Python *

Привет! На связи Никита Ильин из Spectr, Backend-разработчик с опытом более 5 лет. 

Один из проектов, с которым мы работаем, — IBP-платформа для планирования и прогнозирования спроса и продаж в ритейле. В статье поговорим о конкретной реализации для одной из задач в рамках этой платформы на Python и Django. При этом сама концепция может быть реализована абсолютно на любом фреймворке или платформе: Spring, .NET, Laravel.

Представьте: вы ведете Telegram-канал о животных и хотите пригласить в него посетителей зоопарка. Или вам нужно собрать контакты потенциальных клиентов, посещающих определенный торговый центр. Как это сделать?

Полиция может легко получить такую информацию от мобильных операторов, но что делать обычному человеку?

Ответ – использовать Telegram и его функцию "Люди рядом" в сочетании с Python-скриптом.

Привет, Хабр! Меня зовут Анастасия Валеева, я – руководитель группы обеспечения качества в Tele2. Наша команда работает в большинстве своём с SAP ERP, и мы не понаслышке знаем, что автоматизация данной платформы — дело далеко не тривиальное. В этой статье я хочу поделиться с вами, как и зачем мы автоматизировали тестирование с помощью Python.

Привет!

Проходя множество собеседований, я не раз слышал вопросы по типу: «Что такое мониторинг?», «Как это связано с тестированием?», «Зачем это нужно?». Для меня, волей случая ставшего специалистом по мониторингу чуть больше года назад, это тривиальные вопросы, однако многие компании либо не знают, что это такое, либо не видят в этом пользы. На одном из последних интервью я услышал интересное мнение от QA Lead о том, что assert должен быть в каждом тесте. Смелое заявление, подумал я. Поэтому, собственно, вы и читаете эту статью.

Разберёмся, что такое мониторинг и с чем его едят. А главное, зачем он нужен вообще.

Привет, Хабр!

Seq2Seq модели — это архитектуры ML, предназначенные для задач, связанных с последовательными данными, типо машинного перевода, суммирования текста, создания описаний к пикчам и прочие задачи, где требуется преобразование одной последовательности в другую.

В этой статье в общих деталях рассмотрим то, как реализуются Seq2Seq модели.

Сделаем Телеграм бота которому можно кинуть ссылку на YouTube видео и поговорить с ним о содержимом этого видео.

Уже больше месяца экспериментирую, исследую, как разные схемы (паттерны) осознанного дыхания влияют на вариабельность сердечного ритма (Heart Rate Variability, HRV на чуждом языке). В скромной, но не совсем уж крошечной Excel-таблице со столбцами “Паттерн”, “HRV”, “Пульс” набралось 258 записей и мне понадобилось выбрать победителя -- дыхательный паттерн, дающий на выходе максимальное значение HRV. Не вручную же сортировать эти записи!

Да, я знаю: есть Pivot Table & Power Query. Но Pivot Table мне не по душе необходимостью после каждого изменения таблицы-источника делать REFRESH, во-первых, избыточной сложностью создания, во-вторых. И просто так не нравятся Pivot Table, что главное. Что же касается Power Query, то сочетание слов вызывает у меня трепет и учащенное сердцебиение: не понимаю, что это за зверь такой и насколько он страшный или полезный. 

Поэтому для подсчета результатов -- и выбора победителя -- применил относительно недавно появившуюся в Excel функцию GROUPBY в связке с XLOOKUP. И, раз уж пришлось группировать данные, решил сравнить нативные функции Excel с GROUPBY от Pandas (мы ведь помним, что сейчас Python можно запустить внутри Excel).  

После внезапного обогащения энтузиастов, которые поиграли в начале года в приложение Notcoin в телеграм, подобные проекты стали расти как грибы. Да и грибников заметно по прибавилось. Но в данной статье мы не будем касаться тем блокчейна или финансов, а рассмотрим простой пример применения компьютерного зрения для фарма поинтов в самом популярном, после Notcoin, проекте.

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим одну из основополагающих концепций SOLID-принципов — принцип единственной ответственности или сокращенно - SRP. Разберем, что такое SRP и как правильно его применять в Python.

Это двенадцатая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как работать с датами и временем таким образом, чтобы это работало для всех ваших пользователей, независимо от того, где они проживают.

Это одиннадцатая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как заменить базовые HTML-шаблоны новым набором, основанным на платформе пользовательского интерфейса Bootstrap.

Привет, Хабр!

Keras предоставляет мощные инструменты для создания сложных нейронных сетей. Однако иногда стандартного набора слоев недостаточно для решения некоторых задач. В таких случаях на помощь приходят кастомные слои.

Кастомные слои позволяют адаптировать архитектуру модели под особенности данных, улучшая тем самым производительность и точность моделек.

Приветствую, хабровчане!

Сегодня хочу рассказать вам историю о том, как я обучил простую и компактную независящую от языка модель-эмбеддер, которая умеет работать с техническими текстами о PHP и способна извлекать схожие эмбеддинги для параллельных текстов на английском и русском языках.

Основная причина, по которой я решил заняться этим проектом, заключается в том, что мои заметки, код и документация, накопленные за более чем десять лет практики, представляют собой солянку текстов о разных технологиях, языках программирования, пометки о настройке серверов Linux и т.д. на русском и английском языках. Поэтому мне захотелось сделать Retrieval-Augmented Generation (RAG) помогалку, которая сможет принимать запросы пользователя (меня) и эффективно находить информацию в столь разношерстой базе данных, независимо от того на каком языке я сделал запрос и на каком языке написана документация.

Для достижения этой цели необходима независимая от языка модель-эмбеддер, которая будет одинаково хорошо работать с техническими текстами на русском и английском языках.

Ещё одним важным аспектом было то, чтобы модель потребляла как можно меньше ресурсов и, если возможно, чтобы её можно было преобразовать в формат GGUF.

Многие люди просто играют в игру почти не уделяя времени оптимизации своей стратегии, мы не будем повторять их ошибок! Прежде чем начинать играть мы приложим все усилия чтобы найти наиболее оптимальную стратегию развития виртуального государства. Основой всего в этом вопросе является, конечно, экономика, на неё мы и обратим внимание в первую очередь.

Теперь, когда мы можем за долю секунды провести симуляцию нескольких внутриигровых лет (см. часть 1), мы не только обеспечили возможность проверки результатов, но и открыли себе путь к простейшему способу выбора оптимального (с точки зрения максимизации военных заводов) момента переключения с строительства фабрик на военные заводы: перебору вариантов.

Помимо прочего, этот метод позволит построить нам графики зависимости максимума количества заводов от точки переключения и графики количества фабрик и заводов от времени для отдельного случая. Изучение этих графиков может оказать значительное влияние на оценку дальнейшей оптимизации экономики.

Привет, Хабр! Хочу поделиться самодельной питонской библиотекой, существенно упрощающей взаимодествие с базами данных.

«Написать свой собственный ORM» – неплохая задачка для тех, кто решил поглубже изучить некоторые языковые особенности Питона, но в данном случае задача была другая – написать не ORM, а не-ORM. Механизм, упорядочивающий и облегчающий доступ к базам данных, но который сам по себе ни в коей мере не является ORM-ом.

Ape-X представляет собой подход к обучению с подкреплением, разработанный для использования в масштабируемых распределенных системах.

Основная идея Ape-X заключается в разделении ролей на акторов, которые взаимодействуют с окружением и собирают данные, и учеников, которые используют эти данные для обучения модели. Такое разделение позволяет ускорить процесс обучения и предотвратить заучивание субоптимальных политик.

Как я и ChatGPT писали текстовый генератор. Есть несколько изюминок

Модель нейросети больше, чем предложил чат-бот и она обучается нестандартным способом.

Ещё одна причуда Python, исследование её подноготной и попытка понять, почему так случается.

Недавно в сети X был популярен этот твит (см. скриншот), и я обратил внимание. Это очередной сюрприз в Python, связанный с характерными для него уникальными деталями реализации.

Привет!)
Возникали ситуации, когда стандартных методов поиска веб-элементов не хватало для полноценной автоматизации? То кнопка не нажимается, то элемент перекрывается, то не подгружается. У всего этого есть разные причины и самые разные решения.
В этой статье как раз таки рассмотрим некоторые из таких проблем.