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
Integrating and Scaling Large Language Models with FastChat
https://ift.tt/54BSY83
Автоматизация управления ML-экспериментами с помощью СI/CD
https://ift.tt/1OabNys
ML‑эксперименты, по своей природе, полны неопределённости и сюрпризов. Небольшие изменения могут вести к огромным улучшениям, но иногда даже самые хитрые уловки не дают результатов. В любом случае — успешная работа в сфере машинного обучения держится на систематическом применении итеративного подхода к экспериментам и на исследовании моделей.
Телеграмм бот для инсулинотерапии
https://ift.tt/RaXPyjd
В прошлой статье я рассказал про проект симулятора инсулинотерапии SugarNorm. Данный проект пока не нашел интереса со стороны медицинских учебных заведений. Дополнительными фишками симулятора инсулинотерапии являлись калькулятор перехода на помповую инсулинотерапию и калькулятор болюса. Поэтому появилась идея устранения главного недостатка проекта путем разработки телеграмм бота
Создание и обработка медицинской базы данных с помощью python/R
https://ift.tt/QKcswPm
Идея: в медицинском учреждении выписные эпикризы (информация из истории болезни) пациентов хранятся в общегоспитальной локальной сети. Необходимо сформировать базу данных пациентов с перенесенным заболеванием COVID-19 (один выписной эпикриз ДО заболевания COVID-19, один выписной эпикриз во время заболевания и один ПОСЛЕ заболевания).
aiohttp - 3.10.5
https://ift.tt/iOq5AgX
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Исследование влияния сопроводительного письма на приглашение к собеседованию. Или как я сделал 1000 откликов на вакансии
https://ift.tt/WezaZpJ
Однажды понадобилось мне заняться поиском работы и, вдруг, вспомнил, что думал проверить одно утверждение от HR в разных статьях: "Пишите сопроводительные письма". Нужно их писать или нет, я решил проверить, совместив сразу полезное с полезным. В этой статье покажу вам аналитику, которую получилось собрать и результаты моего исследования, и так же расскажу несколько личных интересных рассказов о своём опыте собеседований.
Как нейросети выдают кредиты?
https://ift.tt/TwV5lEk
Ни для кого не секрет, что кредитный скоринг — это вполне распространенная практика оценки заемщика. Чтобы условный чернорабочий с зарплатой 40 тысяч не взял 5 ипотек, а страна не превратилась в одну большую "Игру на понижение"... И, в том числе ни для кого не секрет, что в современном мире лимит кредитной карты начисляет не банковский сотрудник, но нейросеть или попросту алгоритм машинного обучения. В этой статье рассказываем, как работали алгоритмы машинного обучения раньше и как
Сводка от pythonz 11.08.2024 — 18.08.2024
https://ift.tt/YIdpwB3
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:
- Как я сделал 1000 откликов на вакансии
- Hardpy: автоматизируем тестирование электроники на производстве
- Точность спортивных прогнозов на основе коэффициентов ставок
- Создание плагина для распознавания текста на иврите: мой опыт и решения
- Правильный инструмент для аналитики нагрузочного тестирования
- Почему порой так сложно вводить текст в терминал
- Гексы, Uber, или Учим автотесты ориентироваться на карте
- [Видео] Быстрое создание GUI для браузера и не только. FastUI, hyperdiv, Flet
- wat: Deep Inspection of Python Objects
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/557/
CSVs Are Kinda Bad. DSVs Are Kinda Good
https://ift.tt/XJfo6yA
Approximating sum types in Python with Pydantic
https://ift.tt/UtDmh3C
Пишем шахматы на двоих на Pygame
https://ift.tt/Np7frsB
Дело было вечером, делать было нечего. Решил запрограммировать шахматы на двоих. Делать их будем на Pygame, а как - расскажу далее. Надо сказать, что я в Python и Pygame тот ещё чайник, так что код и мои пояснения далеки от идеала. Давайте приступим к разработке.
aiohttp - 3.10.4
https://ift.tt/PHgVInk
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Автоматизация бизнес-процессов и причем тут латиночка из Бразилии
https://ift.tt/SWcuHhJ
Устал от стандартного подхода к саппорту своего продукта через Jira? Надоели миллион уведомлений на почту о изменениях в таске? Раздражает скорость ответа на тикет?
emptylog: Expand the Logger Protocol and Test Logs
https://ift.tt/RvtsmDl
Talk Python to Me: #474: Python Performance for Data Science
https://ift.tt/yzMj0X1
Audio
rupersonaagent: как добавить эмоциональности русскоязычному персонифицированному диалоговому агенту
https://ift.tt/GDSxyMk
rupersonaagent ― это небольшая библиотека для Python с функциями и классами для разработки русскоязычного персонифицированного диалогового агента с динамической долговременной памятью.
Создание плагина для распознавания текста на иврите: мой опыт и решения
https://ift.tt/QK8MFsc
Хочу поделиться недавним проектом, в котором я разрабатывал плагин для распознавания текста на иврите. Задача была непростая, особенно учитывая, что клиент уже пытался использовать Tesseract OCR, но точность распознавания оставляла желать лучшего. В этой статье расскажу о том, с какими трудностями я столкнулся и как их преодолел.
Головоломка «Сапёр» на Python в 66 строк и ее решение вероятностным алгоритмом
https://ift.tt/9LGzlXS
Идея написать данную статью пришла после прочтения статьи Реализация сапёра в 100 строках чистого Ruby. Во-первых, мне показалось, что 100 строк кода многовато для такой простой по механике игры.
Большое руководство по сетям и шифрованию трафика в Linux (часть 1)
https://ift.tt/JqrED3z
В этой статье я бы хотел уделить внимание такой вещи как шифрование трафика на Linux системах. Информационная безопасность сегодня — это не просто мода, а насущная необходимость. В рамках этой статьи мы рассмотрим основные методы шифрования, которые можно использовать в Linux, и разберем как их внедрить. Мы попытаемся разобраться как работает криптография на уровне протоколов, как работает сеть в Linux, что такое сквозное шифрование и виртуальные частные сети.
Hardpy. Nucleo-f401 example — автоматизируем тестирование электроники на производстве на Python
https://ift.tt/9GetdZg
Как автоматизировать тестирование электроники на производстве на Python на примере тестирования и прошивки отладочной платы Nucleo-F401. Разбор использования функций HardPy - открытого фреймворка для создания тестовых станций для производства электроники на pytest.
numpy - 2.1.0
https://ift.tt/ifNkycE
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Простой SOCKS4 прокси на Python
https://ift.tt/Tm62edP
Disclaimer: Целью статьи является изучение протокола SOCKS4. Представленная реализация является исключительно учебной, не использует аутентификацию клиентов, шифрование или маскировку трафика, вследствие чего не может быть использована для обхода каких-либо блокировок.
ai.robots.txt - A list of AI agents and robots to block
https://ift.tt/hSFyCV8
13 Must-know Open-source Software to Build Production-ready AI Apps 🧙♂️🪄✨
https://ift.tt/H6WhU2Y
GIL Become Optional in Python 3.13
https://ift.tt/ODiLVdQ
Точность спортивных прогнозов на основе коэффициентов ставок
https://ift.tt/PMnhLQG
Существует множество эмпирических свидетельств того, что коэффициенты ставок являются наиболее точным общедоступным источником прогнозов вероятности в спорте. С ростом онлайн-ставок, коэффициенты ставок стали легко доступны для все большего числа и разнообразия спортивных соревнований. Разберём на примерах баскетбола, гандбола, хоккея с шайбой, футбола и волейбола
Как и зачем считать сбалансированный precision score
https://ift.tt/cOjIgP2
В машинном обучении при оценке решения задачи классификации precision score может давать неожиданные результаты тогда, когда баланс классов сильно изменяется.Почему так, почему это может приводить к ошибкам при отладке моделей, и как этого избежать с помощью сбаланированного precision score - в этой заметке.
Django: create sub-commands within a management command
https://ift.tt/VAdMWrj
wat: Deep Inspection of Python Objects
https://ift.tt/tB8bXDG