Telegram Web Link
glyphx: SVG-first Plotting Library
https://ift.tt/lXADtrP
tornado - 6.5
https://ift.tt/k80uVyn

Масштабируемый, не блокирующий web-сервер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/tornado/
python-blosc2: High-Performance, Compressed Ndarrays
https://ift.tt/NZuvh2i
Генетический алгоритм в помощь Adam — супер, но есть нюанс
https://ift.tt/dquwLma

Я хотел бы начать ее с такого интересного эксперимента как "сбор гибрида для обучения нейронных сетей с помощью генетического алгоритма" и дополнительно рассказать про библиотеку Deap. 
The first year of free-threaded Python
https://ift.tt/SAtprlC

A recap of the first year of work on enabling support for the free-threaded build of CPython in community packages.
Talk Python to Me: #505: t-strings in Python (PEP 750)
https://ift.tt/VqIM8Ey

Audio
Чтение номера кузова из .pdf EasyOCR
https://ift.tt/At62Yj5

Необходимо было разработать API сервис (не важно на каком ЯП), который мог принимать в себя .pdf документ, выполнять какую-то процедуру по извлечению из него необходимых данных, возвращать их в каком-то формате. Конкретнее: есть сертификат экспорта авто из Японии в РФ. На этом сертификате есть параметр "Номер кузова авто". Необходимо его извлечь из документа, прочитать с помощью машинного зрения, проверить данное значение по базе данных организации. В случае успешной операции - положить файл на ftp сервер, переименовав его в идентификатор записи с БД.
numpy - 2.2.6
https://ift.tt/MdQKyNx

Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Tcl/Tk. SVG-виджеты. Генератор градиентной заливки
https://ift.tt/HvEaMOj

После серии статей про svg-виджеты в tcl/tk, меня не оставляло чувство какой-то незавершенности. Всматриваясь в проект svgwidgets, стало понятно, что не хватает утилиты с удобным интерфейсом для генерации градиентной заливки.
Полмиллиона запросов за месяц: мой LLM-challenge и первые выводы
https://ift.tt/9ykXz17

В начале апреля я запустил llm7.io - полностью бесплатный LLM-провайдер, совместимый с популярными библиотеками chat completion. Цель была простая: проверить, насколько эффективно можно построить отказоустойчивую архитектуру под настоящую high-load-нагрузку, и при этом дать всем желающим доступ к мощным языковым моделям - без регистрации, API-токенов, смс и прочих барьеров. Что произошло за месяц?
Переизобретаем Ansible для Windows в условиях кабинета информатики
https://ift.tt/Vravkqi

В нашей школе мы столкнулись с необходимостью автоматизации установки ПО на компьютеры. Я расскажу, для чего оно нам понадобилось, как я воевал с Windows во время разработки и к чему пришел в конечном итоге.
reaktiv: Reactive Signals for Python
https://ift.tt/nS3Ah4E
bracket - Selfhosted tournament system
https://ift.tt/bXOF39u
Моделирование работы гидроциклона для очистки воды от нефти с помощью ML
https://ift.tt/ovtKJ1M

В этой статьей расскажу, как я моделировал работу гидроциклонов для очистки воды от нефти на реальном промышленном объекте. Объясню, почему выбрал машинное обучение (ML) вместо физико-математических моделей, опишу ключевые этапы работы, ошибки, важные выводы и итоговые результаты.
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.

Часть материалов из выпуска Python Дайджест:

- Интерактивная симуляция лесного пожара
- Чтение номера кузова из .pdf EasyOCR
- Основные алгоритмы сортировки. Разбираемся с танцами
- Генетический алгоритм в помощь Adam — супер, но есть нюанс
- Чистая архитектура на примере FastAPI приложения
- reaktiv: Reactive Signals for Python
- pydantic-ai - Agent Framework / shim to use Pydantic with LLMs
- redis - 6.1.0
- tornado - 6.5

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/596/
The Real Python Podcast – Episode #249: Going Beyond requirements.txt With pylock.toml and PEP 751
https://ift.tt/CG3oBKc
Продвинутое использование декораторов Python
https://ift.tt/PVw5QBF

В данной статье продолжаю материал прошлой и хочу углубиться в тему декораторов, показать относительно сложные, но применимые в реальной практике примеры использования декораторов, дам небольшую теоретическую базу и некоторое количество ссылок на полезные материалы по теме. Думаю, последние разделы статьи будут полезны даже для опытных разработчиков. Как обычно буду очень рад критике и предложениям по улучшению материала.
Основные алгоритмы сортировки. Разбираемся с танцами (это не шутка)
https://ift.tt/CKbFNnz

Два распространенных алгоритма могут ускользать от понимания. В чем отличие разбиения в быстрой сортировке и похожих «магических» движений в сортировке слиянием? Меня это долго сбивало с толку. Разберемся же с ними наконец!
Setting up NGINX Unit (and switching from uWSGI)
https://ift.tt/WrpNhFt

Switch Django apps from uWSGI to NGINX Unit using JSON configuration, add SECURE_PROXY_SSL_HEADER, adjust socket proxy_pass, and enable ASGI/WSGI deployments.
pydantic-ai - Agent Framework / shim to use Pydantic with LLMs
https://ift.tt/9N7qIVd
2025/07/04 09:00:26
Back to Top
HTML Embed Code: