Рекомендательные не только помогают нам экономить время, предоставляя персонализированные рекомендации, но и оказывают влияние на наш выбор и потребительское поведение. Подобные системы нашли применение в различных областях, включая электронную коммерцию, социальные сети, медиа-стриминг и даже медицину, помогая врачам принимать более обоснованные решения.

Surprise - это мощный инструмент, предоставляющий широкий набор алгоритмов и инструментов для построения и оценки рекомендательных систем. Эта библиотека основана на Python, является простой в использовании и гибкой в применение, что делает ее прекрасным выбором для как начинающих, так и опытных разработчиков.

Мы переходим к технической части статей про тестирование на проникновение. И начнем как всегда с внешнего пути – с эксплуатации веб уязвимостей. И начнем мы с SQL – инъекций.

SQL-инъекция (SQLi) - это уязвимость веб-безопасности, которая позволяет злоумышленнику вмешиваться в запросы, которые приложение делает к своей базе данных. Как правило, это позволяет просматривать данные, которые он обычно не может получить. Это могут быть других пользователей, или любые другие данные, доступ к которым имеет само приложение. Во многих случаях злоумышленник может изменять или удалять эти данные, вызывая постоянные изменения в содержимом или поведении приложения.

Я недавно решила углубленно разобраться, какие архитектуры бывают в разработке ПО, и написать об этом простую статью. Это моя первая попытка поделиться своими мыслями и объяснить сложные вещи на понятном языке, поэтому буду рада вашей обратной связи

Здесь я рассказываю про монолиты, микросервисы и микрофронтенды без сложных терминов и технических деталей, чтобы те, кто только начинает разбираться в теме, могли понять, что к чему. Надеюсь, вам будет полезно и интересно. Поехали! 🚀

Библиотека Transformers предоставляет доступ к огромному кол-ву современных предобученных моделей глубокого обучения. В основном основаных на архитектуре трансформеров. Модели решают весьма разнообразный спектр задач: NLP, CV, Audio, Multimodal, Reinforcement Learning, Time Series.

В этой статье пройдемся по основным ее возможностям и попробуем их на практике.

ТК LLM is all you need | ТК Private Sharing | Курс: Алгоритмы Машинного обучения с нуля

В этой статье я расскажу о том, что такое Docker, Docker Desktop и как этим пользоваться! Два способа создания image, значения вкладок Docker Desktop

Хабр, привет!
Нас зовут Дмитрий Фролов и Владимир Мясников.Мы стандартизировали подход по документированию внутренних систем в команде интеграционного тестирования Мир Plat.Form с помощью «Модели С4».

Платежная платформа «Мир» представляет из себя десятки систем и сотни интеграций, за работоспособность которых отвечает наша команда. Разобраться новичку, и даже опытному сотруднику, в происходящем бывает непросто, и сегодня мы расскажем, как помогаем коллегам быстро и удобно получать информацию о наших системах.

Давайте разберемся, что такое «Модель С4» и какие задачи она помогает решать. С чего начать, если вам поступила задача задокументировать «большую» систему – читайте под катом.

Этот материал представляет собой глубокое исследование всего, что связано с Redis. В частности — речь пойдёт о различных способах организации хранилищ Redis, о постоянном хранении данных, о форках процессов.

Привет, Хабр! Мы уже говорили про Theano и Tensorflow (а также много про что еще), а сегодня сегодня пришло время поговорить про Keras.

Изначально Keras вырос как удобная надстройка над Theano. Отсюда и его греческое имя — κέρας, что значит "рог" по-гречески, что, в свою очередь, является отсылкой к Одиссее Гомера. Хотя, с тех пор утекло много воды, и Keras стал сначала поддерживать Tensorflow, а потом и вовсе стал его частью. Впрочем, наш рассказ будет посвящен не сложной судьбе этого фреймворка, а его возможностям. Если вам интересно, добро пожаловать под кат.

• Многомерные данные — что они из себя представляют?
• Зачем их визуализировать и что мы можем понять из визуализации?
• Какими способами можно уменьшить размерность таким образом, чтобы сохранилась главная структура данных и какие свойства учитывать при проектировании?

В этой данной статье познакомимся с LangChain, перспективным фреймворком для работы с языковыми моделями. С его помощью можно создать свой собственный аналог ChatGPT всего в несколько строк кода. Благодаря модульной структуре, LangChain позволяет быстро и легко разрабатывать AI приложения различной сложности.

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.

В данной статье описан не только принцип работы популярных алгоритмов кластеризации от простых к более продвинутым, но а также представлены их упрощённые реализации с нуля на Python, отражающие основную идею. Помимо этого, в конце каждого раздела указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления.

10 новых российских сервисов для верификации телефонных номеров через Telegram, поиска попутчиков, проведения мобильных аудитов, контроля отдела продаж и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

Не одним One-Hot единым...

В данной статье разберемся с кодированием категориальных данных. В профессиональной среде нередко о существовании чего-то кроме OH или Label Encoder не догадываются не только рядовые Junior DS, но и даже Middle, а иногда и Senior. Исправить данную несправедливость и призвана данная статья.

Создадим бота, использующего API OpenAI. И так развернем его на сервере, чтобы не настраивать проксирование запросов к API OpenAI (который заблокирован для пользователей из России), и не использовать иностранные VPS.

Логистическая регрессия — это алгоритм классификации в машинном обучении для прогнозирования вероятности категориально зависимой переменной. В логистической регрессии зависимые переменные — это двоичные (бинарные) переменные, содержащие 1 (да, успех, и так далее) или 0 — нет, неудача, и так далее. Другими словами, логистическая регрессия прогнозирует P(Y=1) как функцию от X. Подробный и ясный пример — к старту нашего флагманского курса по Data Science.

В этой статье я постарался подробно рассказать о том, как использовать диаграмму классов UML на практике. В качестве основного примера был взять мой проект "Построитель графиков функций". Помимо этого статья наполнена множеством маленьких примеров, поясняющих отдельные элементы диаграммы.

Доброго дня.

Сегодня хочу рассказать про ORM SQLAlchemy. Поговорим о том, что это, про его возможности и гибкость, а также рассмотрим случаи, которые не всегда понятно описаны.

Данная ORM имеет порог вхождения выше среднего, поэтому я попытаюсь объяснить всё простым языком и с примерами. Статья будет полезна тем, кто уже работает с sqlalchemy и хочет прокачать свои навыки или только знакомится с этой библиотекой.

Когда я начинал писать своих первых ботов с использованием базы данных, их код был очень плохим: он расходовал лишние ресурсы, а также была плохая архитектура проекта. Поэтому я хочу поделиться с вами своими знаниями, чтобы вы не наступали на те грабли, на которые наступал я. В проекте бота, который будет использован в качестве примера в данной статье, я использовал такие технологии, как aiogram, SQLAlchemy, alembic и Docker. В качестве СУБД выступает PostgreSQL. Приятного чтения!