Рубрика «python»

Когда только начинаешь кодить, многое приходится делать вручную: переименовывать файлы, проверять данные, снова и снова запускать тест. Это нормально, но рано или поздно приходит мысль: «А можно ли сделать так, чтобы всё работало само?» 

Всё, конечно, не заработает, но Python заметно сокращает рутину. Например, с его помощью можно скачивать файлы, отправлять отчёты, проверять API, заходить в браузер и кликать по кнопкам. Если какое-то действие приходится выполнять слишком часто — значит, пора его автоматизировать.

Читать полностью »

Введение

Автоматизация тестирования в мире САПР – это вызов, который невозможно переоценить. Инженеры, архитекторы и проектировщики создают сложнейшие модели, а разработчики ПО ломают голову, чтобы их инструменты работали без сбоев. Но чем мощнее становится программное обеспечение, тем сложнее его тестировать. Проверять САПР вручную – всё равно что искать иголку в стоге сена, который кто-то ежедневно переворачивает. Мы быстро поняли, что такой подход не работает. Поэтому решили изменить систему и построить свою.

Читать полностью »

Подключение самодельных устройств к умному дому Яндекса с Алисой - 1

В этой статье мы разберёмся, как подключать самодельные устройства к умному дому Яндекс с Алисой (далее - УДЯ). В качестве такого самодельного устройства у нас выступит Wi-Fi-метеостанция на ESP8266, обладающая следующими возможностями:

  • вывод уровня углекислого газа, температуры и влажности с датчика Sensirion SCD-30

    Читать полностью »

Вы никогда не задумывались, а куда вообще коннектится все то что у вас дома в сети ? Все эти Windows, MacOS, iOS и прочие проприетарные и умные утюги ? А это не сложно посмотреть. Сегодня в нашем кружке 'Оч.умелые ручки' мы будем следить за теми, кто следит за нами.

Наша цель - построить карту и графики того куда коннектится все то что сидит в сети дома. И не по трафику, понятно что какая-то там условная Амедиатека будет в топе, а именно про то, куда устанавливаются соединения. Готовить будем на Mikrotik, Grafana и Victoria Logs. В результаты мы получим что-то вроде вот этого:

Читать полностью »
Обучить модель RoBERTa расстановке запятых на балконе для продакшена - 1

RoBERTa — улучшенная версия модели BERT, разработанная Facebook AI. Она показывает отличные результаты в задачах обработки естественного языка, таких как классификация текстов и генерация ответов.

Читать полностью »

Всем привет, меня зовут Аббакумов Валерий.

Я Python разработчик, в основном занимаюсь бэкэндом веб приложений и каждый раз когда дело доходит до разворачивания нового проекта по моей щеке начинает течь слеза.

Думаю, никто не будет спорить с тем, что локальное разворачивание нового проекта может вызвать неограниченное количество проблем. В данной статье я хочу представить выстраданную годами структуру проекта и организацию его окружения, которые помогают избежать большей части проблем, связанных с локальным разворачиванием проекта.

Читать полностью »

Алгоритм Краскала — это жадный алгоритм, который используется для нахождения минимального остовного дерева (MST) в связном, взвешенном и неориентированном графе. В контексте генерации лабиринтов он применяется для создания структуры, где каждая ячейка соединена с другими без циклов и недостижимых областей. В результате получается так называемый "идеальный лабиринт", в котором из любой точки можно попасть в любую другую по единственному пути.

Постановка задачи:

Необходимо разработать алгоритм генерации лабиринта, который удовлетворяет следующим условиям:

Всем привет! Меня зовут Константин Некрасов, я работаю дата-сайентистом в Газпромбанке. Хочу рассказать про инструмент, который серьезно упростил мою повседневную работу с данными, и поделиться им.

Если вы когда-нибудь занимались машинным обучением, то знаете — перед тем как строить модель, нужно как следует изучить свои данные. Этот этап называется EDA (Exploratory Data Analysis), или разведочный анализ данных (РАД). Он критически важен — именно здесь мы находим скрытые закономерности, выдвигаем первые гипотезы и понимаем, как лучше обработать данные для будущей модели.

Читать полностью »

При разработке приложений на основе больших языковых моделей (LLM, Large Language Model) встает вопрос: вызывать ли модель напрямую через API (например, OpenAI) или использовать специализированные фреймворки вроде LangChain или LangGraph. Ниже мы рассмотрим, с какими сложностями сталкивается разработчик при прямом использовании LLM, и как LangChain и LangGraph помогают упростить создание сложных диалоговых и агентных систем. Также приведем примеры кода, сравнивая прямые вызовы с использованием этих фреймворков, и обсудим, когда их применение оправдано.

Проблемы при прямом вызове LLM API

Читать полностью »

Тема компьютерного зрения достаточно обширна: в ней рассматриваются различные способы распознавания статичных изображений и видео. Однако многие из предлагаемых в интернете решений требуют повышенных вычислительных мощностей, сложного ПО и специального оборудования.

В этой статье мы не будем рассматривать что‑то сложное, а вместо этого разберём создание простого сервера для распознавания изображений на Python.

Выбор языка Python для работы с OCR не случаен. Этот язык поддерживает множество библиотек и фреймворков, некоторые из которых мы будем использовать для создания нашего сервера.

Начинаем установкуЧитать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js