Python *

В прошлой статье я рассказал про проект симулятора инсулинотерапии SugarNorm. Данный проект пока не нашел интереса со стороны медицинских учебных заведений. Главным его недостатком, на мой взгляд, является исполнение в виде декстопного приложения. Дополнительными фишками симулятора инсулинотерапии являлись калькулятор перехода на помповую инсулинотерапию и калькулятор болюса. Поэтому появилась идея устранения главного недостатка проекта путем разработки телеграмм бота, способного реализовать следующие функции:

-        калькулятор перехода на помповую инсулинотерапию;

-        калькулятор болюса;

-        калькулятор расчета ХЕ по упаковке продукта;

-        таблица продуктов с переводом в ХЕ.

Формат в виде телеграмм бота мне показался очень удобным – нет необходимости в установке приложения, нет зависимости от операционной системы, простота апгрейда путем допиливания исходника телеграмм бота на стороне сервера. В качестве языка программирования был выбран Python. Теперь об особенностях реализации модулей.

!!!Данный бот предназначен исключительно для тестирования и определения актуальности разработки и не может использоваться для определения настроек помпы или количества инсулина без рекомендации врача!!!

MinIo, как система объектного хранилища данных, заслуженно пользуется любовью разработчиков: инструмент приятный и, довольно, простой в использовании и освоении. Вот и для одного из наших крупных проектов на работе недавно возникла потребность в использовании S3 хранилища, мы, однако, по корпоративным соображениям выбрали для применения в продакшене другой инструмент, а именно - IONOS (компания у нас немецкая и на ионосе много еще чего завязано), но для тестов и для локального запуска скриптов ничего лучше MinIo в голову нам не пришло. Подобное сочетание при этом вызвало необходимость в использовании такой Python библиотеки, которая могла бы работать и "на наших, и на ваших", а в нашем случае и на MinIo, и на IONOS (поменял параметры в конфиге и тот же самый код, что работал локально, начинает работать и с продакшеном) и этой библиотекой стал Boto3 (стандартный пакет minio для этих целей не подходил). Именно об этой констелляции - Python, MinIo и Boto3 - дальше мне и хотелось бы рассказать, ну а если вместо MinIo вы захотите использовать что-то другое, то "поменял параметры в конфиге и тот же самый код, что работал локально, начинает работать и с продакшеном".

13 мая 2024 года, OpenAI официально представила новую модель Omni. 

Преимущества модели в том, что она умеет работать со всем контентом (текстом, звуком и изображениями) и знает 50 языков.

И сегодня мы интегрируем эту модель в небольшого бота на Python.

Unit of Work отслеживает все объекты, которые были загружены в память и изменены в ходе выполнения программы. Он управляет их состояниями и сохраняет изменения в базе данных в конце транзакции. Это делается с использованием сессий, которые действуют как контейнеры для всех изменений.

Когда работа завершена, Unit of Work выполняет commit для всех изменений, сохраняя их в базе данных. Если что-то пошло не так, выполняется rollback, и база данных возвращается в состояние до начала транзакции.

В данной статье рассмотрим, как реализовать паттерн Unit of Work с использованием SQLAlchemy.

rupersonaagent ― это небольшая библиотека для Python с функциями и классами для разработки русскоязычного персонифицированного диалогового агента с динамической долговременной памятью. Плюс в том, что каждый алгоритм можно переиспользовать отдельно для других задач — например, представленные в ней методы оптимизации можно применить для различных генеративных и ранжирующих моделей. Сегодня мы расскажем о нескольких новых модулях из обновления rupersonaagent и посмотрим, как их можно использовать для персонификации и повышения эмоциональности ответов диалогового агента.

Александр Теофил Вандермонд (28 февраля 1735 - 1 января 1796) - французский музыкант и математик, известный благодаря своей работе в области высшей алгебры.

Главным увлечением Вандермонда длительное время была лишь музыка, но к 35-ти годам юный ученый обратился к математике. Первым делом он провел исследование симметрических функций и решения круговых полиномов, после чего выпустил три статьи: про задачу о ходе коня, про комбинаторику и про основы теории детерминантов. 

В честь Александра Теофила был назван специальный класс матриц - матрицы Вандермонда, о котором пойдет речь в данной статье. [1]

Идея: в медицинском учреждении выписные эпикризы (информация из истории болезни) пациентов хранятся в общегоспитальной локальной сети.

Необходимо сформировать базу данных пациентов с перенесенным заболеванием COVID-19 (один выписной эпикриз ДО заболевания COVID-19, один выписной эпикриз во время заболевания и один ПОСЛЕ заболевания).

Всем привет! Хочу поделиться недавним проектом, в котором я разрабатывал плагин для распознавания текста на иврите. Задача была непростая, особенно учитывая, что клиент уже пытался использовать Tesseract OCR, но точность распознавания оставляла желать лучшего. В этой статье расскажу о том, с какими трудностями я столкнулся и как их преодолел.

В этой статье я покажу, как сделать Telegram-бота для онлайн-магазина на Python, который позволяет пользователям просматривать каталог товаров, добавлять их в корзину и оформлять заказы. Мы также рассмотрим, как интегрировать платежи и работать с базой данных для хранения информации о товарах и корзинах пользователей.

Когда начинаешь погружаться в сферу NLP, сразу задумываешься, как модели представляют себе наш текст/наши слова? Ведь не логично бы звучало, если модель обрабатывала наши слова, как обычную последовательность букв. Это было бы не удобно и не понятно(как проводить операции со словами?).

Есть разные методы преобразования слов. Один из самых известных для не самых сложных моделей: TF-IDF.

Используя библиотеку PyTelegramBotAPI я столкнулась с тем, что написанный мною бот работает мягко говоря не очень - когда ботом одновременно пользовалось несколько человек сообщения пересекались, записывались левые данные, да и вообще творилась какая-то вакханалия.

Pandas идеально подходит для работы с табличными данными – он способен открывать файлы Excel и проводить внутри преобразования. Более того, сохранить датафрейм тоже можно в файл Excel. Это делает удобной интеграцию pandas с офисным пакетом: результаты можно сразу красиво оформить для выступления на конференции или передачи коллегам, которые занимаются только “мокрой” биологией и не работают с инструментами data science.

Давайте посмотрим, как это делается. Если мы импортировали pandas под именем pd:

Однажды понадобилось мне заняться поиском работы и, вдруг, вспомнил, что думал проверить одно утверждение от HR в разных статьях: "Пишите сопроводительные письма". Нужно их писать или нет, я решил проверить, совместив сразу полезное с полезным. В этой статье покажу вам аналитику, которую получилось собрать и результаты моего исследования, и так же расскажу несколько личных интересных рассказов о своём опыте собеседований.

Уже больше года я занимаюсь проектом RuLearn. Это довольно большое мобильное приложение на ~10000 строчек кода, которое реализует метод интервальных повторений, об истории проекта можно прочитать в моих предыдущих публикациях 1 и 2. Проект получился удачным, и даже побывал в числе победителей школьного московского конкурса "Инженеры будущего". Школьного, потому автор проекта - школьник :)

За лето RuLearn в проекте многое изменилось, и сейчас я хочу зафиксировать результат, связанный с добавлением машинного обучения. Сейчас, когда модель готова и можно будет опять переключиться на программирование мобильной части, важно записать, что было сделано. Иначе потом и не вспомнишь.

Приветствую вас, читатели Хабра! В этой статье я бы хотел уделить внимание такой вещи как шифрование трафика на Linux системах. Наверно каждый из нас прекрасно понимает, насколько важна защита нашей приватности. Ведь в эпоху когда многие компании собирают данные, а иногда хакеры могут перехватить наш трафик, это становится особенно важно. Просто необходимо позаботиться о безопасности своих данных. Например, быть уверенным, что какая-либо корпоративная сеть не прослушивается злоумышленниками. Информационная безопасность сегодня — это не просто мода, а насущная необходимость. Постоянно растет киберпреступность, и защита трафика от перехвата — это основной аспект цифровой жизни человека или бизнеса.

В рамках этой статьи мы рассмотрим основные методы шифрования, которые можно использовать в Linux, и разберем как их внедрить. Мы попытаемся разобраться как работает криптография на уровне протоколов, как работает сеть в Linux, что такое сквозное шифрование и виртуальные частные сети.

Особенно эта статья будет актуальна для людей, которых заботит конфиденциальность и защита данных, в том числе для корпораций.

Идея написать данную статью пришла после прочтения статьи Реализация сапёра в 100 строках чистого Ruby. Во-первых, мне показалось, что 100 строк кода многовато для такой простой по механике игры. Я бы мог написать более компактное решение на чистом С. Во-вторых, реализация не совсем корректна: в оригинальной игре нельзя проиграть первым ходом, более того, первая открытая ячейка не должна иметь в соседних ячейках мину.

Помимо реализации самой головоломки, было бы интересно написать алгоритм, который её решает. Для этого создадим вероятностный алгоритм, который хорошо с этим справляется.

Ни для кого не секрет, что кредитный скоринг — это вполне распространенная практика оценки заемщика. Чтобы условный чернорабочий с зарплатой 40 тысяч не взял 5 ипотек, а страна не превратилась в одну большую "Игру на понижение"... 

И, в том числе ни для кого не секрет, что в современном мире лимит кредитной карты начисляет не банковский сотрудник, но нейросеть или попросту алгоритм машинного обучения. 

В этой статье рассказываем, как работали алгоритмы машинного обучения раньше и как

Как автоматизировать тестирование электроники на производстве на Python на примере тестирования и прошивки отладочной платы Nucleo-F401.
Разбор использования функций HardPy - открытого фреймворка для создания тестовых станций для производства электроники на pytest.

Введение

Карл Давид Тольме Рунге (30 августа 1856 - 3 января 1927) - выдающийся немецкий математик, физик и спектроскопист. Обучался в Берлинском университете, где получил степень PhD, являлся профессором математики в Ганноверском университете, а также главой кафедры прикладной математики в Гёттингене. [1]

в 1901 году Карл открыл "Феномен Рунге" - в численном анализе эффект нежелательных колебаний, возникающий при интерполяции полиномами высоких степеней - о котором пойдёт речь в данной статье. [2]

Но прежде, чем мы окунёмся глубже в изучение данного феномена, давайте поговорим об интерполяционном многочлене Лагранжа, на примере которого мы и разберём Феномен Рунге.

Интерполяционный многочлен Лагранжа

Полином Лагранжа - это математическая функция, позволяющая записать полином n-степени, который будет соединять все заданные точки из набора значений, полученных опытным путём или методом случайной выборки. Многочлен в форме Лагранжа в явном виде содержит значения функций в узлах интерполяции, поэтому он удобен, когда значения функций меняются, а узлы интерполяции неизменны. Число арифметических операции, необходимых для построения многочлена Лагранжа, пропорционально и является наименьшим для всех форм записи. [3]

Полином Лагранжа в общем виде выглядит следующим образом:

Существует множество эмпирических свидетельств того, что коэффициенты ставок являются наиболее точным общедоступным источником прогнозов вероятности в спорте. С ростом онлайн-ставок, коэффициенты ставок стали легко доступны для все большего числа и разнообразия спортивных соревнований. Разберём на примерах баскетбола, гандбола, хоккея с шайбой, футбола и волейбола как использовать коэффициенты букмекеров в стратегиях ставок и в качестве переменных в статистических моделях:

(а) Какой метод следует использовать для определения вероятностных прогнозов на основе необработанных коэффициентов ставок?

(b) Имеет ли значение, какую букмекерскую контору или биржу ставок мы выберем, если доступны две или более?