В условиях постоянно развивающейся индустрии веб-разработки разработчики находятся в постоянном поиске инструментов и фреймворков, позволяющих создавать мощные и эффективные приложения. FastAPI и HTMX - две такие технологии, которые в сочетании друг с другом дают мощное решение для создания современных и отзывчивых веб-приложений.

Использование Cleanlab, PCA и Procrustes для визуализации тонкой настройки ViT на CIFAR-10.

В области машинного обучения Vision Transformers (ViT) — это тип модели, используемый для классификации изображений. В отличие от традиционных сверточных нейронных сетей, ViT для обработки изображений используют архитектуру преобразователя, которая изначально была разработана для задач обработки естественного языка. Точная настройка этих моделей для достижения оптимальной производительности может оказаться сложным процессом. Эти вложения были созданы на основе моделей на различных этапах тонкой настройки и соответствующих им контрольных точек.

Создание интересных интерактивных визуализаций может значительно улучшить понимание и воздействие данных.

Интерактивная карта - один из наиболее эффективных методов визуализации геопространственных данных. Карты обеспечивают необходимый контекст и позволяют интуитивно исследовать закономерности, кластеры и аномалии.

В этой статье будет показано, как построить интерактивную карту на языке Python с помощью библиотеки Folium.

Карта будет содержать два слоя - один отображает местоположение и высоту вулканов, а другой - плотность населения стран. Это позволит читателям наглядно представить пространственную взаимосвязь между вулканами и численностью населения в мире.

Изображения являются неотъемлемой частью нашего окружения, и способность манипулировать ими или изменять их внешний вид — ценный навык. Обработка изображений находит свое применение в широком спектре областей, включая визуализацию данных и машинное обучение, где автоматизированные системы обрабатывают тысячи изображений одновременно.

В этой статье мы рассмотрим базовый метод обработки изображений, который включает преобразование изображений RGB (красный, зеленый, синий) в изображения в оттенках серого (черно-белые). Для этого мы воспользуемся Matplotlib, популярной библиотекой Python, известной своими возможностями создания графиков и визуализации данных. Кроме того, мы рассмотрим несколько практических примеров преобразования изображений RGB в оттенки серого с помощью Matplotlib.

Numpy предоставляет нам множество функций для выполнения различных типов операций с массивами Numpy, одна из них — функция numpy.min(). Функция numpy.min() используется для поиска минимального значения в массивах. В этой статье мы рассмотрим три способа найти минимальный элемент массива с помощью этой функции. Давайте сначала посмотрим на синтаксис, параметры и возвращаемое значение функции numpy.min().

Библиотека Python Pandas хорошо известна своей способностью эффективно хранить и извлекать данные. DataFrames Pandas также упрощает визуализацию данных и манипулирование ими. В этой статье мы рассмотрим одну из важнейших функций Pandas — query(), которая позволяет нам фильтровать и отображать определенные записи из DataFrame в соответствии с нашими потребностями, аналогично использованию системы базы данных с языком запросов. Мы рассмотрим запрос к DataFrame с помощью query() с некоторыми примерами.

Pandas — это библиотека анализа и обработки данных на Python, которая позволяет пользователю читать и работать с различными типами данных. Для хранения данных и управления ими Pandas использует DataFrames. DataFrames в Pandas — это двумерные изменяемые табличные структуры, содержащие строки и столбцы, очень похожие на электронную таблицу. В этой статье мы сосредоточимся на замене нескольких значений в DataFrame на Pandas, а также на некоторых примерах.

На прошлой неделе я создал приложение Flutter для запуска генератора наборов Julia на сервере Python gRPC. В этом примере проекта обсуждается интеграция Flutter и Python. У меня было предубеждение по поводу того, что Python очень медленный. Удивительно, но, используя Numba и внося несколько изменений (@njit(parallel=True) и prange()) в исходный код Python, я добился прироста производительности примерно в 350 раз, измеряемого в кадрах в секунду (FPS) в пользовательском интерфейсе. Все происходит через gRPC с издержками сериализации/десериализации между процессами Flutter и Python.

Ошибки могут как раздражать, так и расстраивать. Часто эти исключения возникают из-за неправильной реализации или использования.

Программистам крайне важно предвидеть исключения и правильно их обрабатывать. На протяжении этого урока мы рассмотрим наиболее распространенные исключения и воспользуемся практическими примерами, чтобы объяснить основы обработки ошибок.

В этой статье я покажу, как построить API-детектор токсичных комментариев с помощью FastAPI.

Из приведенного ниже изображения видно, что API отреагировал на текст "trash stuff" с ответом "toxic comment" и степенью токсичности комментария.