Я получил ответ 8 сентября и выложил у себя в тг канале. Особой реакции мой пост не получил. Но потом мне прислали ссылку на эту статью на хабре https://habr.com/ru/news/843112/ , и я решил поделиться своей перепиской с общественностью.

“Все решено, завтра начинаю меньше есть!”

Если с этого обычно начинается твое стремление к лучшей фигуре и здоровому телу, то я буду тем тренером, который остановит тебя от этого.

“Да просто жрать надо меньше” — самая простая и распространенная рекомендация, которой в какой-то момент хочется просто взять и начать следовать.

И главное, звучит убедительно. Особенно с учетом ее фундаментальной правдивости. Но это не должно сбивать тебя с толку. Да, для снижения веса необходим дефицит калорий, но просто так взять и меньше есть у тебя не получится. Ты, наверняка, это уже заметил. У тебя это не работает. И вот почему.

Сегодня мы погрузимся в процесс создания собственного API на Django с использованием мощного инструмента — Django REST Framework (DRF). Этот фреймворк предоставляет полный набор инструментов для разработки API: маршрутизация, сериализация данных, обработка запросов и формирование ответов. DRF значительно упрощает взаимодействие с клиентами через HTTP, поддерживая такие методы, как GET, POST, PUT и DELETE.

Однако, в отличие от FastAPI, Django REST Framework не включает встроенный инструмент для автодокументирования API. Мы легко решим эту задачу, воспользовавшись расширением drf‑spectacular, которое генерирует спецификации API в формате OpenAPI 3.0. Это позволит интегрировать интерфейсы, такие как Swagger и Redoc, для удобного тестирования и наглядной визуализации документации.

Целью этой статьи является демонстрация возможностей drf-spectacular для документирования API и основного набора техник, которые покроют большую часть сценариев использования. Мы настроим генерацию документации и рассмотрим все основные способы гибкой настройки отображения.

Разработчики Angular постоянно работают над улучшением фреймворка, добавляя новые функциональные возможности и меняя подходы в работе с данными. Одно из наиболее ярких новшеств — Signals API и некоторые специфические части этого API.

При наличии уже устоявшихся практик и подходов этот API может показаться избыточным и даже лишним, но только на первый взгляд. Ведь часто бывает так: что‑то новое выглядит неудобным, но через время все оказывается иначе и уже даже не понимаешь, как жил без этого раньше.

В статье я расскажу о Signal и Model Inputs и о том, как они могут заменить классические декораторы Input и Output, а попутно — решить проблемы с обнаружением изменений, не прибегая к написанию дополнительного кода.

Всем привет! В этой статье я решил показать один из методов парсинга на Python на примере маркетплейса Wildberries.

Суть подхода в том, что мы будем не разбирать запрошенную html страницу по ссылке, а использовать API сайта, который используется сервисом для получения и отображения всех товаров требуемой категории.

В проекте будут использоваться следующие библиотеки:

Всем привет! Меня зовут Константин, и я основатель Radaro.

В статье я расскажу, что не так с популярными приложениями знакомств, и как наша команда сделала сервис знакомств без свайпов и переписок, который бережет время и работает на результат.

Если вам кажется, что начать работу с нейросетями - это сложно, то этот материал для вас!

В статье подробно, с примерами кода, разберем основные функции базовой модели YOLOV8 - детекция, сегментация, трекинг объектов, а также создание собственного датасета и дообучение нейросети для работы с собственными объектами!

Часто определение разницы между select_related и prefetch_related звучит как “первый для ForeignKey полей, второй для ManyToMany”, однако это описание не раскрывает суть работы этих методов. Ниже я попробовал на примерах показать разницу между этими методами и какое влияние они оказывают на сгенерированный SQL для получения данных.

TLDR: Статья будет в первую очередь полезна тем кто начинает свое знакомство с Django, а также тем, кто использует select_related/prefetch_related в ежедневной работе, но не углублялся в глубь Django.

Всем привет. Меня зовут Антон, я фронтендер в Сбере. Если вы ещё не осваивали технологию PWA, но хотели бы — или вдруг срочно понадобилось, — то я вам помогу и объясню, что это и как начать с ней работать. 

Да, всего 20 строк кода и бот:

1) по качеству ответов будет соизмерим с ChatGPT-4o;
2) будет отвечать очень быстро т.к. подключим мы его через Groq который в среднем в 10 раз быстрее других аналогичных сервисов;
3) будет поддерживать диалог и запоминать последние сообщения.

В этой статье я максимально коротко и просто объясню принцип распознавания, хранения и поиска лиц в базе данных. В качестве примера будет использована библиотека Insightface и база данных PostgreSQL.

4х повышение разрешения изображения с использованием ESRGAN

В данной статье разобрано применение предобученной нейронной сети ESRGAN для увеличения разрешения изображения в четыре раза c использованием tensorflow hub.

Зачем тратить ценное личное время на просмотр продолжительных видео, когда можно получить краткий обзор от ИИ-робота? Попробуем создать бота, способного предоставлять краткий обзор любого видео с YouTube и отвечать на вопросы по его содержимому.

Как запускать приложение или сервис написанные на python (Kivy) под Android при запуске устройства. Что бы это сделать придется разбираться как работает buildozer и pythonforandroid. Т.к. на текущий момент сделать это по человечески не представляется возможным, из-за того что разработчики Kivy не позаботились об этом. Узнать что такое Kivy, как собрать первое приложение можно здесь или по ссылкам в конце статьи.

Всем привет.

Я хочу с вами поделиться результатами эксперимента по созданию интерактивного NPC на Unreal Engine 5.

Speech recognition, Text-to-speech, LLM модели, LipSync, MetaHuman и все это без использования сторонних сервисов.

Видео работы и ссылка на демо версию прилагается.

Если вам интересно увидеть результат и обсудить перспективы интерактивных NPC в игровой индустрии - добро пожаловать под кат.

Есть бесчисленное множество Python-пакетов, которые легко добавить в любой проект. Но также есть несколько пакетов, которые вы просто не можете не использовать в любом веб-приложении на Django, потому что они зарекомендовали себя как чрезвычайно полезные и экономящие время.

Мы решили сосредоточиться на тех пакетах, которые в конечном итоге вы будете устанавливать регулярно, и рассказать об установке, а также конфигурациях, необходимых для их приведения в состояние готовности к работе.

В то время как некоторые Python-пакеты предлагают потрясающую функциональность, необходимую для конкретного проекта, пакеты, обсуждаемые ниже, — наиболее ходовые из Django-пакетов.

Регулярные выражения в Python от простого к сложному