DSPy против Conva.AI: создание лучшего помощника на основе искусственного интеллекта
https://medium.com/@yashaswini.ippili/dspy-vs-conva-ai-building-the-best-ai-assistant-2dedcb179832
https://medium.com/@yashaswini.ippili/dspy-vs-conva-ai-building-the-best-ai-assistant-2dedcb179832
Medium
DSPy vs Conva.AI : Building the Best AI Assistant
I’ve decided to jot down my experience with two fantastic AI assistant building platforms: DSPy and Conva.AI. Both have shown their worth…
👍1
Оптимизация в Python. Эффективное использование модуля threading и asyncio
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/834868/
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/834868/
👍2
PgQueuer — это библиотека Python, использующая PostgreSQL для эффективной организации очередей заданий.
https://github.com/janbjorge/PgQueuer
https://github.com/janbjorge/PgQueuer
GitHub
GitHub - janbjorge/pgqueuer: PgQueuer is a Python library leveraging PostgreSQL for efficient job queuing.
PgQueuer is a Python library leveraging PostgreSQL for efficient job queuing. - janbjorge/pgqueuer
👍2👎1
От скучного объектно-ориентированного до БЕЗУМНОГО функционального кода
Это видео демонстрирует, что есть место как объектно-ориентированному, так и функциональному коду. В Python эти два подхода можно эффективно комбинировать, что позволяет использовать сильные стороны каждого для достижения наилучших
результатов. https://www.youtube.com/watch?v=DvdZv_DD0DY
FlexAttention: гибкость PyTorch с производительностью FlashAttention
FlexAttention — это новый API PyTorch, позволяющий реализовывать различные варианты внимания с помощью идиоматического кода PyTorch, который затем опускается в оптимизированные ядра FlashAttention с помощью torch.compile. https://pytorch.org/blog/flexattention/
Это видео демонстрирует, что есть место как объектно-ориентированному, так и функциональному коду. В Python эти два подхода можно эффективно комбинировать, что позволяет использовать сильные стороны каждого для достижения наилучших
результатов. https://www.youtube.com/watch?v=DvdZv_DD0DY
FlexAttention: гибкость PyTorch с производительностью FlashAttention
FlexAttention — это новый API PyTorch, позволяющий реализовывать различные варианты внимания с помощью идиоматического кода PyTorch, который затем опускается в оптимизированные ядра FlashAttention с помощью torch.compile. https://pytorch.org/blog/flexattention/
YouTube
Refactoring Object-Oriented to AWESOME Functional Code
👷 Review code better and faster with my 3-Factor Framework: https://arjan.codes/diagnosis.
In this video, I want to show you that there is a place for object-oriented code and a place for more functional code. In Python, you can combine the two, which is…
In this video, I want to show you that there is a place for object-oriented code and a place for more functional code. In Python, you can combine the two, which is…
👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Добро пожаловать в py5!
py5 — это новая версия Processing для Python 3.9+.
https://py5coding.org/index.html
py5 — это новая версия Processing для Python 3.9+.
https://py5coding.org/index.html
👍1
uv — чрезвычайно быстрый менеджер пакетов Python , написанный на Rust.
https://astral.sh/blog/uv-unified-python-packaging
https://astral.sh/blog/uv-unified-python-packaging
astral.sh
uv: Unified Python packaging
Manage entire Python projects and even Python itself with a single unified tool.
👍1
Очистка и предварительная обработка текстовых данных в Pandas для задач обработки естественного языка
https://www.kdnuggets.com/cleaning-and-preprocessing-text-data-in-pandas-for-nlp-tasks
https://www.kdnuggets.com/cleaning-and-preprocessing-text-data-in-pandas-for-nlp-tasks
KDnuggets
Cleaning and Preprocessing Text Data in Pandas for NLP Tasks - KDnuggets
Follow these steps to prepare and put your text data in its best form for performing NLP tasks
👍2
В этой записи блога мы рассмотрим, как использовать Replicate с Streamlit для создания приложения, которое позволяет вам настраивать и запрашивать различные LLM с помощью одного вызова API.
https://blog.streamlit.io/how-to-create-an-ai-chatbot-llm-api-replicate-streamlit
https://blog.streamlit.io/how-to-create-an-ai-chatbot-llm-api-replicate-streamlit
Streamlit
How to create an AI chatbot using one API to access multiple LLMs
Programmatically integrate AI with Replicate and Streamlit
👍1
5 уникальных идей проектов искусственного интеллекта на Python и КАК их реализовать
https://www.youtube.com/watch?v=HIvQWdqvl7o
https://www.youtube.com/watch?v=HIvQWdqvl7o
YouTube
5 Unique Python AI Project Ideas & HOW To Build Them
In this video, I will be sharing with you 5 Python AI projects and exactly how to build them. Not only will I walk you through the different modules but I will even provide you with a quick code sample so you can get a good idea of how to get started with…
👍3
Как сканировать бесконечно прокручиваемые веб-страницы с помощью Python
https://crawlee.dev/blog/infinite-scroll-using-python
https://crawlee.dev/blog/infinite-scroll-using-python
crawlee.dev
How to scrape infinite scrolling webpages with Python | Crawlee for JavaScript · Build reliable crawlers. Fast.
Learn how to scrape infinite scrolling pages with Python and scrape Nike shoes using Crawlee for Python.
👍1
Как обрабатывать выбросы в наборе данных с помощью Pandas
https://www.kdnuggets.com/how-to-handle-outliers-in-dataset-with-pandas
https://www.kdnuggets.com/how-to-handle-outliers-in-dataset-with-pandas
KDnuggets
How to Handle Outliers in Dataset with Pandas - KDnuggets
Dealing with outliers is crucial in data preprocessing. This guide covers multiple ways to handle outliers along with their pros and cons.
👍1
Forwarded from Big data world
10 библиотек Python для машинного обучения, которые нужно знать в 2024 году
https://machinelearningmastery.com/10-must-know-python-libraries-for-machine-learning-in-2024
https://machinelearningmastery.com/10-must-know-python-libraries-for-machine-learning-in-2024
MachineLearningMastery.com
10 Must-Know Python Libraries for Machine Learning in 2024 - MachineLearningMastery.com
[caption align=
👍2
Статья представляет собой комплексное введение в Elixir для разработчиков Python, охватывающее ключевые концепции и различия в синтаксисе между двумя языками. В ней рассматриваются функциональная парадигма программирования Elixir, сопоставление с образцом, модель параллелизма и другие отличительные особенности, а также предлагаются практические примеры и сравнения, которые помогут Pythonistas перейти к программированию на Elixir.
https://gogacodes.notion.site/Elixir-basics-for-Pythonistas-8afc4245034d4df9a3bc6fd646d739bf
Взгляд на то, как обучаются современные LLM.
https://magazine.sebastianraschka.com/p/new-llm-pre-training-and-post-training
https://switowski.com/blog/web-automation
https://www.youtube.com/watch?v=rLyYb7BFgQI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
gogacodes on Notion
Elixir for Pythonistas (part one) | Notion
The fact that the problems we continuously face in software engineering—fault tolerance, scalability, distribution, high availability, and hot-swapping—were actual nearly half a century ago brilliant engineers put immense effort into addressing these challenges…
В этом руководстве рассматривается настройка ведения журнала, избежание распространенных ошибок и применение передовых методов для улучшения процесса отладки, независимо от того, работаете ли вы с небольшими скриптами или большими приложениями.
https://last9.io/blog/python-logging-best-practices
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Last9
Python Logging Best Practices: The Ultimate Guide | Last9
This guide covers setting up logging, avoiding common mistakes, and applying advanced techniques to improve your debugging process, whether you’re working with small scripts or large applications.
Вызовы функций в Python по прежнему медленные? Анализ последних оптимизаций в CPython
https://habr.com/ru/companies/beget/articles/839348/
https://habr.com/ru/companies/beget/articles/839348/
Хабр
Вызовы функций в Python по прежнему медленные? Анализ последних оптимизаций в CPython
Я наткнулся на пост в X/Twitter , где Pritam обнаружил, что его решение на Leetcode работало медленнее, когда он использовал встроенную функцию min, производительность улучшилась, когда...
👍2