Привет, Хабр! В этой статье мы затронем один из аспектов множественного тестирования, а именно определение оптимальных размеров групп в случае общей контрольной группы. Докажем теоретически, что предлагаемый способ является оптимальным и сравним его с другими популярными подходами.
Меня зовут Андрей Устьянцев, я ведущий аналитик направления Big Data Лиги Цифровой Экономики. Этот текст — техническое продолжение ранее написанных мной материалов:
Всем привет, в этой части мы добавим функционала нашему SpyWare, чтоб было поинтереснее отслеживать что творится с нашим компом, пока нас нет рядом. Давайте начинать =)
...
Пару минут чтения спустя, вы узнаете как отследить вашего пушистого хацкера ну или кого-то друго-го не менее любопытного)
...
Данный метод мне предоставляет больше удовольствия чем игры с revers shell (но он тут тоже будет), только представьте, получаете сообщение от бота, что кто-то запустил ваш ПК. Вы делаете снимок с веб-камеры а там ...
Ваш пушистый друг, играет в дотку с вашего компа, пока вы на работе, но это все в лучшем случае) На этой позитивной ноте мы готовы переходить к следующему модулю, хоть он и мал, но открывает безграничные возможности.
Привет, Хабр!
На связи участники профессионального сообщества NTA Рощупкин Богдан, Сахоненко Егор и Алёшин Максим.
В посте мы рассмотрим, насколько эффективен torch.compile() на практике, заглянем под капот «двушки» PyTorch 2.0, чтобы узнать, как работает этот метод и какие преимущества он дает.
Разработчики PyTorch заявляют, что torch.compile() может дать прирост производительности до 50% по сравнению с обычным кодом PyTorch. Для проверки этого заявления мы проведем ряд экспериментов на разных моделях и данных, выясним, есть ли реальная выгода от использования torch.compile().
Многие люди, когда либо имевшие дело с нейронными сетями, наверняка задумывались, можно ли написать нейросеть, которая сама будет создавать нейросети для решения каких-либо задач. Так вот в этом цикле статей я решил реализовать это. Одним из этапов алгоритма будет генерирование нейросети из списка слоёв. В связи с некоторыми ограничениями, накладываемыми методами реализации (о которых будет сказано в следующих частях, когда мы начнём объединять код из этой статьи с RL ʕ⊙ᴥ⊙ʔ ), входные данные для генератора будут представлены в виде строки случайной длины, содержащей упорядоченный набор слоёв с их параметрами. Генерировать сеть будем для задачи классификации картинок (разобьём это пугало первым).
Привет, Хабр! Эта статья посвящена исследованию о том, насколько тесен мир хоккея.
Меня зовут Рашит Гафаров, я начинающий дата-инженер и выпускник Яндекс Практикума. Мы с наставницей Юлией Муртазиной и ещё пятью студентами проанализировали с помощью Pytnon связи между хоккеистами в КХЛ.
За референс взяли расчёт числа Эрдёша-Бэйкона — шуточное расстояние между математиками или актёрами.
Крайне важный кейс для бизнеса — автоматизация бизнес процессов, где раньше можно было только использовать, например, оператора или клиентского менеджера, а сейчас им на помощь и замену чат-боты, голосовые ассистенты и вот и настало время, когда без машинного обучения и NLP уже никуда. Предлагаю рассмотреть NER сервисы и если обратиться к wikipedia:
Named-entity recognition (NER) (also known as (named) entity identification, entity chunking, and entity extraction) is a subtask of information extraction that seeks to locate and classify named entities mentioned in unstructured text into pre-defined categories such as person names, organizations, locations, medical codes, time expressions, quantities, monetary values, percentages, etc.
Доброго времени суток уважаемый читатель. Хотелось бы немного поговорить об оптимизации наших с вам любимых WEB приложений, написанных на нашем горячо любимом и всеми уважаемом фреймворке Django. В частности речь в этой статье пойдёт об оптимизации изображений. А теперь по порядку.
Привет! Меня зовут Андрей, я - ведущий разработчик в "РТК ИТ". В этой статье речь пойдет об опыте перехода на паттерн external task в одной из наших систем.
Camunda — это BPM-движок для автоматизации бизнес-процессов. Она представляет собой набор библиотек, которые и позволяют выполнять описанные процессы.
Как мы в проекте работаем с camunda
В задачи проекта входит разбор и маршрутизация заказов с вызовами разных внешних API. Camunda используется в проекте для запуска разных процессов, построения маршрутов процесса с установкой соответствующих статусов, обработкой ответов внешних API с разными кейсами и ожиданием в процессе изменений статусов заказа.
Привет, Хабр! Если вас заинтересовал заголовок этой статьи, значит, вас интересует созданием телеграм-ботов, и вы стремитесь к совершенству в этом. Разработка телеграм-ботов требует не только креативности, но и правильной архитектуры. В этой статье мы рассмотрим 9 архитектурных антипаттернов, которые могут стать серьезными преградами на вашем пути к созданию бота.
Для многих начинающих разработчиков создание Телеграм бота может показаться достаточно простой задачей. Однако опытные знают, что успех в этой области зависит от многих факторов, включая архитектуру вашего приложения. Архитектурные решения могут определить, насколько ваш бот будет масштабируемым, надежным и легко поддерживаемым в будущем.
Проект представляет собой Telegram-бота для управления Docker-контейнерами. Бот позволяет запускать, останавливать и перезапускать контейнеры, а также менять их конфигурацию на лету.
В продолжение моей предыдущей статьи о MTA Log Parser хотелось бы поделится результатами работы над теми хотелками, которые появились после ее публикации. Появился первый feedback, который в итоге принес следующие нововведения:
Всем привет.
Не так давно выложил статью про бота.
И вот тут меня зацепил) один комментарий.
Уже в момент создания бота в голове крутилась реализация десктопного GUI-заменителя).
Сложности я там не увидел. Но шо-то народ говорит сложно. Не попробуешь - не узнаешь), а тут удалось выкроить немного свободного времени. Погнали)
Качаю Delphi 11CE (бесплатная, письма с ссылками приходили на яндекс-почту), ставлю Python4Delphi - увязывает между собой ЯП и Delphi4PythonExporter - позволяет экспортировать GUI на Delphi в Python (не пригодился).
Мгновенно набрасываю минимальный интерфейс:
Python является мощным языком программирования, который используется для решения широкого круга задач. В моем случае я нашел ему применение в автоматизации рутинной работы, для этого я пишу утилиты с графическим интерфейсом. Чтобы в некоторой степени ускорить процесс разработки новых утилит я создал комплекс, который предоставляет унифицированную кодовую форму, имеет модульную структуру и позволяет управлять несколькими утилитами в одном месте, позволяет в декларативной форме задавать пользовательские настройки, а система сама позаботится об их представлении и хранении.
Ещё на этапе собеседования в текущую команду передо мной поставили вопрос:
Применима ли автоматизация тестирования при проверке функционала чат‑ботов?
Я ответил "Да по-любому", и пошел изучать вопрос.
В наше время телеграм-боты стали незаменимыми инструментами для множества задач: от автоматизации рутиных операций до обеспечения высококачественного обслуживания клиентов. Успешное использование телеграм-ботов требует не только технической грамотности, но и понимания того, как пользователи взаимодействуют с вашим ботом и как можно улучшить этот процесс.
Аналитика для телеграм-ботов представляет собой ключевой инструмент для понимания того, как пользователи взаимодействуют с вашим ботом, какие запросы они делают, какие функции бота наиболее популярны, и какие моменты требуют оптимизации. Эти данные обеспечивают ценную информацию, которая позволяет вам принимать информированные решения и совершенствовать бота с течением времени.
В этой статье мы рассмотрим как реализовать аналитику для телеграм-бота.
Вчера прошла наша технологическая конференция SmartDev на которой мы подарили заслуженные призы победителям «Конкурса красоты кода». Свои работы прислали больше 1000 талантливых программистов. Некоторых мы даже пригласили к себе работать. Код оценивало очень большое жюри из экспертов Сбера и других компаний.
Напомним, что в конкурсе было пять категорий: Python, Java, Mobile (Android), Data Science, Fronted, — и в каждой из них было по три номинации.
Мы можем только догадываться, что происходило в рождественские выходные 1989 года, когда Гвидо ван Россум приступил к своему хобби-проекту. Что можно сказать о Python, чего ещё не было сказано? Это один из самых популярных языков в мире, первый язык, на котором я учился программировать по-настоящему, и одно из самых громких имён в сфере машинного обучения. Судя по всему, он ни за что не должен был получить всю ту популярность, которой добился. Его на несколько лет опережал Perl: релиз 1.0 вышел в 1987 году и пустил глубокие корни в мире Unix, компьютерной графики и биоинформатики.
Python имел ужасный Global Interpreter Lock (GIL) и был очень медленным по сравнению даже с другими языками с динамической типизацией. К тому же он разделил своё сообщество из-за перехода от версии Python 2 к версии 3. Даже сегодня есть люди, отказывающиеся прикасаться к нему после этого перехода. Но несмотря на все свои недостатки, ему каким-то образом удаётся быть успешным.
Во время перехода с Python 2 на 3 я учился на последнем курсе магистратуры и изучал Python 2, поэтому помню, как оттягивал освоение Python 3. К тому моменту переход длился уже почти десяток лет, поэтому многие библиотеки уже были обновлены. Но окончательный срок Python 2 был ещё далеко. Мне повезло, что мой переход оказался относительно безболезненным, но для многих людей это было не так. Давайте разберёмся, с чего всё началось, но пока совершим небольшое отступление.
При торговле любым активом нужно понимать какое-сейчас состояние рынка и для NFT это не исключение. В данном туториале я покажу, как собрать информацию об объеме продаж в разрезе коллекций за последние 24 часа в блокчейне TON используя Python.
