Новости от Политнавигатор за последний час

Политнавигатор за последний час опубликовал:

03.03.2024 @ 14:28
Украина пыталась атаковать нефтебазу в Феодосии

После атаки беспилотников на Крым, которая произошла сегодня ночью, был перекрыт участок трассы в районе Феодосийской нефтебазы. Транспорт пускали транзитом через город с последующим выездом на «Тавриду», передает корреспондент «ПолитНавигатора». Атака БПЛА произошла около 3 часов ночи. Официальная сводка Минобороны говорит о 38 беспилотниках. В Феодосии насчитали минимум 8 вспышек от работы ПВО по ним. Несколько [...]



Вы получили это письмо, так как просили уведомлять вас о появлении новых записей.
С уважением, Subscribe2 Sender

Исправляем типичные ошибки джунов

Веб-версия ⛔ Избавляемся от антипаттернов в Django Автор статьи «Некоторые антипаттерны проектирования в Django» отмечает, что разработчики часто используют общепринятые приемы, которые на первый взгляд кажутся правильными, но на деле негативно сказываются на производительности и масштабируемости приложения. К таким антипаттернам относятся: Толстые (содержащие множество методов) модели. Магические числа, логика выбора которых известна только автору. Жесткое кодирование (когда конфигурационные данные, пароли и секреты находятся прямо в коде). Спагетти-шаблоны, перегруженные логикой для всевозможных манипуляций с данными на фронтенде. Игнорирование продвинутых возможностей ORM (например, F и Q объектов). Решения всех этих проблем прилагаются. 🆙 Как улучшить код Автор публикации «Улучшаем свой код на Python» отмечает 9 типичных для новичков ошибок, и предлагает дельные советы по оптимизации кода. Особое внимание уделяется списочным выражениям, экономии памяти и оптимизации проверки условий. В заключении статьи приведена ссылка на еще один детальный разбор ошибок, которые часто делают джуны.  🎓 Туториалы Распознавание изображений для начинающих В публикации «How To Create an AI Photo App with Python» пошагово показан процесс создания веб-приложения и обучения модели для распознавания изображений. Автор использует набор данных CIFAR-10 и следующие инструменты: Библиотеки Numpy, PIL, os – для обработки и загрузки изображений, работы с файловой системой. TensorFlow – для создания и обучения нейронной сети, способной распознавать 10 категорий изображений. Модель сохраняется в папке model. Taipy – для создания удобного графического интерфейса. В результате получается веб-приложение, в которое пользователь может загрузить изображение в формате .png. Приложение относит фото к одной из 10 категорий (самолет, автомобиль, кошка, собака и т. д.) и отображает результат классификации на странице. 🐍 Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека питониста» Распознавание автомобильных номеров для продвинутых В статье «Разработка производительного распознавателя автономеров для edge-устройств» подробно описаны способы решения множества проблем, с которыми авторы столкнулись в процессе создания собственного ПО для распознавания номеров. В результате получился инструмент, значительно превосходящий существующие на российском рынке аналоги. Основные достижения: Может распознавать и подсчитывать 10 типов транспортных средств на заданных участках дороги. Определяет направление движения автомобилей. Передает данные во внешние системы для дальнейшей обработки. Эффективность описанного в статье решения в сравнении с Nomeroff-net 💪 Нагрузочное тестирование API Locust позволяет проводить тестирование производительности веб-приложений и API под нагрузкой – он симулирует поведение множества пользователей, которые одновременно обращаются к серверу. Это почти идеальный инструмент: Бесплатный и опенсорсный. Очень простой в использовании, управляется Python-скриптами. Имеет удобный интерфейс. После завершения теста результаты можно скачать в формате HTML. Поддерживает плагины, которые позволяют добавлять дополнительные возможности, например, использование параметров запросов из CSV-файла для более реалистичного тестирования. С недавних пор эффективно поддерживает многопроцессорность. Этот туториал подробно объясняет основы работы с Locust, а сам инструмент доступен на официальном сайте. Данные о нагрузочном тестировании API в реальном времени 🧩🐍 Интересные задачи по Python для практики можно найти на нашем телеграм-канале «Библиотека задач по Python» 🔥 Интересные проекты Danswer работает как ваш собственный ChatGPT: Отвечает на вопросы по локальным и облачным документам, файлам, сообщениям. Позволяет создавать различных ИИ-ассистентов для выполнения конкретных задач. Поддерживает практически все приложения для совместной работы и менеджеры для управления проектами. Отличается умеренными требованиями к ресурсам – можно запускать на ноутбуке. Способен обучаться на фидбеке пользователя. AlphaCodium – проект от создателей платформы CodiumAI. AlphaCodium предназначен специально для решения задач по программированию – в отличие от обычных LLM, этот инструмент: Обучен учитывать все нюансы в условиях задач. Действует пошагово, проверяя промежуточные решения. Для тренировки разработчики использовали датасет Code Contests, который содержит множество задач с каверзными деталями в условии. Процесс поиска решения в AlphaCodium происходит итеративно Langroid – продвинутый фреймворк для создания ИИ-агентов. Основные возможности: Позволяет быстро настраивать агентов, оснащать их необходимыми компонентами, назначать им задачи и организовывать совместную работу для выполнения сложных многоэтапных заданий. Не требует глубоких знаний ИИ и особенностей работы моделей. Поддерживает API всех существующих провайдеров и позволяет подключать локальные модели для работы с конфиденциальными данными. Использует векторные базы данных (LanceDB, Qdrant, Chroma) для реализации RAG-технологии, которая позволяет значительно повысить качество ответов LLМ за счет извлечения релевантной информации из локальных данных. Кэширует ответы моделей с использованием Redis или Momento, что позволяет оптимизировать нагрузку. 🤖 Как использовать генеративный ИИ в Python-проектах 28-часовой бесплатный курс Generative AI предлагает насыщенную практическую программу, которая охватывает все ключевые инструменты и технологии в области генеративного ИИ – модели, API, векторные базы данных, веб-сервисы и вспомогательные фреймворки. Обучение строится вокруг создания реальных проектов, главный из которых – разработка медицинского чат-бота.  На этом все, увидимся через неделю! 🐍💼 Подтянуть свои знания по Python вы можете на нашем телеграм-канале «Библиотека собеса по Python» Автор рассылки: Наталья Кайда 📖 Читать нас 🎓 Учиться у нас 📖 Читать нас 🎓 Учиться у нас Вы получили это письмо, потому что подписались на нашу рассылку. Если вы больше не хотите получать наши письма, нажмите здесь.