🆕🔥Новый материал.
👉 Типы (dtype) и преобразования в NumPy
📝 Материал посвящён типам данных (dtype) в NumPy: их выбору и устройству (числовые, логические, строки и др.), преобразованию с astype и view, промоушну типов, надёжным редукциям с явным dtype, получению информации о диапазонах (iinfo, finfo) и избеганию антипаттернов, таких как object-dtype и усечен
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/dtype-i-preobrazovaniya/
👉 Типы (dtype) и преобразования в NumPy
📝 Материал посвящён типам данных (dtype) в NumPy: их выбору и устройству (числовые, логические, строки и др.), преобразованию с astype и view, промоушну типов, надёжным редукциям с явным dtype, получению информации о диапазонах (iinfo, finfo) и избеганию антипаттернов, таких как object-dtype и усечен
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/dtype-i-preobrazovaniya/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Форма и представления данных в NumPy
📝 Материал охватывает манипуляции с формой и структурой массивов NumPy: изменение формы (reshape, ravel), добавление/удаление осей (newaxis, squeeze), перестановки (transpose, moveaxis), объединение (stack, concatenate), разбиение (split), повторы (repeat, tile), бродкастинг (broadcast_to) и важность
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/forma-i-predstavleniya-dannyh/
👉 Форма и представления данных в NumPy
📝 Материал охватывает манипуляции с формой и структурой массивов NumPy: изменение формы (reshape, ravel), добавление/удаление осей (newaxis, squeeze), перестановки (transpose, moveaxis), объединение (stack, concatenate), разбиение (split), повторы (repeat, tile), бродкастинг (broadcast_to) и важность
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/forma-i-predstavleniya-dannyh/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Индексация и срезы в NumPy
📝 Материал посвящён индексации в NumPy: базовая (срезы, ..., newaxis) и расширенная (булевы и целочисленные индексы), различие между возвращением вида (view) и копии, комбинация индексов, выбор по маске, операции gather/scatter, а также полезные утилиты и типичные ошибки.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/indeksatsiya-i-srezy/
👉 Индексация и срезы в NumPy
📝 Материал посвящён индексации в NumPy: базовая (срезы, ..., newaxis) и расширенная (булевы и целочисленные индексы), различие между возвращением вида (view) и копии, комбинация индексов, выбор по маске, операции gather/scatter, а также полезные утилиты и типичные ошибки.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/indeksatsiya-i-srezy/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Пропуски и маскирование в NumPy
📝 Материал посвящён работе с пропущенными и некорректными значениями в NumPy: обнаружение NaN/Inf, использование устойчивых к пропускам редукций (np.nan*, where), безопасные вычисления через out и where, стратегии заполнения (константы, интерполяция), применение маскированных массивов (np.ma) и типич
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/propuski-i-maskirovanie/
👉 Пропуски и маскирование в NumPy
📝 Материал посвящён работе с пропущенными и некорректными значениями в NumPy: обнаружение NaN/Inf, использование устойчивых к пропускам редукций (np.nan*, where), безопасные вычисления через out и where, стратегии заполнения (константы, интерполяция), применение маскированных массивов (np.ma) и типич
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/propuski-i-maskirovanie/
👍2🤯1
🆕🔥Новый материал.
👉 Ufunc‑и и векторизация в NumPy
📝 Материал охватывает универсальные функции (ufunc) в NumPy: их устройство как быстрых поэлементных операций с поддержкой бродкастинга, ключевые параметры (out, where, dtype), методы (.reduce, .accumulate, .at и др.), а также когда использовать np.vectorize и как избежать создания лишних временных ма
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/ufunc-i-i-vektorizatsiya/
👉 Ufunc‑и и векторизация в NumPy
📝 Материал охватывает универсальные функции (ufunc) в NumPy: их устройство как быстрых поэлементных операций с поддержкой бродкастинга, ключевые параметры (out, where, dtype), методы (.reduce, .accumulate, .at и др.), а также когда использовать np.vectorize и как избежать создания лишних временных ма
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/ufunc-i-i-vektorizatsiya/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Редукции и статистика в NumPy
📝 Материал посвящён статистическим операциям и редукциям в NumPy: от базовых (sum, mean, min/max) до продвинутых — квантилей, кумулятивных функций, гистограмм (histogram, bincount), взвешенных величин и численно устойчивых вычислений (например, log-sum-exp). Особое внимание уделено контролю точности
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/reduktsii-i-statistika/
👉 Редукции и статистика в NumPy
📝 Материал посвящён статистическим операциям и редукциям в NumPy: от базовых (sum, mean, min/max) до продвинутых — квантилей, кумулятивных функций, гистограмм (histogram, bincount), взвешенных величин и численно устойчивых вычислений (например, log-sum-exp). Особое внимание уделено контролю точности
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/reduktsii-i-statistika/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Линейная алгебра в NumPy
📝 Материал охватывает линейную алгебру в NumPy: различие между поэлементным и матричным умножением (* vs @), функции np.dot, tensordot, einsum, классические методы линейной алгебры (solve, svd, cholesky и др.), батчевые операции и важные аспекты численной устойчивости, выбора разложений и избегания i
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/linei-naya-algebra/
👉 Линейная алгебра в NumPy
📝 Материал охватывает линейную алгебру в NumPy: различие между поэлементным и матричным умножением (* vs @), функции np.dot, tensordot, einsum, классические методы линейной алгебры (solve, svd, cholesky и др.), батчевые операции и важные аспекты численной устойчивости, выбора разложений и избегания i
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/linei-naya-algebra/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Случайные числа в NumPy (новый API Generator)
📝 Материал посвящён современному API генерации случайных чисел в NumPy: использованию default_rng, генерации базовых и сложных распределений, обеспечению воспроизводимости и независимости потоков, а также практическим паттернам и типичным ошибкам, связанным со старым API, типами и эффективностью.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/sluchai-nye-chisla-novyi-api/
👉 Случайные числа в NumPy (новый API Generator)
📝 Материал посвящён современному API генерации случайных чисел в NumPy: использованию default_rng, генерации базовых и сложных распределений, обеспечению воспроизводимости и независимости потоков, а также практическим паттернам и типичным ошибкам, связанным со старым API, типами и эффективностью.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/sluchai-nye-chisla-novyi-api/
🔥3
🆕🔥Новый материал.
👉 Глобальное состояние модулей в Python
📝 Кратко: в Python каждый модуль загружается один раз и живёт как единый объект в памяти. Все import config во всём проекте ссылаются на один и тот же модуль. Это позволяет менять конфигурацию глобально и даже временно - через getattr()/setattr() и контекстный менеджер.
🌐 https://docs-python.ru/tutorial/sistema-importa-python/globalnoe-sostoyanie-modulei-v-python/
👉 Глобальное состояние модулей в Python
📝 Кратко: в Python каждый модуль загружается один раз и живёт как единый объект в памяти. Все import config во всём проекте ссылаются на один и тот же модуль. Это позволяет менять конфигурацию глобально и даже временно - через getattr()/setattr() и контекстный менеджер.
🌐 https://docs-python.ru/tutorial/sistema-importa-python/globalnoe-sostoyanie-modulei-v-python/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 NFS-хранилище для VDS через Tailscale
📝 Пошаговая настройка удалённого NFS-хранилища за NAT через Tailscale для Debian VDS. Рассказывается, как подвесить папку /storage к NFS, сделать симлинк для приложения и добиться, чтобы при падении NFS операции записи всегда завершались ошибкой, а не тихой записью локально.
🌐 https://docs-python.ru/other/nfs-hranilische-dlya-vds-cherez-tailscale/
👉 NFS-хранилище для VDS через Tailscale
📝 Пошаговая настройка удалённого NFS-хранилища за NAT через Tailscale для Debian VDS. Рассказывается, как подвесить папку /storage к NFS, сделать симлинк для приложения и добиться, чтобы при падении NFS операции записи всегда завершались ошибкой, а не тихой записью локально.
🌐 https://docs-python.ru/other/nfs-hranilische-dlya-vds-cherez-tailscale/
❤1
🆕🔥Новый материал.
👉 Утилита sshfs в Linux.
📝 Утилита sshfs - это способ "подмонтировать" каталог с удалённого сервера по SSH так, будто это обычная локальная папка. Работает он через FUSE (Filesystem in Userspace): все операции с файлами идут по SSH, а для приложений выглядит как нормальная файловая система.
🌐 https://docs-python.ru/other/utilita-sshfs-v-linux/
👉 Утилита sshfs в Linux.
📝 Утилита sshfs - это способ "подмонтировать" каталог с удалённого сервера по SSH так, будто это обычная локальная папка. Работает он через FUSE (Filesystem in Userspace): все операции с файлами идут по SSH, а для приложений выглядит как нормальная файловая система.
🌐 https://docs-python.ru/other/utilita-sshfs-v-linux/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Полнотекстовый поиск с Meilisearch
📝 Архитектура интеграции Meilisearch с Flask и MySQL. Рассматривается установка Meilisearch локально, создание минимальной схемы данных в MySQL и написание Python-скрипта для первичной индексации данных в поисковом движке
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-meilisearch/
👉 Полнотекстовый поиск с Meilisearch
📝 Архитектура интеграции Meilisearch с Flask и MySQL. Рассматривается установка Meilisearch локально, создание минимальной схемы данных в MySQL и написание Python-скрипта для первичной индексации данных в поисковом движке
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-meilisearch/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Что вообще за GitVerse и при чём тут VS Code
📝 Краткое руководство по интеграции GitVerse с VS Code: установка расширения, настройка авторизации через Personal Access Token, базовый рабочий цикл (клонирование, ветки, создание MR), код-ревью прямо в редакторе, работа с задачами и решение типичных проблем.
🌐 https://docs-python.ru/other/chto-voobsche-za-gitverse-i-pri-che-m-tut-vs-code/
👉 Что вообще за GitVerse и при чём тут VS Code
📝 Краткое руководство по интеграции GitVerse с VS Code: установка расширения, настройка авторизации через Personal Access Token, базовый рабочий цикл (клонирование, ветки, создание MR), код-ревью прямо в редакторе, работа с задачами и решение типичных проблем.
🌐 https://docs-python.ru/other/chto-voobsche-za-gitverse-i-pri-che-m-tut-vs-code/
🆕🔥Новый материал.
👉 Начальная индексация в Typesense
📝 Подключаемся к MySQL через pymysql, вытаскиваем страницы батчами (чтобы не положить сервер), очищаем текст от HTML, делаем сниппет и конвертируем даты. Затем массово импортируем документы в Typesense с помощью documents.import_ и разбираем, как аккуратно сделать первичную индексацию 100 000 страниц
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-typesense/nachalnaya-indeksatsiya/
👉 Начальная индексация в Typesense
📝 Подключаемся к MySQL через pymysql, вытаскиваем страницы батчами (чтобы не положить сервер), очищаем текст от HTML, делаем сниппет и конвертируем даты. Затем массово импортируем документы в Typesense с помощью documents.import_ и разбираем, как аккуратно сделать первичную индексацию 100 000 страниц
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-typesense/nachalnaya-indeksatsiya/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Маршрут /search и запросы к Typesense
📝 Сделаем полноценный поиск: добавим маршрут /search во Flask, настроим запросы к Typesense (q, query_by, filter_by, sort_by, пагинацию, подсветку совпадений) и сверстаем Bootstrap-шаблон с формой и результатами поиска.
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-typesense/marshrut-search-i-zaprosy/
👉 Маршрут /search и запросы к Typesense
📝 Сделаем полноценный поиск: добавим маршрут /search во Flask, настроим запросы к Typesense (q, query_by, filter_by, sort_by, пагинацию, подсветку совпадений) и сверстаем Bootstrap-шаблон с формой и результатами поиска.
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-typesense/marshrut-search-i-zaprosy/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Фасеты, фильтры, синонимы в Typesense
📝 Научим Typesense возвращать фасеты (списки тегов с количеством документов), добавим фильтры в интерфейс поиска, настроим синонимы (в т.ч. для русских форм слов), сделаем "ручные" выдачи через overrides и подкрутим релевантность с помощью query_by_weights, text_match_type и сортировки.
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-typesense/fasety-filtry-sinonimy/
👉 Фасеты, фильтры, синонимы в Typesense
📝 Научим Typesense возвращать фасеты (списки тегов с количеством документов), добавим фильтры в интерфейс поиска, настроим синонимы (в т.ч. для русских форм слов), сделаем "ручные" выдачи через overrides и подкрутим релевантность с помощью query_by_weights, text_match_type и сортировки.
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-typesense/fasety-filtry-sinonimy/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Оптимизация Typesense на минимальном сервере
📝 Как не убить слабый сервер: минимизируем размер индекса, аккуратно индексируем и ищем. Затем переносим Typesense на отдельный сервер, подключаемся по Tailscale-IP, настраиваем разные ключи (admin/search-only), делаем первичную заливку и инкрементальные обновления по сети.
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-typesense/optimizatsiya/
👉 Оптимизация Typesense на минимальном сервере
📝 Как не убить слабый сервер: минимизируем размер индекса, аккуратно индексируем и ищем. Затем переносим Typesense на отдельный сервер, подключаемся по Tailscale-IP, настраиваем разные ключи (admin/search-only), делаем первичную заливку и инкрементальные обновления по сети.
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-typesense/optimizatsiya/
🆕🔥Новый материал.
👉 Автодополнение, живой поиск и JSON-API c Typesense
📝 Сделаем быстрый JSON-API для поиска, подключим живой поиск (search-as-you-type) и подсказки заголовков. Покажу, как настроить префиксный поиск и ограничения, чтобы не положить Typesense на слабом сервере.
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-typesense/avtodopolnenie-zhivoi-poisk-i-json-api-c-typesense/
👉 Автодополнение, живой поиск и JSON-API c Typesense
📝 Сделаем быстрый JSON-API для поиска, подключим живой поиск (search-as-you-type) и подсказки заголовков. Покажу, как настроить префиксный поиск и ограничения, чтобы не положить Typesense на слабом сервере.
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-typesense/avtodopolnenie-zhivoi-poisk-i-json-api-c-typesense/
❤1
🆕🔥Новый материал.
👉 Логирование поисковых запросов и простая аналитика
📝 Добавим логирование запросов из /search и JSON-API, сохраним в MySQL сведения о строке запроса, числе совпадений и времени ответа. Потом сделаем простую админ-страницу аналитики: топ запросов, запросы без результатов и рекомендации, что с этим делать.
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-typesense/logirovanie-poiskovyh-zaprosov-i-prostaya-analitik/
👉 Логирование поисковых запросов и простая аналитика
📝 Добавим логирование запросов из /search и JSON-API, сохраним в MySQL сведения о строке запроса, числе совпадений и времени ответа. Потом сделаем простую админ-страницу аналитики: топ запросов, запросы без результатов и рекомендации, что с этим делать.
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-typesense/logirovanie-poiskovyh-zaprosov-i-prostaya-analitik/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Векторный поиск и гибридный ранкинг с Typesense
📝 Умный поиск по смыслу: добавим в коллекцию поле-вектор, научимся генерировать эмбеддинги для страниц и запросов, настроим простой vector search и гибрид: текст + вектор. Покажу, как встроить всё это в наш текущий Flask-поиск и не убить слабый сервер.
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-typesense/vektornyi-poisk-i-gibridnyi-ranking/
👉 Векторный поиск и гибридный ранкинг с Typesense
📝 Умный поиск по смыслу: добавим в коллекцию поле-вектор, научимся генерировать эмбеддинги для страниц и запросов, настроим простой vector search и гибрид: текст + вектор. Покажу, как встроить всё это в наш текущий Flask-поиск и не убить слабый сервер.
🌐 https://docs-python.ru/other/polnotekstovyi-poisk-s-typesense/vektornyi-poisk-i-gibridnyi-ranking/
👍1