Python *

Эта статья является продолжением цикла статей посвященных развитию стартапа "Arrow". Ребята из моей команды тоже не отстают и те, кого больше интересует бизнес-сторона вопроса можете почитать "Старт проекта и гибкость как залог успеха: путь команды ARROW", а те кто больше по разработке оставайтесь здесь. Первая техническая статья на примере нашего проекта освещает проблему построения Веб-ГИС приложения и сервисов. Логика приложения, в том числе, будет реализовывать инструменты получения спутниковых снимков и их обработки по специальным алгоритмам, что позволит решать задачи мониторинга территорий - дешифрировать, классифицировать и кластеризировать объекты и явления местности на основе технологий машинного обучения.

Добрый день всем.

В этой статье мы расскажем о нашем опыте работы с ComfyUI и разработке Visionatrix — надстройки, которая упрощает генерацию медиа. Мы обсудим ключевые проблемы, с которыми сталкиваются пользователи, наш подход к их решению, а также вкратце поделимся тем, как мы использовали ChatGPT и Claude для ускорения разработки в условиях ограниченного времени.

Кроме того, рассмотрим планы по улучшению и упрощению разработки интеграций.

Привет Хабр, let's set the future.

Недавно у меня появилась идея фикс: 'Хочу собственного AI ассистента'. Казалось бы, нет никаких проблем - рынок предлагает массу готовых решений. Но моя вечная паранойя про утечку данных и стремление сделать все самому взяли верх. Решил поэкспериментировать и собрать ассистента своими руками, да еще как-то с учетом будущих возможностей для гибкой настройки. Времени на оптимизацию производительности и эстетический вид кода у меня не было, 'хочу здесь и сейчас', поэтому let me introduce this shit.

Уверен многие тру-программисты и без меня знают их, но я решил собрать во едино все реализации циклов через while, которыми я активно пользуюсь, как автоматизатор, тестировщик и разработчик ETL.

Привет, Хабр!

Меня зовут Михаил, я являюсь ФинТех системным аналитиком, исполняющим роль архитектора на проектах. И сегодня я хочу поделиться материалами по Kafka, которые подготовил для обучения сотрудников из своей команды. В материале постарался отразить самые важные технические моменты по Kafka, которые будут подкреплены наглядными кейсами и примерами использования. Материал будет полезным как для начинающих, так и для продвинутых пользователей. Желаю приятного прочтения.

GPU, также именуемый «видеокартой» или «графическим процессором» – это важнейший компонент компьютера, отвечающий за отображение картинок и видео. Графический процессор, в отличие от обычного ЦП (CPU), превосходно дробит задачи на подзадачи и распараллеливает их. В GPU всегда много ядер, поэтому вычисления на нём выполняются более эффективно. Поэтому GPU идеально подходит для многозадачности. В следующей таблице даётся упрощённое сравнение CPU и GPU.

Предыстория создания бота «CyberChiefCooker»

'''pyhotn from translate import localize

message = localize("Choose your language:", "ru")
print(message) # Вывод: "Выберите ваш язык:" '''

• Когда следует перехватывать исключения, генерируемые вызываемыми вами функциями, а когда этого делать не нужно?
• Как узнать, какие классы исключений нужно перехватывать?
• Что нужно делать при перехвате исключений для их «обработки»?
• Почему перехватывание всех исключений считается порочной практикой, и когда делать это приемлемо?

Доброго времени суток, товарищи, эта статья, так скажем, продолжение предыдущей статьи об SQLAlchemy 2.0 для новичков, в этой статье мы узнаем что такое Python Generic и как его можно использовать в наших целях при взаимодействии с БД.

14 лет – возраст, в котором можно изучать программирование на примере использования текстовых языков и вспомогательных сред. Lua и Roblox, C# и Unity – примеры удачных связок. Основа в виде понимания алгоритмов и базовых принципов кодинга – плюс, но даже без этого увлеченные подростки способны успешно осваивать конкретное направление.  

Мы часто используем текстовые языки и вспомогательные среды и считаем, что подход, когда основное направление – кодинг – дополняется работой с другими инструментами, дает более выраженный результат. Так, скажем, разработка игр прямо на занятиях позитивно влияет на запоминание теории, улучшает навыки и помогает оттачивать их.

Сегодня хотим рассмотреть ряд направлений, подходящих подросткам 14 лет и старше. Опишем их, предложим бесплатные уроки в формате видео, а также представим полезные книги: они помогут, если захочется обучаться самостоятельно на углубленном уровне.

На исторических данных за 1991-2019 год покажем, как можно "увидеть" и "выцепить" признаки переворота.  С помощью машинного обучения и ансамблевых модели. Ансамбли (конечно, не музыкальные), как показывает практика, – более эффективны в таких делах, и самое главное -  хорошо "тюнятся" и "чипуются".

*Nota Bene (та Bene, что ни разу не гессерит). При всем негативном отношении к революциям, переворотам и прочим событиям в любой части мира, это – объективная реальность, которую можно не только изучать, но и предупреждать.

По роду деятельности я не разработчик, но вращаюсь в этих кругах, так скажем – околоPYTHONная тусовка. Есть знакомые разработчики и даже больше – коллеги.

Это статья написана от души и для души. Она не является: инструкцией, примером для подражания, призывом к действию или чем-то подобным.

Я абсолютный новичок в программировании, поэтому могу ошибаться в некоторых (или даже во многих) вещах. Я бы, наверное, даже не писал эту статью. Однако, проведя некоторое время в сети, мне так и не удалось найти похожий на мой проект. Именно поэтому я решил поделиться своей идеей с вами.

Так как не знаю никакие Монеро кошельки на мобильном устройстве, а в Trust Wallet и Cryptobot попросту нет этой монеты, решил сделать свою реализацию, которую уже на удивление можно считать MVP и свободно принимать и переводить XMR.

Для начала, скачиваем Monero CLI Wallet, для того чтобы взаимодействовать с блокчейном:

https://www.getmonero.org/downloads/

Привет, Хабр! Стоит ли говорить, что Python ОЧЕНЬ и ОЧЕНЬ популярный язык программирования, местами даже догоняя JavaScript. Python в мире программирования — это эсперанто, легкий язык созданный для всех, но его владельцам не мешало бы помыться.

В мире программирования создание собственных библиотек — это не просто возможность пополнения своего портфолио или способ структурировать код, а настоящий акт творческого самовыражения (и иногда велосипедостроения). Каждый разработчик иногда использовал в нескольких своих проектах однообразный код, который приходилось каждый раз перемещать. Да и хотя бы как упаковать свои идеи и знания в удобный и доступный формат, которым можно будет поделиться с сообществом.

Если вы ловили себя на мысли: «А почему мне бы не создать свою полноценную библиотеку?», то я рекомендую прочитать вам мою статью.

Эту статью вы можете использовать как шпаргалку для создания своих python-библиотек. Я полностью расскажу все этапы создания библиотеки: документация, тестирование, архитектура, публикация и управление зависимостями

Некоторые из вас могут подумать что мы изобретаем велосипед. А я в ответ скажу — сможете ли вы прямо сейчас, без подсказок, только по памяти, нарисовать велосипед без ошибок?

Приветствую, друзья!

Когда я впервые начал работать с Django, меня всё устраивало, за исключением одного момента: как сделать так, чтобы приложение могло общаться с пользователем в реальном времени? Веб-сокеты, уведомления, асинхронные запросы — казалось, это точно не про чистый Django. Но затем я наткнулся на Django Channels, и многое изменилось. Channels позволили мне сделать приложение асинхронным, добавить поддержку веб-сокетов и превратить его во что-то гораздо более крутое.

В этой статье я расскажу, как работать с Django Channels.

Привет, друзья! Ваш теплый отклик на мою прошлую статью о разработке Telegram-ботов с использованием технологии MiniApp вдохновил меня на создание нового проекта.

Сегодня вы узнаете, как создать Telegram Web App с помощью FastAPI и Aiogram 3, который сканирует и генерирует QR-коды. В статье приведены шаги от установки зависимостей и настройки вебхуков до написания кода на фронте и бэке, и до деплоя проекта.

Привет! Меня зовут Никита Грибков, я Flutter-разработчик в AGIMA. В этой статье расскажу про фреймворк TensorFlow Lite, который позволяет интегрировать в мобильное приложение модели машинного обучения. Это полезная штука, если нужно реализовать фичи, связанные с распознаванием речи или с классификацией изображений. Покажу, как обучать модели и как затем с ними работать.