Python *

PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей. Для использования этого фреймворка, часто достаточно поверхностно понимать работу алгоритмов машинного обучения.

В этой статье мы продолжим реализацию собственный библиотеки машинного обучения на NumPy!

Всем привет! Меня зовут Дмитрий Поляков, я работаю аналитиком данных в команде ad-hoc аналитики X5 Tech. В этой статье мы хотели бы рассмотреть задачу прогнозирования, которая является чрезвычайно важной задачей в ритейле.

Мы детально рассмотрим основные преимущества и архитектурные особенности модели Temporal Fusion Transformer (TFT), наш подход к использованию этой модели в задаче прогнозирования спроса, и как нам удалось увеличить точность прогнозов в среднем на 7%, затратив при этом минимальные усилия.

Также эта статья будет полезна и тем, кто хочет глубже понять принципы работы TFT, изучить её применение в библиотеке Darts и решить задачу прогнозирования для множества многомерных временных рядов.

Привет, Хабр! Это Леша Жиряков, техлид backend-команды витрины онлайн-кинотеатра KION. В прошлом посте я рассказывал про альтернативы Pandas, а сегодня будем сравнивать две библиотеки — Polars и Pandas. Обсудим, какие преимущества есть у Polars и за счет чего она выигрывает в производительности. В посте — мой взгляд, но мнения по этому поводу, конечно, разные. Пишите, что думаете, в комментариях — будем обсуждать!

Современный мир пресыщен различной информацией, и в наше непростое время её важно уметь не только находить и сохранять. Многие наверняка заметили, что в на YouTube, кроме мусора, котиков и прочих бесполезных вещей (которые мы иногда не прочь посмотреть) есть масса полезного материала по самым различным темам. И иногда этот материал неплохо было бы сохранить себе на будущее, чтобы не зависеть от переменчивых настроений в мире.

В этой статье я хочу рассказать, как можно скачивать видео, аудио (1 часть статьи), плейлисты и целые каналы с YouTube (2 часть статьи) без использования VPN и на чистом Python-е. Сразу оговорка: VPN нам не понадобится, но мы сделаем собственное средство, которое будет решать "проблему с устаревшим и изношенным оборудованием Google Global Cache" (вы поняли, о чём я). Я думаю это средство будет особенно актуально сегодня, когда у многих россиян YouTube почти или совсем не работает.

Всем привет! На связи Дмитрий Берестнев, Chief Data Scientist в HiFi-стриминге Звук. Сегодня я расскажу о том, как мы реализовали систему подбора аудиокниг и зачем это вообще было сделано. В статье мы фокусируемся на принципе рекомендации похожих книг (а подходы для авторов в нашем случае были сделаны аналогично).

Эта статья написана для начинающих пользователей, которые хотят разобраться в работе сервиса отдачи информации zakupki.gov.ru. Мы шаг за шагом разберем, как получить токен для физического лица, как выглядит XML-документ для запроса и как написать простую программу на Python для взаимодействия с сервисом. Это не руководство от профессионала, а скорее дневник выживания: как не сойти с ума, пока пытаешься подружиться с сервисом zakupki.gov.ru.

Я патентный поверенный, мне интересно работать с данными, у Роспатента появилась открытая и удобная для обработки статистика по зарубежным заявителям (https://www1.fips.ru/registers-web/ ), и мне стало интересно поизучать ее.

Коротко о процессе: скачал два файла с данными (за 2023 год и за 2024 год (с учетом даты выхода статьи это почти полные данные за 2024 год)), с помощью небольшого скрипта на питоне построил следующие графики:

Привет, Хабр! Меня зовут Леша Жиряков, я техлид backend-команды витрины онлайн-кинотеатра KION: путь от разработчика до этой должности прошел за три года. Сейчас я продолжаю готовить свою серию статей и докладов про Python — всегда топлю за него, хочу, чтобы этот ЯП использовали в проде как можно чаще и больше. Сегодня расскажу про наш сервис Remote Config и A/B-эксперименты — это переработка одного из моих докладов. Если что, задавайте вопросы в комментариях — постараюсь на все ответить.

Плейбук ансибл завершался с ошибкой
>>The module failed to execute correctly, you probably need to set the interpreter.\nSee stdout/stderr for the exact error
на целевом узле установлен Python 3.6.8, а ошибка связана с функциональностью, введенной в Python 3.7 и выше. Решение этой задачи осложнялось, так как обновить Python на CentOS 7 невозможно из-за EOL (End of Life) статуса.

PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей.

В этой статье мы продолжим реализовывать собственную библиотеку машинного обучения на NumPy!

Сегодня я к вам с новым практическим проектом на Python. На этот раз мы создадим полноценного Telegram-бота для продажи цифровых товаров с базой данных, которой будем управлять через SQLAlchemy 2, админ-панелью, пользовательской частью и интегрированной оплатой через Юкассу.

Я шаг за шагом проведу вас через все этапы разработки такого бота: начиная от регистрации токена в BotFather и заканчивая деплоем готового продукта на удаленном хостинге, чтобы бот мог бесперебойно работать 24/7 без привязки к вашему компьютеру или интернет-соединению.

Как добавить кучу настроек для администратора в свой проект на django без дополнительных сервисов feature-toggle и потом в них не потеряться.

Маркетинг есть везде. Не очень хорошего маркетинга всегда в два раза больше. Так вот некоторые так называемые маркетологи, чтобы добавить вуаль загадочности, решили назвать простые интеграции с ChatGPT ИИ-сотрудниками. Кто-то называет их НЕЙРО-сотрудниками. Суть от этого не меняется, в 99% случаях это просто интеграция с LLM, например ChatGPT. При этом они действительно могут нести осязаемую пользую для бизнеса и выполнения личных задач.

Всем привет! Меня зовут Шубин Вадим, я Data Scientist в компании Raft Digital Solutions. В этой статье я хотел бы рассказать о нашем опыте с фейл-сабмитом в существующий опенсорс-проект Axolotl и о том, какие уроки из него мы извлекли. Но обо всём по порядку. Давайте начнем!

Реализация проекта «SVG-виджеты для tckl/tk» позволяет устранить одну из главных претензий, предъявляемых к графическому интерфейсу приложений, разрабатываемых с использованием tk - устаревший дизайн виджетов. Переход от классических виджетов к svg-виджетам не требует больших усилий. В этом лично я убедился, переписав gui утилиты для работы с электронной подписью cryptoarmpkcs. Ее дистрибутивы под именем cryptoarmpkcs_svg для платформ Linux64 и Windows64 можно найти в проекте:

Одни из самых долгоживущих, самых скрытных и самых древних организмов на Земле. Грибы. Существа в скрытом царстве под горой. Они меня всегда увлекали.

В 1998 году внимание биологов привлекла гибель деревьев, чьи корни были опутаны грибницей. Тогда-то они и определили, что скопления опёнка темного в Орегоне не отдельные грибницы, а единый организм. Крупнейшее живое существо на Земле: размером с 880 гектаров и старше 2,4 тысячи лет.

Хочется написать симуляцию этого великолепного царства (прямо в браузере на Python и p5py). Посадить электронные споры, понаблюдать за ростом мицелия и восшедшими плодовыми телами, и проследить за спорами-путешественниками, как они создают новые колонии.

Добро пожаловать в путешествие в Царство Грибов.

Python известен своей простотой и предсказуемостью, но за этой доступностью скрываются интересные и неочевидные особенности, способные удивить программистов с базовым опытом(а если повезет, то и опытных). В этой статье мы рассмотрим несколько таких «фокусов» и тонкостей, чтобы глубже понять внутреннюю логику и философию языка.

Мобильная разработка продолжает активно развиваться по разным направлениям. Попробую выбрать несколько основных трендов развития в 2025 году:

1) ИИ

C выпуска Chat GPT осенью 2022 года и появления его аналогов у Yandex, Google и других компаний мы переживаем настоящий бум различных LLM. Спектр их использования довольно широк: ассистенты в чатах, помощники-анализаторы, генераторы контента и так далее.

Весной 2024 года Google представили ИИ-помощников, интегрированных как в саму ОС Android, так и в инструменты разработки Android Studio, а также SDK для подключения ИИ-помощников уже в своё собственное приложение. Примерно в то же время Apple объявили о создании своего ИИ-помощника на базе моделей OpenAI. Из-за разных ограничений, решения доступны не все пользователям, что делает крайне актуальной разработку аналогов (чем и занимается, в частности, Сбер). Также актуальным будет создание и обучение собственных ИИ-ассистентов на базе открытых LLM (например, известная и популярная Meta-LLama), чем уже заняты крупные компании.  

2) Кросс-платформенная разработка

Не секрет, что компания Google, разрабатывающая Flutter, в 2024 году сделала открыто ставку и на Kotlin Multiplatform, объявив совместимость с данной технологией одним из своих приоритетов. В этом году они активно занимались переводом Jetpack библиотек для разработки современного приложения Android и на кросс-платформу. Flutter также не сдаёт свои позиции и всё больше завоёвывает популярность во многих компаниях. Это хорошее решение для ускоренной разработки ряда клиентских приложений. Также он становится инструментом для удобного создания приложений под ОС Aurora.i

Столкнулись с обработкой огромного числа запросов и сложной логикой? В новой статье показано, как эффективно обрабатывать до 1 000 000 запросов к API, использовать асинхронный подход для быстрого получения данных и параллельно выполнять тяжелые вычисления в отдельных процессах благодаря ProcessPoolExecutor. Узнайте, как совмещать массовый асинхронный ввод-вывод с CPU-bound обработкой, эффективно масштабировать решения и оптимизировать производительность!

PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей.

В этой статье мы реализуем собственную библиотеку машинного обучения на NumPy!