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
Визуализация данных: четыре простых способа быстро улучшить диаграмму
https://ift.tt/YD9gE6W
Для многих специальностей, будь то бизнес-аналитика, Data Science или геология и геофизика, эффективная визуализация данных вошла в число принципиально важных навыков. Наглядное представление информации, понятное и эстетически привлекательное, может подтолкнуть целевую аудиторию к определенным мыслям или действиям. Хотя на Python создано несколько библиотек визуализации данных, студенты, изучающие этот язык и аналитику данных, часто начинают с Matplotlib.
django-ltree-2 - Postgres LTree support
https://ift.tt/7B5bUzf
«Midjourney на коленке, но теперь с S3». Как хранить генерации с промптами в объектном хранилище
https://ift.tt/LaJUqgB
Построить конвейерную ленту по генерации изображений не так сложно — мы доказали это в обзоре. Но как сохранить результаты?
Обнаружение вторжений с применением технологий машинного обучения. Часть 2
https://ift.tt/bckE7gq
В первой части статьи я рассказала некоторые теоретические основы про системы обнаружения вторжений и использование машинного обучения при решении задач информационной безопасности. Также рассмотрела данные, которые будут использоваться, их анализ и предварительную подготовку. Во второй части я продолжу рассказывать о реализации системы обнаружения вторжений с применением машинного обучения и подробно рассмотрю обучение моделей, а также анализ их работы и выводы, исходя из полученных результатов.
What's up Python? Django get background tasks, a new REPL, bye bye gunicorn
https://ift.tt/XZdqmWI
Разделяй и запускай: делим тестовый стенд между департаментами
https://ift.tt/UhEXH24
В настоящей статье делюсь опытом разработки и внедрения в процессы компании оптимизационного решения на базе математического программирования. Материал расширил исследовательскими элементами и локальным мини benchmark'ом.
Мега-Учебник Flask Глава 16: Полнотекстовый поиск (издание 2024)
https://ift.tt/IwJh21P
Это шестнадцатая часть серии мега-учебников Flask, в которой я собираюсь добавить возможность полнотекстового поиска в Microblog.
Django 5.1 beta 1 released
https://www.djangoproject.com/weblog/2024/jun/26/django-51-beta-1-released/
SVG-виджеты для tcl/tk. Градиентная заливка и прозрачность. Часть II
https://ift.tt/nN5oGHj
Продолжим знакомство с svg-виджетами для tcl/tk. Напомним, что рассматриваемые примеры, сам пакет svgwidgets и интерпретаторы tcl/tk с необходимыми пакетами можно найти на github-е
strtree — классификатор строк на основе регулярных выражений
https://ift.tt/MjKy1bT
Мы поговорим про задачу классификации строк с помощью автоматически определяемых паттернов, а в конце я предоставлю пример такой процедуры с кодом на Python. Пользоваться мы будем небольшой open-source библиотекой strtree.
pylint - 3.2.5
https://ift.tt/eSdAqvc
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Анимация доски Гальтона на Python и manim
https://ift.tt/5A9w8rF
Многие видели математические видео с канала 3blue1brown. Оригинальный стиль, отличные визуализации самых разных математических понятий. Как они были сделаны? Грант Сандерсон, автор канала 3blue1brown, написал специальную библиотеку на питоне, manim, для создания своих видео. Библиотека оказалась популярной, был сделан форк и сложилось сообщество для ее дальнейшего развития. Мне стало интересно и я захотел научиться делать похожие видео, для примера будет анимация доски Гальтона. Математика присутствует, анимация интересная, что из этого вышло - написано в статье.
Обнаружение вторжений с применением технологий машинного обучения. Часть 1
https://ift.tt/ap9YBhX
Совсем недавно я провела несколько вебинаров на тему использования машинного обучения в сфере информационной безопасности и теперь хочу поделиться с вами данной тематикой в нескольких статьях.
pip - 24.1.1
https://ift.tt/F20dbOQ
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
Дообучение модели GPT-2 (RUS) для генерации описаний заведений на основании названия, рубрики и оценки
https://ift.tt/FT384s2
В данной работе представлен процесс дообучения модели генерации текста на основе архитектуры GPT-2. Целью работы является демонстрация возможностей применения дообученной модели для генерации текстов, соответствующих определённым наименованиям заведений, рубрикам и оценкам, выставленных пользователями.
Сводка от pythonz net 23.06.2024 — 30.06.2024
https://ift.tt/yrvT370
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
[Видео] React + Django + Ninja Video Tutorial
https://www.youtube.com/watch?si=ZGQyTlt6tufe5jl6&v=X1lDWzvIXRs&feature=youtu.be
Quickly build a Django app with django-ninja and React in under 15 minutes.
Руководство по задачам, возникающим при использовании речевой аналитики Яндекс SpeechSense (Часть 2)
https://ift.tt/eh0EYtu
Если у вас имеется собственный контактный центр, задача найти упоминание чего-либо конкретного в большом количестве аудиозаписей возникает регулярно. Недавно я опубликовал статью о том, как настраивать это решение с нуля. Во второй части я хочу показать, какие решения мне пришлось разработать дополнительно для использования речевой аналитики Яндекс SpeechSense, какие дополнительные задачи при этом появились и как их решать.
tracecat - Splunk SOAR alternative
https://ift.tt/FTzCXke
Как создать Python-приложение, которое предупредит о приближении астероида
https://ift.tt/sGCMlpa
В статье я постарался показать, как объединить космос и технологии в одном приложении, которое через API оповестит пользователей по SMS о приближающемся к Земле астероиде.
Бот авторизаций в Telegram для корпоративных чатов
https://ift.tt/msMpzcg
В статье мы с главным разработчиком нашего бота (спойлер: стажером команды, которая проявила инициативу и вызвалась заняться этой нетривиальной задачкой) рассказываем о своем опыте разработки в Telegram API на основе библиотек Telebot и Telethon. Еще объясним, как смогли обойти ограничение Telegram по выгрузке в 200 пользователей и настроили интеграцию с корпоративным LDAP-каталогом. Ну и куда без дашборда статистики активности Tg-каналов в Fine BI. В свое время нам не хватило прикладного DIY-материала, и мы проходили весь путь с граблями и шишками самостоятельно. Надеемся, что эта статья поможет кому-то из вас. А те, кто уже прошел этот путь, подскажут нам новые пути решения и возможности апгрейднуть наш сервис.
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Обнаружение вторжений с применением технологий машинного обучения
- Netmiko: упрощение сетевой автоматизации
- Анимация доски Гальтона на Python и manim
- Бот авторизаций в Telegram для корпоративных чатов
- Об ускорении некоторых тестов на нормальность из библиотеки SciPy
- pyodmongo: ODM for MongoDB
- django-phonenumber-field - 8.0.0
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/550/
Классификация комбинаторных объектов на примере латинских квадратов
https://ift.tt/OIjgLqu
Хочу поделиться некоторым опытом по написанию программ для перечисления комбинаторных объектов из заданного класса (в примере будут рассматриваться латинские квадраты, хотя на картинке, для зрелищности, показан латинский куб).
Разработка фреймворка для автоматизации загрузок данных из источников: Case Study для металлургической компании
https://ift.tt/oDz1Iy9
Аналитика данных и витрины аналитики — источники аналитической отчетности, на основе которой принимаются стратегические управленческие решения. Однако на рынке нет готовых фреймворков, которые полностью удовлетворяют потребности в извлечении данных.
IPython - 8.26.0
https://ift.tt/Y289Mbj
Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython
Об ускорении некоторых тестов на нормальность из библиотеки SciPy
https://ift.tt/7nHbC2Z
В моей публикации вас ждут: небольшой ликбез по теории вероятностей, развивающий её интуитивное и практическое понимание; детективная история о том, как решение дифференциального уравнения привело нас к двум важнейшим статистическим характеристикам выборочных последовательностей; ревизионизм в области проверки распределений на соответствие гауссовскому и объяснение пресловутого p-value с нуля за 5 минуты.
Python Bytes: #389 More OOP for Python?
https://ift.tt/BSM95l4
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
pymongo - 4.8.0
https://ift.tt/1UjDBPZ
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Как освоить Streamlit для Data Science
https://ift.tt/VhTICGA
Перевод статьи "Как освоить Streamlit для Data Science", Автор: Chanin Nantasenamat Примечание переводчика: я нашла эту статью достаточно полезной при своем погружении в науку о данных, и по гайдам автора смогла решить многие свои научные задачи.