​​🥷Модули multiprocessing и threading в Python

В этой статье автор расскажет о модулях multiprocessing и threading в Python, которые позволяют работать с многопроцессорным и многопоточным программированием.

Читать...

​​🤖Теоретические основы всех популярных алгоритмов машинного обучения и их реализация с нуля на Python

В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею.

Читать...

​​🧠Лучшие бесплатные курсы и ресурсы для изучения машинного обучения

В этой статье я собрал огромную коллекцию курсов, книг, и ресурсов для всех, кто любит и изучает машинное обучение.

Читать...

​​⚡️Максимизируем продуктивность: Создание ИИ-секретаря с Whisper и ChatGPT

В этой статье я поделюсь опытом использования Whisper и ChatGPT для создания ИИ‑секретаря, способного оптимизировать хранение и обработку корпоративных созвонов.

Читать...

​​🗣NTW3 Объяснение Примера

В статье подробно объясняется большинство моментов и приннципов работы NTW3.

Читать...

​​🐚Основы метаклассов в Python: Простое понимание с примерами

В этой статье я постараюсь максимально просто объяснить, что такое метаклассы, и где они используются.

Читать...

​​💻Интеграция Grist и Metabase

В этой статье расскажу, какие сервисы мы используем, какие хитрости придумали для работы с ними и как вся система работает вместе.

Читать...

​​🚀Быстрый запуск pet-проекта на Python и PostgreSQL

В этой статье вы узнаете, как быстро запустить пет-проект на Python и PostgreSQL, используя Amvera Cloud для ускорения процесса развертывания.

Читать...

​​🔍Поиск с подкреплением на ориентированных взвешенных графах

В этой статье вы узнаете о методах ориентирования и поиска маршрутов на ориентированных взвешенных графах с использованием поиска с подкреплением.

Читать...

​​🧙‍♂Python streaming (spark+kafka)

В этой статье рассматриваются основные шаги для настройки и работы с этими инструментами, предоставляются необходимые инструкции по установке и проверке компонентов, а также приводятся примеры кода для отправки и чтения сообщений в Kafka, а также работы с данными в Spark.

Читать...

​​🤩Pandas: от хаоса к красоте кода

В этой статье рассматриваются ошибочные паттерны работы с pandas, такие как изменение мутабельных объектов и использование выходных аргументов в функциях, а также предлагаются советы по улучшению кода, такие как минимизация модификаций объектов, группировка похожих операций, переиспользование кода, делание кода тестируемым.

Читать...

​​🗺Класс Reverse Mapping на Python

В этой статье автор расскажут о создании класса SupperMapping на Python, который позволяет осуществлять маппинг значений в обе стороны независимо от передаваемого ключа.

Читать...

​​⚡️Микросервис на Python+ FastAPI

В этой статье вы узнаете, как настроить Nginx для маршрутизации запросов к различным микросервисам на основе URL-адреса API.

Читать...

​​👾KPConv на русском: Свертки для point cloud

В этой статье автор расскажет о новом подходе к сверткам в нейронных сетях, называемом KPConv, который позволяет работать с облаками точек напрямую, без необходимости преобразования их в другие форматы.

Читать...

📚 Тест по базовым навыкам junior и middle программиста 📚

Ответьте на 20 вопросов и проверьте, как вы умеете решать задачи на алгоритмическое мышление и на сколько готовы к обучению на курсе — «Алгоритмы и структуры данных».

За 5 месяцев курса вы:
- Досконально изучите классические алгоритмы и структуры
- Разовьёте и прокачаете алгоритмическое мышление
- Освоите алгоритмические навыки повышения производительности программ и улучшения качества кода

Время прохождения теста ограниченно 30 минут

👉 ПРОЙТИ ТЕСТ — https://otus.pw/Yn0U/

💣 Пройдите тест, получите скидку на курс, и записи уроков от руководителя курса в подарок.

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

​​🐍Создаем свой диалект змеиного, или DSL на Python

В этой статье вы узнаете о том, как создать свой диалект Python-скриптов, который будет предназначен для конкретной предметной области, и как упростить взаимодействие пользователей с ядром приложения.

Читать...

​​💪NumPy для самых маленьких

В этой статье автор расскажет о том, как создавать массивы в NumPy, выполнять индексацию и нарезку массивов, работать с элементами матриц, использовать статистические функции, и даже строить простую линейную регрессию без использования сторонних библиотек.

Читать...

​​🗣Гайд texthero pandas

В этой статье вы узнаете о библиотеке Texthero, которая предназначена для упрощения процедуры обработки естественного языка (NLP) с использованием Pandas.

Читать...

🧠 Улучши ИИ на хакатоне X5 Tech AI Hack! У тебя будет 10 дней, чтобы избавить нейросеть от галлюцинаций и научить ее работать с конфиденциальными данными. Призовой фонд от X5 Tech – 2 000 000 рублей.

Старт ML-соревнования – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас: https://cnrlink.com/x5techaihackaboutpy

На выбор – один из двух треков:
1️⃣ Маскирование. Предстоит разработать алгоритм, который будет заменять чувствительные данные в датасете без потери смысла.
2️⃣ Детекция галлюцинаций. Задача конкурсантов – создать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в тексте, сгенерированном нейросетью.

28-29 мая 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет на X5 Future Night.

Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий: https://cnrlink.com/x5techaihackaboutpy

Реклама. ООО «ИТ ИКС 5 Технологии». ИНН 1615014289. erid: LjN8K3LCA