностью…

PythonDigest

Автоматизация проверок в Navisworks с помощью Python + визуализация в Power BI
https://ift.tt/gqYxJ9R

В данной статье представляю свое видение процесса автоматического формирования проверок на коллизии в Navisworks для проекта с большим количеством моделей. Метод основан на работе с xml файлами с помощью Python. Также предлагается шаблон Power BI для визуализации отчета по полученным проверкам.

Читать полностью…

PythonDigest

Если вы думаете, что лето уже на исходе — вы ошибаетесь! Лето только начинается — на неформальной конференции «IT-Летник» от команды Совкомбанк Технологии:

17 августа, в яхт-клубе «Royal Marine», Новосибирск.

В программе: шатры с докладами про разработку и системный анализ, открытая дискуссия с топами Совкомбанк Технологии, сибирская кухня, мастер-классы по амулетам и лепке пельменей, активности на ловкость и логику, чилл-зоны возле бассейна, а в финале — яркая вечеринка с выступлением-кавер-группы «‎Несносные» (ex. Cover Brass)! Конкурсы от ведущего идут в комплекте.

Приходите заряжаться энергией айти и Сибири на IT-Летник от Совкомбанк Технологии! Участие бесплатно, по предварительной регистрации.

Читать полностью…

PythonDigest

Django - 5.1
https://ift.tt/TNUVwGx

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

Читать полностью…

PythonDigest

cffi - 1.17.0
https://ift.tt/ieWhm2a

Интерфейс для вызова C-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/cffi/

Читать полностью…

PythonDigest

django-two-factor-auth - 1.17.0
https://ift.tt/FixlN1V

Полноценная двухфакторная аутентификации для Django.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-two-factor-auth/

Читать полностью…

PythonDigest

Playwright: Лучшая альтернатива Selenium. Первое знакомство
https://ift.tt/5CzbFLN

Этот фреймворк уже превзошел Selenium по многим параметрам и продолжает набирать популярность. В статье я подробно рассказываю о его преимуществах и особенностях. Материал станет первой частью нового цикла.

Читать полностью…

PythonDigest

Как на самом деле определять автора с помощью компьютера?
https://ift.tt/zi6yKP5

Атрибуция — определение авторства — имеет много применений как в науке, так и в приземленных задачах, например, в судебной практике. Ниже мы будем говорить о текстовой атрибуции, и иногда от того, кто автор текста, зависит судьба крупной суммы денег, иногда — карьера или свобода человека, а иногда людям просто интересно, кто же написал то или иное произведение.

Читать полностью…

PythonDigest

Книга: «Программирование на Python с помощью GitHub Copilot и ChatGPT.»
https://ift.tt/JKHsF2j

В наши дни люди пишут компьютерные программы совсем не так, как раньше. Используя GitHub Copilot, можно простым языком описать, что должна делать программа, а искусственный интеллект тут же сгенерирует ее. Узнайте, как создавать и улучшать программы на Python с помощью ИИ, даже если прежде вы не написали ни строчки компьютерного кода.

Читать полностью…

PythonDigest

Рекурсивный отбор признаков. Динамический шаг в танце feature selection
https://ift.tt/VitPBJM

Эта статья основана на ситуации, с которой я столкнулся лично. Моё мнение может не совпадать с чьим-то мнением, но я постараюсь донести свою точку зрения и помочь вам лучше понять и решать аналогичные задачи. Предлагаю начать.

Читать полностью…

PythonDigest

aiohttp - 3.10.3
https://ift.tt/wolpUJD

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

Читать полностью…

PythonDigest

Twisted - 24.7.0
https://ift.tt/tb3sIw0

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

Читать полностью…

PythonDigest

Как я разработал собственную рекомендательную систему вакансий c hh.ru, и почему вам это тоже может пригодиться
https://ift.tt/WLhEmne

Недавно, просматривая рекомендации на популярном сайте поиска работы по моему резюме «Senior Python Backend», я заметил, что система предлагает вакансии, весьма «далекие» от моей специализации. Это натолкнуло меня на размышления о том, как можно улучшить процесс подбора вакансий для IT‑специалистов. В результате я решил за два вечера, создать свою собственную рекомендательную систему, которая бы более точно учитывала специфику работы в сфере разработки программного обеспечения.

Читать полностью…

PythonDigest

Семантический поиск (homemade)
https://ift.tt/2D6fqF0

Основой семантического поиска может являться ML задача Sentence Similarity, а если быть еще конкретнее, то это Semantic Textual Similarity. Модели, обученные под эту задачу, способны оценивать насколько близки предложения по своему смыслу. Всё, что нам дальше остается, так это засунуть модель в некоторую поисковую систему... Но тут давайте по порядку

Читать полностью…

PythonDigest

tea-tasting - Statistical Analysis of A/B Tests
https://ift.tt/JhWUEKl

Читать полностью…

PythonDigest

Как я выбирал модель для прогнозирования потребности в транспортной инфраструктуре
https://ift.tt/xl0JGbp

В этой статье я хочу поделиться своими рассуждениями и описанием процесса разработки модели прогнозирования. Возможно, кому-то из вас данная информация может быть полезна.

Читать полностью…

PythonDigest

Create Amazing Progress Bars with alive-progress
https://ift.tt/kx1QoS7

Читать полностью…

PythonDigest

Система оценивания для проведения экзаменов, срезов в СПО
https://ift.tt/X8hr0gy

Сегодня я расскажу вам о моей системе оценивания, которая создана для проведения экзаменов и оценки знаний студентов. Система построена на Django Rest Framework (DRF) для бэкенда и React с MaterialUI для фронтенда. Я добавил множество полезных функций, включая интеграцию с ISPmanager, которые делают систему удобной и эффективной.

Читать полностью…

PythonDigest

ХрюХрюКар: как перестать беспокоиться, начать создавать сервисы и обзавестись друзьями
https://ift.tt/5IzAg1l

В итоге получился экспериментальный проект «ХрюХрюКар» — сервис для борьбы с неправильной парковкой, работающий под лозунгом «Хорошие ребята говорят 'Bla-Bla' и не ставят машину на зелёной зоне».В этой статье мы расскажем, как выбирали проект, на решение каких задач нацелен «ХрюХрюКар», какие технологии мы использовали, какие трудности возникали и что получилось в итоге.

Читать полностью…

PythonDigest

kombu - 5.4.0
https://ift.tt/gU6deso

Фреймворк для работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/kombu/

Читать полностью…
Subscribe to a channel