Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
Zgodnie z zapowiedzią - w miniony czwartek opowiadałem trochę o AI i nie tylko podczas wywiadu zorganizowanego przez Szkolną Giełdę Pracy. Transmisja live została nagrana i można obejrzeć nagranie (gadam dużo i szybko, jakieś 45 minut).
Świat już nigdy nie będzie taki sam. Excel z Pythonem - to sensacja minionego tygodnia. To wideo pokazuje jak to działa. Kto będzie przepisywał to wszystko co powstało w VBA?
#ai_ml
DeepFake Face-Swap in Video with Pytorch and OpenCV
Jak działa uproszczona wersja narzędzia DeepFakeLab do zamiany twarzy w wideo? Z fragmentami kodu
#analiza_danych_koncepcje
Predicting Food Delivery Time at Cart
Skąd serwisy pozwalające na zamówienie jedzenia z dostawą do domu wiedzą ile ta dostawa zajmie? Jakich danych wejściowych (w tym historycznych) używają?
Unleashing the Power of Fourier Transforms in Data Science and Machine Learning
Transformata Fouriera jako sposób na przewidywanie szeregów czasowych (i nie tylko)
#analiza_danych_projekty
A Step-by-Step Guide to Training a Machine Learning Model using BigQuery ML
Model ML w ramach BigQuery? Kompletny tutorial od GetInData
Dynamic Pricing with Multi-Armed Bandit
Uczenie ze wzmocnieniem na przykładzie problemu MAB - jak długo grać i jaką strategią, żeby wygrać najwięcej?
#bazy_danych
Mastering Connection Pooling in Python: Optimizing Database Connections
Jak sterować ilością połączeń do bazy danych, żeby było sensowne i efektywne?
#ciekawostki
Should We Be More Data-Driven? Sometimes
Kiedy należy kierować się danymi, a kiedy to po prostu przeszkadza.
Accessing Your Personal Data
Skąd wziąć dane o sobie? Albo: jak dużo wiedzą o nas serwisy internetowe?
Double Pendulum Modeling with Numerical Integration
Komputer jako narzędzie do symulacji - podwójne wahadło
#llm_&_chatgpt
Topic Modeling with Llama 2
Było już u nas kilka tekstów opisujących Large Language Models, ale chyba żadnego, który prezentuje wykorzystanie LLM do rozpoznawania tematów (topic modeling)
#python
Mastering Python Descriptors: A Comprehensive Tutorial with Examples
Deskryptory to obiekty definiujące sposób obsługi dostępu do atrybutów w klasie. Służą do dostosowywania zachowania dostępu do atrybutów, takiego jak pobieranie, ustawianie lub usuwanie wartości. Zatem coś o programowaniu obiektowym i setterach i getterach.
FastAPI, SQLAlchemy 2.0, Pydantic-V2, Alembic, Postgres and Docker
Poradnik dotyczący używania SQLAlchemy 2.0 i Alembic z FastAPI i Postgres. Zbudujemy prosty backend do zarządzania użytkownikami z API REST.
FastAPI Logging in 2023
Jeśli masz już swoje pierwsze API to dobrze wiedzieć co się z nim dzieje, tam w środku. Do tego najczęściej służą logi. A jak je tworzyć z poziomu FastAPI?
Containerized PDF Summarizer with FastAPI and Hamilton
Podsumowanie tekstów zapisanych w PDFie - API korzystające z OpenAI, opakowane w Streamlit jako GUI
#spark
Master Test Driven Development in PySpark
Testy jednostkowe dla Sparka
#wizualizacja_danych
Make Beautiful (and Useful) Spaghetti Plots with Python
Skumulowane wykresy liniowe są teraz na topie, więc żeby nie odbiegać od reszty - nauczmy się je robić
What is a flowchart?
Czym jest schemat blokowy, kiedy go używać? Plus kilka wskazówek jak stworzyć skuteczny schemat.
Zestawienie linków przygotowuje automat, wybacz więc wszelkie dziwactwa ;-)
