В этой статье показано, как визуализировать векторные вкрапления OpenAI для поискового запроса с помощью t-SNE и Plotly Express.

Файл блокнота, использованный в данной статье, доступен на GitHub.

В программной инженерии некоторые концепции, такие как веб-хуки, требуют принятия тщательных архитектурных решений перед реализацией. Веб-хуки, независимо от того, нужны они вам или нет, добавляют еще один уровень сложности в вашу систему, и вы должны обращаться с ними осторожно, чтобы обеспечить их надежность и ценность. Именно поэтому многие компании предпочитают использовать внешние сервисы для доставки веб-хуков своим клиентам.

Откройте для себя пакеты и инструменты, которые сыграли ключевую роль в моем путешествии по программированию в качестве инженера машинного обучения. Они не только повышают эффективность, но и предлагают инновационные решения, изменяя способ решения проблем с помощью Python.

Этот выпуск посвящен пакетам машинного обучения. К каждому пакету прилагается краткое описание, его основные преимущества и пример использования, иллюстрирующий дизайн кода. Там, где это уместно, я также предоставлю альтернативные или дополнительные пакеты, давая вам целостное представление о доступных инструментах.

Render — это платформа хостинга, которая помогает вам легко развертывать ваши приложения. Независимо от того, создаете ли вы веб-серверы, статические веб-сайты, задания cron или контейнеры, этот инструмент поможет вам упростить процесс.

Если вы являетесь разработчиком в начале своей карьеры и вам нужно составить привлекательное резюме, резюме или портфолио, Render предлагает бесплатный уровень, который предлагает 1 ГБ емкости для хранения.

Недавно я взял на себя задачу создания приложения, требующего графического интерфейса. Теперь это отдельная история ужасов для кого-то вроде меня, кто знает основы разработки Front End, но ненавидит ее и хочет, чтобы она была проще. В прошлом я использовал библиотеки графического интерфейса python, такие как Remi, PyQt, Tkinter, но я всегда хотел чего-то такого же простого, как TaiPy.

Python — это универсальный язык программирования, который предлагает библиотеки и инструменты для научных вычислений и математических расчетов.

Многие существенные математические операции часто связаны с определенными и неопределенными интегралами. В этой статье мы рассмотрим пример выполнения вычислений интегралов с помощью Python.

Последние выходные я провёл за составлением списка игр, которые можно написать на Python. Но зачем?

Если вы начинающий программист на Python, создание увлекательных игр поможет вам быстрее и лучше освоить язык, не увязнув в синтаксисе и тому подобных вещах. Я создал несколько таких игр, когда изучал Python; мне очень понравился этот процесс!

Недавно было выпущено новое расширение pg_embedding, обеспечивающее впечатляющие улучшения за счет увеличения скорости поиска ближайшего соседа на основе графа в 20 раз с точностью 99% для ваших баз данных Postgres.

Расширения с открытым исходным кодом, такие как pgvector и pg_embedding, облегчают поиск сходства векторов в Postgres, что делает его надежным выбором для хранения векторов и выполнения поиска сходства. Однако их методы индексации различаются, поэтому важно изучить их различия и выбрать наиболее подходящий для ваших нужд. Подробнее об этом здесь. Процесс установки обоих расширений остается одинаковым.

Как разработчики, нам часто приходится иметь дело с управлением сервером, созданием экземпляров и так далее. Очевидно, что многие инструменты позволяют управлять этим процессом, но не было бы забавно написать собственный инструмент управления сервером? В этой статье мы напишем простой инструмент для создания сервера в DigitalOcean, готовый к настройке и наполнению вашими веб-приложениями!

Практический пример сквозного машинного обучения

Никогда не было лучшего времени, чтобы углубиться в машинное обучение. Обилие учебных ресурсов, доступных в Интернете, в сочетании с бесплатными инструментами с открытым исходным кодом, предлагающими реализацию широкого спектра алгоритмов, и доступность вычислительной мощности через облачные сервисы, такие как AWS, действительно демократизировали область машинного обучения. Теперь любой, у кого есть ноутбук и желание учиться, может поэкспериментировать с самыми современными алгоритмами за считанные минуты. Потратив немного больше времени и усилий, вы сможете разработать практические модели, которые помогут вам в повседневной жизни или работе, и даже перейти в область машинного обучения, чтобы воспользоваться его экономическими преимуществами.