КАК СОБРАТЬ СВОЙ УЧЕБНЫЙ БОТ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ГЛОБАЛЬНОЙ ОБСТАНОВКИ С НУЛЯ
Вводная частьИдея создания собственного бота звучит сложнее, чем выглядит на практике. Многие представляют такую систему как нечто, доступное только программистам, системным администраторам или специалистам по искусственному интеллекту. На деле первый рабочий вариант можно собрать по понятному маршруту: подготовить рабочее место, настроить доступ к большой языковой модели (далее – БЛМ), установить несколько про-грамм, создать Telegram-бота, подключить интересующие Вас источники средств массовой информации (телеграмм-каналов) и выполнить тестовый запуск. Важнее всего делать всё по инструкции.
Топ-5 мифов о Python, в которые давно пора перестать верить
Введение.Открываешь свежий рейтинг TIOBE или статистику GitHub — Python снова гордо сидит в топе, обгоняя старичков и дерзких новичков. Открываешь комментарии к любой статье про архитектуру или бэкенд — и начинается: «медленный», «игрушечный», «жрет память», «напишите это на нормальном языке вроде Go или джавы».
Matplotlib для самых маленьких: от пустого окна до красивого графика
1. ВведениеЗнакомство с визуализацией данных на Python почти всегда начинается с Matplotlib. И чаще всего это знакомство приносит боль.Открываешь официальную документацию — перед тобой неповоротливый монстр. Идешь за быстрым решением на StackOverflow — и запутываешься окончательно. В одном ответе пишут plt.plot(), в другом используют какой-то ax.plot(). Почему синтаксиса два? Какой из них правильный? В итоге нужный график собирается методом Франкенштейна из кусков чужого кода, а малейшая попытка поменять цвет или добавить вторую ось всё ломает.
Множественная регрессия: Расширяем горизонты прогнозирования
В предыдущей статье разобрали простую линейную регрессию, где целевая переменная зависела от одного фактора, но в реальной жизни всё сложнее. Представьте, что мы прогнозируем стоимость квартиры: она зависит не только от площади, но и от количества комнат, этажа, района, года постройки, наличия парковки и десятков других важных характеристик.Множественная линейная регрессия – это естественное расширение простой линейной регрессии на случай с несколькими независимыми переменными (предикторами), и она позволяет:Учитывать комплекс факторов
Pandas на Python: От чтения CSV до сложной аналитики за 1 статью
1. Введение и быстрый старт: Excel на максималкахДавайте начистоту. Если вы когда-нибудь пытались анализировать табличные данные с помощью стандартных списков и словарей Питона, вы знаете, какая это боль. Циклы внутри циклов, куча проверок на пустоту, простыни кода ради простейшей группировки...А если вы пробовали открыть CSV-файл на пару-тройку миллионов строк в обычном Excel — ну, вы наверняка помните этот зависший белый экран и звук взлетающего кулера.Так вот, Pandas
ООП в Python за 1 статью: от «Hello World» до архитектуры
Вы уже освоили переменные, циклы и функции. Ваши скрипты бодро парсят сайты и перекладывают файлы. Но однажды проект начинает расти.Вместо одного файла — десять. Переменные «путешествуют» по коду непредсказуемым образом, а попытка исправить один баг рождает два новых. Вы смотрите на редактор и понимаете: это не архитектура, это тарелка со спагетти.Именно в этот момент на сцену выходит ООП.Многие новички боятся этой аббревиатуры, представляя скучные университетские лекции и сложные диаграммы. Из-за страха они продолжают писать код «в столбик», лишая себя мощных инструментов разработки.
ИИ (Генеративное) видео без галлюцинаций: пишем CLI-конвейер на Python (Qwen + Manim)
Что мы научимся делать:1. Введение. Почему пиксели врут, а код — нет
