​ABBYY NeoML 2.0: Python и многое другое

У ребят из ABBYY вышла новая версия их открытой и кросс-платформенной библиотеки машинного обучения NeoML. Там появилось множество улучшений и новых возможностей, но отдельно стоит отметить полноценную Python-обёртку, а также крайне высокую скорость работы, которая в несколько раз опережает и TensorFlow, и PyTorch.

Подробнее рассказывают авторы проекта тут:

https://tprg.ru/dSMz

#ml

Как вы думаете, что вернёт вот эта функция?

def foo():
try:
return 1
finally:
return 2

Если вы выбрали 2, то поздравляем, вы правы. А если выбрали другой вариант или просто угадали и хотите понять, как это работает, то залетайте в статью:

https://tprg.ru/ofhd

​Нейрозапятые, или как оставить редакторов без работы

Какой главный недостаток многих систем распознавания речи? То, что они распознавать-то распознают, а вот со знаками препинания у них проблемы. Большинство систем их просто игнорирует, пока не произнесёшь их явно.

В этой статье автор рассказал, как в его компании создали нейросеть, которая научилась правильно расставлять знаки препинания в тексте. Рассказано подробно и интересно, поэтому не поленитесь почитать:

https://tprg.ru/UtOQ

#ml #nlp

Как сделать капчу на Python

Каких только вариантов капчи сегодня нет — от простого ввода текста с картинки до поиска пожарных гидрантов и поворотов картинок. Сегодня предлагаем вам познакомиться с ещё одним вариантом, который создал автор этой статьи, используя Python.

Посмотрите, а может вы придумаете ещё более продвинутый способ проверки?

https://tprg.ru/mXFn

Интересно, каким будет тот метеорит, предназначенный для Java

Коллекция неоморфных виджетов, сделанных с помощью kivy на python

Неоморфизм ещё молод, но уже набирает обороты и появляется везде. Библиотека NeuKivy ещё в процессе создания и пока что не обладает большим количеством шаблонов, но автор занимается её развитием. Вы можете тоже помочь развитию проекта или просто добавить его к себе в закладки до лучших времён:

https://tprg.ru/v1yJ

#kivy

​Python Unittest против Pytest

Без тестирования в разработке никуда. Вообще, конечно, можно, но лучше не стоит. Python не является исключением и здесь тоже нужны тесты исходного кода.

Для этих целей существуют различные инструменты, например, Python Unittest и Pytest. В этой статье вы узнаете о них подробнее:

https://tprg.ru/L4b1

​Как запросы POST с Python упрощают парсинг веб-страниц

Обычно, для парсинга сайтов используют Selenium, даже у нас на канале есть парочка постов, предлагающих такой вариант. Однако, Selenium может оказаться нестабильным и достаточно медленным, поэтому сегодня предлагаем вам альтернативный вариант. Он заключается в использовании POST-запросов к сайту.

Подробности здесь:

https://tprg.ru/TWMN

Numpy, Pandas, matplotlib — необходимый минимум для старта в Machine Learning

Для работы с машинным обучением разработчику требуется целый ряд различных инструментов. Среди них и те, которые указаны в заголовке.

Здесь вы узнаете о них подробнее, а также кратко познакомитесь с их принципом работы на различных примерах:

https://tprg.ru/KeHU

#ml

Да что это за точка с запятой такая?!

​Наглядно о том, как работает NumPy

При работе с данными, машинным обучением, со сложными математическими вычислениями на Python не обойтись без библиотеки NumPy. Даже Pandas и TensorFlow включают в себя NumPy. Так что, если вы планируете заниматься какими-либо вычислениями на питоне, то эта библиотека просто мастхэв.

А в этой статье вы сможете ближе познакомиться с NumPy и научиться работать с ним:

https://tprg.ru/E8n6