Python *

Часто при работе с текстами мы хотим не только выделить главное из больших отрывков, но и переписать текст, сохранив его смысл. В предыдущем посте мы рассказали, как команда SberDevices делала AI Service суммаризатора. Сегодня давайте поговорим про наш опыт создания не просто парафразера, а именно рерайтера текста. В связке эти инструменты могут быть полезны для множества практических задач. Демо обоих сервисов доступны в маркетплейсе AI Services.

Приветствую. Данная статья не является новшеством. Это скорее сборка использования различных технологий для достижения одной цели — определение и анализ полученных данных. В моем случае - это аналитика аудиосодержимого. Нет, у меня не будет графиков по правилам Котельникова. Мы будем складывать полученные данные в различные базы данных и последовательно анализировать полученное, а также пытаться автономно на существующих мощностях переопределять речь в текст. К сожалению, в первой части больше теории.

Привет, Хабр! Я – Игорь Алимов, ведущий разработчик группы Python в МТС Digital, работаю над продуктами Smart Rollout, B2B портал. В этой статье я расскажу о том, как писать быстрый код на Python с использованием C-расширений и способах победы над GIL.

Интересно? Добро пожаловать под кат!

На этой неделе в издательстве Individuum вышел сборник рассказов «Пытаясь проснуться», написанных писателем и художником Павлом Пепперштейном и генеративной нейросетью ruGPT-3, разработанной командой SberDevices. 

«Пытаясь проснуться» — это первый в мире сборник рассказов, родившийся в результате сотрудничества писателя и его «двойника»-нейросети. Из 24 текстов в нём только половина принадлежит Пепперштейну — ещё дюжину сочинила генеративная нейросеть ruGPT-3, дополнительно обученная на рассказах Павла. 

В этом тексте мы расскажем, как обучали Нейроличность — двойника писателя — и что теперь будет с литературой (спойлер: а всё очень даже хорошо будет!).

Почему так сложно понять asyncio?

Асинхронное программирование традиционно относят к темам для "продвинутых". Действительно, у новичков часто возникают сложности с практическим освоением асинхронности.

Но будь я автором самого толстого в мире учебника по python, я бы рассказывал читателям про асинхронное программирование уже с первых страниц. Вот только написали "Hello, world!" и тут же приступили к созданию "Hello, asynchronous world!". А уже потом циклы, условия и все такое.

В данной статье рассмотрим интеграцию no-code базы данных с телеграмм ботом. Благодаря хорошему API и читабельной документации Airtable удобно использовать разработчику. При этом человеку, не знакомому с программированием, подвластно создание базы данных с нуля и аналитика без единой строчки кода. Фактически в данной статье получим готовый рецепт для быстрого запуска небольшого сервиса.

Привет, хабр!

Меня зовут Марк Порошин вместе с моим коллегой Артемом Шнайдером в DV Group мы занимаемся Data Science. Сейчас мы активно развиваем собственную платформу клиентских данных (CDP) DV Platform. Коротко расскажу, зачем вообще она нужна. Платформа обрабатывает данные из маркетплейсов и позволяет создавать и передавать сегменты пользователей, которые с наибольшей вероятностью совершат покупки конкретной категории или товара. Это позволяет оптимизировать маркетинговые бюджеты и увеличивать онлайн-продажи брендов.

Перед вами третий материал из серии статей, посвящённой настройке гиперпараметров. Если вы только осваиваете эту тему — взгляните на первую статью, в которой говорится о том, что такое настройка гиперпараметров. Во второй части, посвящённой настройке гиперпараметров в XGBoost, мы исследуем практический пример.В первом материале нашей серии, состоящей из трёх частей, мы говорили о том, как подбор гиперпараметров способен помочь в деле поиска оптимальных настроек, позволяющих получить наилучшие результаты от использования моделей машинного обучения. Затем, во втором материале, мы разобрались с тем, как проводить настройку гиперпараметров в XGBoost, и выяснили, что модель, гиперпараметры которой подверглись настройке, даёт более точные прогнозы, чем модель, гиперпараметры которой не модифицировались.

Утро, лето, жара. Я просыпаюсь в 6:00 весь в поту. В квартире 27, на улице 21. Но по дороге на работу солнце возьмет свое, а наш офис находится на солнечной стороне. Каждое утро я вхожу в душное помещение, открываю окна, в надежде хоть немного его проветрить, включаю кондиционер. Как вы понимаете, всем дует в спину и включить кондиционер на полную не получится. Температура немного стабилизируется к обеду. С 14:00 до 17:00 можно жить и работать, а дальше все повторяется сначала.

Удаленное управление кондиционером – дело не новое, есть Smart технологии и мобильные приложения. Но случается, что кондиционер старенький, не smart, а заранее его запустить и прийти утром в прохладное помещение желание есть. Потому и было принято решение – автоматизировать функцию включения при помощи сервопривода и механического нажатия на кнопку.

Написание телеграмм бота, обучающегося при общении с Вами и умеющим искать ответы на Ваши вопросы в Википедии.

Как-то раз мне захотелось сделать для курса на платформе Эквио полный конспект всех текстовых материалов, чтобы удобно их перечитывать на досуге, так и родилась мысль, которая вылилась в небольшой инструмент для сбора данных, их обработки и создания pdf-файлов по материалам курса.

В статье поковыряем API сервиса для получения данных, а также посмотрим, как с использованием нехитрых подходов создать желанные конспекты.

Привет всем! В данной статья я постараюсь ответить на вопросы, связанные с оптимизацией работы кода. Мы затронем различные возможности оптимизации работы кода, которые очевидны опытным специалистам и о них, нередко, даже не задумываются начинающие Data Scientist'ы.

RFM — это метод, используемый для анализа потребительской ценности. Он группирует клиентов на основе истории их транзакций:

Recency (Давность) — Как давно клиент совершил покупку?
Frequency (Частота) — Как часто они совершают покупки?
Monetary Value (Денежная ценность) — Сколько они тратят?

В Python переменные и структуры данных не содержат объектов. Этот факт часто упускается из виду, и его трудно уяснить.

Вы можете успешно использовать Python годами, не вникая в нижеприведенные концепции, но полученные здесь знания, безусловно, облегчат решение многих из распространенных проблем Python.

Ранее я уже рассказывал о сужении типов с помощью isinstance(), assert и Literal. В сегодняшней заметке мы рассмотрим TypeGuard, новый специальный тип, который позволяет нам создавать кастомные функции сужения типов.

Рассмотрим библиотеку PyCUDA, как альтернативу CUDA для C/C++. Оценим её возможности и проведем сравнение производительности на конкретном примере, а именно реализуем алгоритм Харриса для детекции углов на изображении.

Начинающие аналитики могут смело класть эту шпаргалку в закладки, а мы приглашаем вас под кат за диаграммами и кодом, пока начинается наш курс по анализу данных. Для удобства мы сократили текст и перенесли его часть в комментарии, ближе к нужным строкам кода.

Пару лет назад мы в Just Work делали несколько похожих проектов, которые должны были обрабатывать данные, получаемые из одного внешнего HTTP API. Это API, несмотря на согласованные повышенные лимиты, изредка банило наши ключи доступа за малейшее превышение. Из-за этого ответственность за соблюдение лимитов лежала на клиентах. В дальнейшем, проектов, использующих это API, должно было становиться все больше, и заказчика не устраивала перспектива разбираться с каждой реализацией по отдельности.

В итоге было решено сделать собственный прокси-сервер, который реализовывал бы контроль скорости и предоставлял бы асинхронный доступ к API.