Возможности Python впечатляют

👉 @PythonPortal

Изучай алгоритмы computer science наглядно

Этот онлайн-инструмент помогает разобраться с широким спектром алгоритмов через интерактивные визуализации.

Пошагово проходи выполнение каждого алгоритма, наблюдай, как изменяются структуры данных, и понимай логику каждой операции. 😑

👉 @PythonPortal

Эксперимент: диффузионная текстовая модель на 11 млн параметров

Разработчик тестирует миниатюрную символьную диффузионную модель (всего 11M параметров), основанную на переработанной версии nanochat GPT. Вместо классического авторегрессионного декодирования используется диффузионный подход, а обучается модель на датасете Tiny Shakespeare.

В процессе экспериментов исследуются разные стратегии маскирования токенов. Простая схема с равномерной вероятностью уступает новым методам, где маскирование идёт блоками слева направо = это повышает качество вывода и даёт возможность частично переиспользовать KVCache.

Самое интересное, автор попробовал применять маскирование по правилам «Игры жизни» Конвея, и это дало неожиданные, но визуально захватывающие результаты.

Он предполагает, что подобные нестандартные схемы маскирования могут привести к новым эффектам и улучшениям в генерации текста.

Эксперимент ещё в работе, но уже выглядит как увлекательное направление для развития текстовых диффузионных моделей.

👉 @PythonPortal

Машин лернинг наглядно

👉 @PythonPortal

Визуализируй большие векторные данные в Python — БЫСТРО!

Надоели медленные и громоздкие инструменты для визуализации больших векторных датасетов в Python?
Открой для себя этот однострочный трюк с Leafmap + DuckDB, который позволяет мгновенно отрисовывать огромные векторные наборы данных, даже размером в гигабайты - прямо в Jupyter Notebook.

В этом видео ты узнаешь, как:

Без труда визуализировать миллионы векторных объектов
Использовать Leafmap + DuckDB для динамической выдачи векторных тайлов
Работать с GeoParquet, GeoPackage, данными из облака и не только
Создавать полностью интерактивные карты — без вылетов браузера

Пример ноутбука: https://leafmap.org/maplibre/duckdb_layer

👉 @PythonPortal

Годы юзал Chrome и только сегодня узнал об этом 😅

Вводишь в адресную строку: chrome://chrome-urls — открывается список всех внутренних страниц браузера - от отладочных тулзов до экспериментальных фич.

Полезные штуки, которые там можно найти:

- chrome://flags → скрытые настройки
- chrome://gpu → информация о работе GPU
- chrome://net-export → отладка сети

Ставьте лайк, если тоже не знали, посмотрим сколько нас

👉 @PythonPortal

Python митап от Авито 27 октября в Москве! ☄

Вечером 27 октября вас ждут в офисе на Лесной, чтобы обсудить:

➡ кейс оптимизации GC в Python от Саши Федосеева, backend-инженера из команды Main Page Tech Авито;
➡ как mypy укрощает Python в большой компании вместе с Сергеем Яхницким из Яндекса.

После докладов, как и сказали выше, вместе с участниками спикеры обсудят, подходит ли Python для запуска больших нагруженных решений в формате круглого стола.

Для тех, кто не успевает вырваться из офиса или дома, будет онлайн-трансляция.

Так что не откладывайте, регистрируйтесь и зовите коллег — все подробности по ссылке

Это всё объясняет

👉 @PythonPortal

Надо собирать данные с сайтов, но пользоваться готовыми облачными сервисами неудобно 🎧

Платно, сложно контролировать обход блокировок и не всегда понятно, что делается с данными. Вся эта история быстро превращается в чёрт пойми что

Случайно наткнулся на ScrapFly Scrapers, это опенсорсный набор Python-скрейперов под ~40 популярных сайтов (Amazon, eBay, TikTok и др.). Код асинхронный, работает через ScrapFly API, использует parsel и пригоден как учебная база или старт для своих парсеров.

Проект позиционируется как учебный, тоесть можно быстро посмотреть архитектуру и взять рабочие примеры, но перед реальным запуском стоит проверить юридические и этические моменты.

👉 @PythonPortal

В Python можно распаковывать последовательности с помощью *, чтобы работать с переменным количеством элементов. При этом * можно ставить в любом месте и он соберёт все лишние элементы в отдельную переменную.

a, b, c = 10, 2, 3      # Стандартная распаковка

a, *b = 10, 2, 3        # b = [2, 3]

a, *b, c = 10, 2, 3, 4  # b = [2, 3]

*a, b, c = 10, 2, 3, 4  # a = [10, 2]

👉 @PythonPortal

Итоги недели, если коротко:

👉 @PythonPortal