Появилась свободное время, и я решил сделать RAG (Retrieval Augmented Generation) для нашей компании. Компания небольшая, но документации технической и бизнес накопилось очень много, в основном на wiki.

Цель - подключить бота в slack, который быстро может выдать инфу по нужной теме.

Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных хранилищ и других источников; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; уменьшения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.

Эта статья будет вам полезна, если вы новичок, который по каким-то причинам обрабатываете большие объёмы данных при помощи Pandas, и вам нужно его ускорить с минимальным количеством правок в коде.

В этой статье — живая техническая история о том, как написать свои алгоритмы цифровой реставрации, использовать машинное зрение и нейросети для восстановления утраченного и, возможно, спасти кусочек человечества от забвения.

В этой статье расскажу, как автоматизировать процесс рассылки писем по электронной почте. Статья будет полезна абсолютно каждому, кто когда-либо сталкивался с необходимостью отправлять информацию или рекламные сообщения большому количеству получателей.

За счёт правильных, даже необязательно новых, а просто верно выбранных архитектурных подходов можно заставить работать не один конкретный запрос, а тысячу или даже миллион. Это становится краеугольным камнем, потому что объёмы данных растут с такой скоростью, которую мы даже представить себе не могли ещё пять лет назад.

Эта книга – практическое пособие для начинающих программистов, желающих научиться создавать с нуля компьютерные игры на «дружественном» для новичков языке Python. Каждый ее раздел представляет собой проектирование очередного этапа игры, включая придумывание и «оживление» игрового персонажа, его противников, разработку дополнительных игровых элементов и налаживание их взаимодействия между собой. Кроме того, в ней рассмотрены тонкие моменты, связанные с подготовкой графических изображений и звуковых файлов с целью создания визуальных и звуковых эффектов. Все разделы содержат примеры исходного кода с подробным описанием работы каждого его фрагмента.

Почитав интернет и пару вводных книжек, отправился учиться на ДПО в МФТИ. В качестве выпускного проекта придумал себе задачу — создать рекомендательную систему для стихов. Для песен рекомендательные системы есть, для книг — есть, для фильмов — есть, для стихов — нет. Непорядочек. А значит, этому городу нужен герой! Чип и Дейл Обезьянка с Питоном спешат на помощь!

Материал будет полезен тем, кто ищет первую работу или не так давно её нашёл. Примеры будут из области Python Backend, но наблюдения универсальны и спокойно перекладываются на другую область. Поехали!

Сегодня я побуду автором такой статьи — я расскажу вам про то, какие штуки я использую в разработке на питоне, если что-то из этого будет кому-то полезно — я буду рад. В своё время мне этого не хватало. А если вы знаете что-то круче — разнесите меня в комментариях.

Статья получилась ОГРОМНАЯ, и у меня был большой соблазн разбить её на сотню статей поменьше, чтобы в каждой ставить ссылки на свой телеграм-канал и получать гонорар за каждую по отдельности. Но я не буду. Пусть знания будут сгруппированы вместе. Welcome!

Привет, хабр! В данной статье хочу больше чем обычно рассказать про оптимизацию запросов к базе данных в Django. Расскажу о том, как правильно не только запрашивать, но и создавать или обновлять записи в базе. В статье будет много примеров, генерируемый SQL, типы данных, индексы и выводы планировщика запросов.

В 2025 году Python остается одним из самых популярных языков программирования, а его возможности для создания графических интерфейсов (GUI) продолжают радовать разработчиков. В этой подборке — шесть лучших инструментов, которые выделяются функциями, активностью сообщества и фишками. Погружаемся в мир кнопок, окон и виджетов — от проверенной классики до ярких новичков GitHub.

У каждого наступает момент, когда нужно быстро освежить в памяти огромный пласт информации по всему ML. Причины разные - подготовка к собеседованию, начало преподавания или просто найти вдохновение.

Времени мало, объема много, цели амбициозные - нужно научиться легко и быстро объяснять, но так же не лишая полноты!

«Python Machine Learning: The Complete Guide to Understand Python Machine Learning for Beginners and Artificial Intelligence» — это книга автора Оливера Сорансана.

В ней рассказывается о принципах работы нейронных сетей и искусственного интеллекта. Книга содержит информацию об основных терминах и концепциях, обучающих наборах, алгоритмах и многом другом.

Пришла мне тут по работе задача сделать возможность добавления товара в корзину пользователем без авторизации. Корзина, причем должна храниться на бэке для того, чтобы можно было проводить аналитику по неоформленным заказам, а также, если пользователь авторизуется, то добавлять эту корзину к его профилю для доступности ее с любых других устройств, на которых он (пользователь авторизован)....

В мире Python существует много мифов о том, как работают переменные. Одни говорят, что "всё передаётся по ссылке", другие утверждают обратное. Правда, как обычно, лежит где-то посередине и гораздо интереснее простых объяснений. В этой статье мы детально разберём механизмы работы с памятью в Python 3.13, изучим различия между mutable и immutable объектами, и поймём, когда Python создаёт новые объекты, а когда переиспользует существующие. Дабы статье пожить подольше - рассмотрю только версию 3.13.

Современные голосовые помощники это мощные приложения, сочетающие обработку речи, машинное обучение и интеграцию с внешними API. В этой статье создадим базовый проект персонального ассистента на Python, используя библиотеки whisper, webrtcvad, gTTS и другие. Наш ассистент будет:
- Слушать микрофон
- Определять начало и конец речи с помощью VAD (Voice Activity Detection)
- Преобразовывать речь в текст через модель Whisper
- Отправлять запросы на локальный LLM для генерации ответа
- Читать ответ вслух с помощью gTTS
- Начинать/останавливать запись по клавише пробел

Проект может служить как началом для экспериментов, так и для прототипирования реальных решений.

Это скорее вопрос чем констатация факта.
Последний раз загружал twine'ом обновление своего модуля 11 июня. И последние дня 4-5 безуспешно пытался опубликовать еще одну библиотеку. Я уже "напряг" ChatGPT, проверил все - токен "для всех проектов", .whl и tar.gz маленькие и не битые, загружается что то одно до 100% и висит. Пробовал по одному - такая же картина.