1963
Сборник наиболее интересных Python материалов. https://pythondigest.ru/ Сделать донат - https://boosty.to/pydigest Блог автора - @whydaily Рекомендуем хостинг https://firstvds.ru/?from=421453
Python⇒Speed: Polars for initial data analysis, Polars for production
https://ift.tt/5Ctsdx4
disallow-import-star - запрет на использование import *
https://ift.tt/5IjKSYc
Как я решила попробовать себя в ML: анализ эмоциональной окраски отзывов с Кинопоиска 2.0
https://ift.tt/qbgiS6u
Недавно я решила попробовать реализовать задачу анализа эмоциональной окраски отзывов с Кинопоиска. Я бы хотела поделиться своим опытом и описать шаги, которые использовала для реализации стоящей передо мною задачей.
Предварительная обработка данных с помощью библиотеки Pandas (Задача)
https://ift.tt/rSg3MV4
В современном мире большинство бизнес-процессов связаны с обработкой больших объемов данных, получаемых от различных источников. Часто эти данные содержат ошибки, дубликаты и пропуски, что может привести к неверным выводам и решениям. Одним из инструментов, которые позволяют очистить и преобразовать данные, является библиотека pandas для языка программирования Python.
Python 3.12 Preview: Ever Better Error Messages
https://ift.tt/sEIQ2Mr
coverage - 7.2.3
https://ift.tt/CT2BUqg
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Руки на руль: Bus Factor следит за тобой
https://ift.tt/ZFvJhiM
Расскажу вам о том, как мы придумали сервис, контролирующий поведение водителей общественного транспорта с помощью алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения.
Как создать свою собственную нейронную сеть с нуля на Python
https://ift.tt/TtbEHV3
В большинстве вводных текстов по нейронным сетям при их описании используются аналогии с мозгом. Не углубляясь в аналогии с мозгом, я считаю, что проще описать нейронные сети как математическую функцию, которая отображает заданный вход в желаемый результат.
[Видео] Лучший язык — это… или Пайтон против Суслика
https://www.youtube.com/watch?v=cUGyMzWQcGM
Python и Golang в чем-то похожи — легкий синтаксис, много библиотек, простота прототипирования. Но в последние годы у Go появляется ряд преимуществ, которые сподвигли меня и моих коллег перейти на этот язык. Я расскажу, что выиграет разработчик и бизнес, выбрав Go. И какие проблемы вы получите взамен.
[Видео] Контейнерные змеи
https://www.youtube.com/watch?v=nApYYXYL9qA
Кажется, мы уже все привыкли работать с контейнерами, но до сих пор у текущих имплементаций контейнерных рантаймов был фатальный недостаток — они написаны не на Python. Попробуем это исправить?
Обучаем с помощью LlamaIndex и OpenAI GPT-3 отвечать по вашей базе знаний
https://ift.tt/m37bkvA
От переводчика.У меня накопилось куча всяких там данных, документов, pdf, doc, видосов на ютюбе, которые я бы хотел проиндексировать, и чтобы можно было по этой базе знаний у нейронки что-нибудь спрашивать.Так же статья может пригодиться, если вы хотите собрать базу знаний по какой-то компании и затем заставить нейронку отвечать на вопросы пользователей. Например, чтобы ИИ прочитала кучу скучной документации, регламентов работы и прочего.Пока выбираю, на чем это лучше сделать. Вот наткнулся на нижеследующий вариант, который решил попробовать.
Django - 4.1.8
https://ift.tt/TeoqsLX
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Django - 4.2
https://ift.tt/cA0U5sm
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
psycopg2 - 2.9.6
https://ift.tt/tYB47Su
Python интерфейс для PostgreSQL. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psycopg2/
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Ирина, голосовой помощник — теперь и со вкусом GPT-3
- 7 уровней построения интерфейсов командной строки на Python
- ML-пайплайн классических банковских моделей классификации
- Python⇒Speed: Staying secure by breaking Docker caching
- Консистентность в конкуретной среде: как не захлебнуться в потоках данных
- Текстовые строки в языках программирования
- detect-secrets - CLI for auditing, detecting, and preventing secrets in code
- FauxPilot - an open-source GitHub Copilot server
- PyCharm 2023.1
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/484/
Книга «Машинное обучение. Портфолио реальных проектов»
https://ift.tt/yOV52cZ
Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение — то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!
Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 1
https://ift.tt/xtODfGc
Сегодня анализ данных стал неотъемлемой частью многих сфер деятельности, от науки до бизнеса. Python является одним из самых популярных инструментов для работы с данными, благодаря своей гибкости и обширному спектру доступных библиотек. Одной из таких библиотек является Pandas, предоставляющая удобные структуры данных и множество функций для анализа и обработки информации.
EasySteamPaybot или как я помогал людям пополнять Steam
https://ift.tt/smlioVc
И так в марте 2022 Steam отключила в российском сегменте Steam все основные способы оплаты для пользователей из России.Я на тот момент активно изучал новый для себя язык Python, и решил потренироваться создав бота позволяющего быстро и просто пополнять пользователям пополнять свой steam аккаунт. В этой статье описана структура проекта, принцип его работы и раскрыты некоторые особенности реализации.
Algebraic Data Types in (typed) Python
https://ift.tt/RgTrfJI
beautifulsoup4 - 4.12.2
https://ift.tt/MXEU90S
XML/HTML парсер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/beautifulsoup4/
Вечная битва High Code и Low Code
https://ift.tt/pNEfID9
В этой статье хотел бы с вами подискутировать о вечном противостоянии подходов High Code и Low Code: где сейчас находимся и кто выигрывает. Но перед тем, как мы перейдем к основной дискуссии, сразу оговорюсь, что текущее сражение я буду рассматривать применительно к сфере автоматизации процессов, в которой сам работаю и в вопросах которой немного разбираюсь.
SQLAlchemy - 2.0.9
https://ift.tt/iaGsWco
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
Быстрее, больше, сильнее: фреймворки Python с параллельной обработкой данных
https://ift.tt/bwB1Pn8
Хотите распределить тяжелую рабочую нагрузку в проектах на Python между несколькими процессорами или вычислительным кластером? В этой статье расскажем про лучшие фреймворки, которые помогут реализовать подобно желание на практике.
beautifulsoup4 - 4.12.1
https://ift.tt/x1brzv8
XML/HTML парсер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/beautifulsoup4/
[Видео] Кто такой syslog, зачем читать RFC-* и причём тут Django
https://www.youtube.com/watch?v=MtWXwMCAApY
Как добавить в существующую систему логирования Django поддержку syslog. Форматы, как их готовить и как документировать этот хаос. И кстати, зачем?
Определение внимания водителей за рулем — реализация прототипов
https://ift.tt/fJ8kw0N
Задача контроля водителя очень актуальна в наше время. Должный контроль за состоянием водителей поможет сохранить здоровье автолюбителей, избежать многих дорожно-транспортных происшествий, тем самым снизив количество человеческих жертв. В конце 2022 года нашей команде поступил запрос на решение данной задачи. Было необходимо предложить подходы, используя которые можно понять, насколько устал водитель, занят ли он какими-либо посторонними делами за рулем, куда он смотрит при выполнении маневров, открыты ли у него глаза (не спит ли он) и т.д.После продолжительного изучения существующих исследований в данной области, было принято решение начать работу с разработки следующих прототипов.
django-debug-toolbar - 4.0.0
https://ift.tt/hEWZMfo
Панель отладки и профилирования Django приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/
pylint - 2.17.2
https://ift.tt/PfnItH0
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Talk Python to Me: #409: Privacy as Code with Fides
https://ift.tt/l7qLFCp
Audio
Пора забывать GridSearch — встречайте ProgressiveGridSearch. Фракталы в ML, постепенно увеличиваем разрешение
https://ift.tt/07hrFYu
Придумал как подбирать гиперпараметры бескомпромиссно лучше GridSearch’а. Нужно лишь изменить порядок вычислений. И да, это заявка на обновление индустриального стандарта - скоро вы сможете улучшить свои ML-пайплайны заменой нескольких строчек кода.