Python *

Привет! Меня зовут Александр Кулагин. Я не занимался разработкой профессионально, но заинтересовался созданием нейросетей. После изучения основ Python, NumPy и TensorFlow я захотел попрактиковаться на реальных задачах. Так я решил создать проект, который оценивает, какие компании потенциально заинтересованы в сотрудничестве с конкретным бизнесом.

В этой статье я расскажу о процессе создания проекта: от поиска заказчика и сбора данных до финального этапа — создания веб-интерфейса. Проект претерпевал много изменений, потому что реальность вносила коррективы: иногда у меня не хватало знаний, иногда изначальное решение просто нельзя было применить. 

Привет Хабр!

Сегодня с вами участники профессионального сообщества NTA Пётр Хрущёв.

Как прочитать файл Excel, если он напоминает монстра Франкенштейна? Как склеить множество таких файлов в единый датасет и обработать их, не потеряв ни одной ячейки? Это и многое другое, включая подробности разработки нового инструмента — найдёте в посте.

В данной статье разберемся, как написать виртуальную клавиатуру, используя Python+Opencv.

Идея заключается в создании виртуальной клавиатуры, выводе на экран и возможности ее использования. Подразумевается, что клавиатура будет работать с текстовыми редакторами. Для того, чтобы нажать на кнопку, нам потребуется кликнуть на нее, поэтому представим, что кликом будет служить соединение указательного и среднего пальцев. Теперь можно писать код.

Лень каждый раз прописывать изображения для спрайта? layeredimage не удовлетворяет вашим потребностям? Тогда эта статья для вас.

Почему я решил написать статью на тему олимпиадного программирования и решения проблем? Как по мне, любому человеку важно постоянно тренировать свои навыки, будь то спортсмен или программист. Решение задач закрепляет материал, заставляет человека думать и постоянно развиваться.

Текста и кода будет много, постарался сделать как можно более качественее. Весь код и примеры я буду показывать преимущественно на Python.

Так как же стать спортсменом - да не обычным, а программистом-спортсменом?

Привет, Хабр!

Что такое предсказательное моделирование? Проще говоря, это искусство и наука прогнозирования будущего, основанная на изучении и анализе прошлых и настоящих данных. Это не просто гадание на кофейной гуще или предсказания астролога; это строгий научный процесс, в котором данные, собранные из прошлых событий и текущих тенденций, анализируются с использованием сложных математических и статистических методов для выявления закономерностей и тенденций. Эти знания затем применяются для предсказания будущих событий и трендов, позволяя нам принимать более обоснованные и эффективные решения.

В этой статье поговорим о том, что такое кэширование и о его преимуществах, как настроить кэширование в Django, какие бэкенд-системы поддерживают Django, а также о лучших практиках кэширования. Материал будет полезен в первую очередь начинающим веб-разработчикам.

В этой статье мы обсудим паттерн "Cancellation Token", популярный в некоторых других языках, но почему-то обойденный вниманием в Python-сообществе. Он о том, как безопасно и красиво завершать работу функции, треда или корутины.

Перевод туториала по фреймворку для построения TUI (текстовых интерфейсов). Кроссплатформенность, возможность вывода в веб, а также олдскульность.

Улучшите качество кода, украсив его оператором match и срезами объектов.

Python не случайно стал невероятно популярным в современной технической среде. Он, если сравнивать его с другими языками программирования, возможно, является самым удобным и доступным для новичков. И, вместе с этой доступностью, он ещё и обладает огромными возможностями. С его помощью можно решить множество задач в самых разных сферах, им пользуются веб-разработчики, дата-сайентисты, учёные.

По мере того, как Python развивался, его создатели очень старались, чтобы код, написанный на этом языке, не терял бы хорошей читабельности и лаконичности. Хотя для освоения многих возможностей Python могут понадобиться некоторые усилия, результатом приложения этих усилий будет чистый и красивый код. Это более чем стоит сил, потраченных на изучение языка.

В этом материале мы рассмотрим две таких возможности: оператор match и создание срезов строк и списков. Мы подробно разберёмся с тем, как работают эти механизмы, а так же изучим несколько примеров, которые позволят вам познакомиться с синтаксисом и семантикой соответствующих конструкций.

Как-то я изучал release notes новой версии Python 3.12, и в разделе о депрекациях моё внимание привлекла следующая фраза:

utcnow() и utcfromtimestamp() из datetime.datetime устарели и будут удалены в будущей версии.

Если вы следили за моими туториалами по веб-разработке, то видели, что я часто использую utcnow(); очевидно, мне придётся переучиваться и использовать альтернативу, готовясь к неизбежному удалению этой функции (вероятно, это произойдёт спустя несколько лет, так что причин для паники нет!).

В этой краткой статье я подробнее расскажу о том, почему эти функции попали под нож и чем их можно заменить.

Нет, нет, я совсем не про геометрию или физику, я про множества!

Точнее про множество того, что вы знаете.

К сожалению, множество знаний у ML разработчиков всех уровней часто представляет из себя именно такое. Хотелось бы попробовать озвучить некоторый, как кажется, более глубокий взгляд на привычные уже нам в ML вещи, вероятно, написать даже целую серию статей и попробовать в них посмотреть на многие классические аспекты машинного обучения с сильным погружением в теорию вероятности, математический анализ и линейную алгебру, или обратить внимание на просто некоторые неочевидные вещи.

В дебютной статье речь пойдет про всем нам уже привычные метрики классификации: accuracy, precision, recall и f1-score

Если вам нужно решить задачу коммивояжёра, то нет ничего проще. Нужно просто взять квантовый компьютер с числом кубитов не меньшим числа вершин рассчитываемого графа…

Нет под рукой квантового компьютера? Не беда, читайте дальше и узнаете, как можно решать данную задачу на классическом компьютере за полиномиальное время* от числа вершин.

Химия, как наука, всегда требовала точности, глубокого анализа и системного подхода. С развитием вычислительных технологий открылись новые перспективы для химиков: возможность использовать программирование для моделирования, анализа данных и ускорения процессов исследований. В этой статье мы погрузимся в мир химии, представленный через призму Python - мощного языка программирования, который стал надежным инструментом для химиков в их исследованиях. Мы рассмотрим ключевые библиотеки, инструменты и подходы, позволяющие применять Python для анализа химических данных, создания моделей молекулярной структуры и многого другого. Давайте вместе исследуем, как Python становится неотъемлемой частью химических исследований, расширяя горизонты возможностей в этой захватывающей научной области.

Эта вторая статья из серии. В ней мы разберём сохранение данных, функцию register_next_step_handler, напишем часть бота сбора обратной связи.

Эта статья направлена именно на новичков, в ней я постараюсь объяснить тему ботов на примере сбора обратной связи.

Протокол gRPC в данный момент является довольно распространёным решением (почему, очень хорошо описано в статье от Яндекса). На работе мы также используем его везде, где идёт речь об общении микросервисов друг с другом. Но, к сожалению, когда я начал вникать в устройство и применять его, столкнулся с некоторыми сложностями в реализации сервера на Python, которые показались мне неоправданными.

Всем доброго дня. Совсем недавно я закончила продвинутый курс от Deep Lerning. Курс объемный, много свежей информации. Мне, как закончившей прикладную математику и часто по работе соприкасающейся с искусственным интеллектом (нейросетки, генетика, fuzzy logics) было не сильно сложно, но мега-увлекательно за счет того, что ребята очень заинтересованные и рассказывали про свежие интересные модели, еще и на русском языке. Приятно видеть, что ИИ-сфера в нашей стране тоже не стоит на месте.

Хотелось сделать своими руками что-нибудь эдакое полезное и одновременно мега-современное и вот что я придумала. У нас есть частный дом, там есть дворовые коты, которых надо кормить и в мое отсутствие. А так же есть еще птицы, кроты, чужие вездесущие собаки и другая живность, которых не стоит кормить, если не хотим, чтобы они у нас все поселились. Так вот, а что, если прикрутить модель детекции изображений к умной кормушке? Далее было бы здорово научиться использовать голосовые команды, например, на закрытие кормушки. И чтобы не писать никаких специальных программ, воспользуемся телеграмм-ботами, телеграмм стоит почти в каждом телефоне.

В данной статье я сделала акцент именно на том, как пользоваться моделями детекции изображений на практике.

Хакатон – это всегда повышенный стресс, потому что за короткое время нужно найти лучшее решение для поставленной задачи. Вам придется обучить десятки моделей, найти оптимальную комбинацию гиперпараметров и при этом координировать действия с командой. Чтобы минимизировать хаос совместной разработки, предлагаю воспользоваться MLflow. С его помощью вы сможете синхронизировать усилия всей команды, а также иметь доступ к истории всех экспериментов: к обученным моделям, их гиперпараметрам, метрикам и не только. Узнайте, как поднять удаленный сервер MLflow Tracking, приложив минимум усилий.

Ну вот и пришла пора погрузиться в недра asyncio и подробнее познакомиться с циклом событий. С его помощью мы научимся писать собственные асинхронные веб-серверы, создавать асинхронные драйверы внешних устройств и справляться с вычислительно-затратными задачами в асинхронных приложениях.

Привет, Хабр!

NLTK предлагает удобные инструменты для множества задач NLP: токенизация, стемминг, лемматизация, морфологический и синтаксический анализ, а также анализ настроений. Библиотека идеально подходит как для начинающих, так и для опытных разработчиков, предоставляя интуитивно понятный интерфейс и обширную документацию.

В NLTK включены корпуса текстов и словарные ресурсы, такие как WordNet, позволяющие работать с огромным объемом текстовых данных. Это делает NLTK мощным инструментом для анализа и обработки текста на разных языках.

NLTK — это свободно распространяемая библиотека Python, разработанная для работы с человеческим языком. Это комплексный набор инструментов, предназначенный для символьной и статистической обработки естественного языка. Она предоставляет легкий доступ к более чем 50 корпусам текстов и лексическим ресурсам, таким как WordNet, а также набор библиотек для классификации, токенизации, стемминга, метки частей речи, синтаксического анализа и семантического рассуждения.