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
Кластеризация в ML: от теоретических основ популярных алгоритмов к их реализации с нуля на Python
https://ift.tt/YyvXlBc
Кластеризация — это набор методов без учителя для группировки данных по определённым критериям в так называемые кластеры, что позволяет выявлять сходства и различия между объектами, а также упрощать их анализ и визуализацию. Из-за частичного сходства в постановке задач с классификацией кластеризацию ещё называют unsupervised classification.
Разработка Desktop приложений на Python и библиотеки PySide6/PyQt6. Часть 1. Установка и первое приложение на PySide6
https://ift.tt/GXoeSsm
Сегодня мы с Вами рассмотрим прекрасную библиотеку PySide6, которая является оберткой для взаимодействия с Qt при помощи языка Python, которые позволяет вам использовать Python для написания desktop-приложений Qt.
Final Pre-live Features - Building SaaS with Python and Django #184
https://ift.tt/d3tvC6r
In this episode, we completed the final features needed to get the site open for others to sign up. This included some dynamic limiting of the number of people allowed to sign up. We also had to add the template styling for the login page.
How to spend less time writing Django tests
https://ift.tt/9JYIER2
Autogenerating Django integration tests using Kolo and trace inversion.
Pyproject.nix - Nix tooling for Python project metadata
https://ift.tt/NYiWovr
django-filter - 24.1
https://ift.tt/bHEgqrG
Django-приложение для гибкой фильтрации объектов модели (querysets). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-filter/
Open Source в финансах. Проект Okama
https://ift.tt/7pyZKFj
В среде финтех проектов наблюдается интересный парадокс. С одной стороны, вряд ли можно найти область, куда приходит больше инвестиций. Поэтому именно в финтехе сосредоточены самые продвинутые технологии: блокчейн, искусственный интеллект, биг дата, ML и др. С другой стороны, именно в финансовой области наблюдается наименьшее количество хорошо развитых open-source проектов.
Модель глубокого обучения, использующая данные ЭКГ для прогнозирования риска внезапной сердечной смерти
https://ift.tt/ZhgtodB
Внезапная сердечная смерть (ВСС) происходит, когда возникают проблемы с электрической активностью в сердце. Это распространенная причина смерти по всему миру, поэтому было бы полезно легко выявлять людей с высоким риском ВСС. Электрокардиограммы - это доступный и широко используемый способ измерения электрической активности сердца. Мы разработали вычислительный метод, который может использовать электрокардиограммы для определения, находится ли человек в повышенном риске ВСС. Наш метод может позволить врачам скрининг больших групп людей и выявление тех, кто находится в повышенном риске ВСС. Это может позволить регулярное наблюдение за этими людьми и, возможно, предотвращение ВСС у некоторых из них.
hypofuzz: Adaptive Fuzzing of Hypothesis Tests
https://ift.tt/PkgdiTX
Сравнение различных схем квантования для LLM
https://ift.tt/RxStkeh
Как запустить локально LLM 70B параметров на 1 видеокарте с 24gb? Нужно квантование! Квантование - это процесс уменьшения битности вычислений в нейронной сети, используемых для представления весов, смещений и активаций. Путем снижения точности мы можем значительно сократить требования к памяти и вычислительной сложности модели.
Методы очистки данных в Pandas
https://ift.tt/mlD5Pt9
Аалитики данных часто сталкиваются с грязными данными, которые могут существенно замедлить процесс анализа. Грязны данные – это пропущенные значения, дубликаты, неконсистентные данные. Пропущенные значения заставляют нас гадать, что же было замыслено нашим коллегой; дубликаты вводят в заблуждение, умножая одно и то же на количество их копий, а неконсистентные данные заставляют нас сомневаться в каждой цифре.Очищать грязные данные можно c Pandas. Рассмотрим основные методы.
О задаче моделирование простого маятника
https://ift.tt/lq15p9u
Речь пойдёт про задачу моделирования поведения маятника: коротко разберём теорию, которая лежит в основе модели, немного подумаем над архитектурой и напишем небольшое приложение на связке Python + Tkinter. Реализация будет поддерживать исследование различных маятников с помощью самописных динамических графиков, в которые пользователь может ввести собственные формулы.
SQL и python для анализа цен на новостройки в СПб или ценнейший навык для маркетолога в 2024
https://ift.tt/moRP2Td
«Зачем мне SQL и python?» — задают резонный вопрос маркетологи или менеджеры по продукту, особенно в сфере недвижимости, оптовой торговли, услуг для бизнеса: «У нас нет миллионов строк данных, нет логов, мы успешно работаем с несколькими таблицами в excel».
SQLAlchemy - 2.0.28
https://ift.tt/H69CTRq
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
Django - 3.2.25
https://ift.tt/ELI3tf5
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
redis - 5.0.3
https://ift.tt/DeXCfhb
Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/
Метод главных компонент (PCA). Принцип работы и реализация с нуля на Python
https://ift.tt/7EFoOkd
Метод главных компонент (Principal Component Analysis или же PCA) — алгоритм обучения без учителя, используемый для понижения размерности и выявления наиболее информативных признаков в данных. Его суть заключается в предположении о линейности отношений данных и их проекции на подпространство ортогональных векторов, в которых дисперсия будет максимальной.
django-sqids - генерация идентификатора на основе чисел
https://ift.tt/SERP84v
pytest - 8.1.1
https://ift.tt/XqcvyQ5
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
Как за один pet-проект получить два диплома
https://ift.tt/hRWyA38
Все же знают серию компьютерных футбольных симуляторов FIFA? Раньше я много играл в эту игру. Кто-то скажет, что это бесполезная трата времени, но я с этим не согласен. Эта игра вдохновила меня на разработку pet-проекта, который стал моим бакалаврским дипломом.Во время игры в FIFA пользователь видит небольшую карту с местоположением игроков и мяча на поле, данный элемент интерфейса является очень полезной фичей, без которой невозможно представить полноценный игровой процесс. Мне показалось, что данную карту было бы неплохо перенести в реальный мир, используя видеозапись матча и нейросеть.
Как расширить возможности стандартного Enum
https://ift.tt/VWtlnrK
А может всё-таки есть способ сделать такой Enum, используя стандартную библиотеку Python?! Под катом будем разбираться в существующих вариантах решения.
Как мы делали корпоративный чемпионат по Python
https://ift.tt/VaJhHpY
Большинство сотрудников Mediascope используют Python для решения повседневных задач: разрабатывают модели машинного обучения, пишут код для веб-сервисов, анализируют данные, автоматизируют рутинные процессы. В прошлом году мы провели корпоративный чемпионат, который помог повысить мотивацию к изучению Python и оживить внутреннее комьюнити. А ещё чемпионат получил продолжение: модель из ML-трека стала прототипом во внутреннем конвейере обработки данных. Расскажем, как это было.
cantok: Implementation of the “Cancellation Token” Pattern
https://ift.tt/45MumnR
Deploying Django Apps in Kubernetes
https://ift.tt/12nJhbE
As an open-source container orchestration platform that automates deployment, scaling, and load balancing, Kubernetes offers unparalleled resilience and flexibility in the management of your Django applications.
Мульти-тенант в Django
https://ift.tt/nRfJyEO
Мульти-тенант (multi-tenancy) — это подход, который позволяет одному экземпляру приложения обслуживать множество клиентов или арендаторов (тенатов). Каждый арендатор изолирован от других, имея возможность кастомизации под свои нужды, при этом основной кодовой базой и инфраструктурой делится между всеми.Когда применять эту замечательную концепцию?
pyparsing - 3.1.2
https://ift.tt/KIhkneq
Python модуль для синтаксического анализа. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyparsing/
Cross-Encoder для улучшения RAG на русском
https://ift.tt/827IQBX
Одно из самых прикладных применений языковых моделей (LLM) - это ответы на вопросы по документу/тексту/договорам. Языковая модель имеет сильную общую логику, а релевантные знания получаются из word, pdf, txt и других источников.Обычно релевантные тексты раскиданы в разных местах, их много и они плохо структурированы. Одна из проблем на пути построения хорошего RAG - нахождение релевантных частей текста под заданный пользователем вопрос. В статье мы посмотрим на способы нахождения релевантных текстов, увидим проблемы, которые в связи с этим возникают.
Celery для новичков
https://ift.tt/dLRvg6C
Celery – это асинхронная распределенная очередь задач, написанная на Python, она предназначена для обработки сообщений в реальном времени при помощи многозадачности. Используя Celery, можно организовать выполнение задач в фоновом режиме, не загружая основной поток приложения. Используя Celery можно легко организовать выполнение фоновых задач.
Сводка pythonz net 25.02.2024 — 03.03.2024
https://ift.tt/InCxEvP
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
IPython - 8.22.2
https://ift.tt/il68TsG
Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython