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消息
DjangoCon 美国 2024 CFP DjangoCon US 2024 CFP 现已开放。请在美国东部时间 2024 年 4 月 24 日中午 12 点之前提交您的演讲或教程提案。
文章、教程和讲座
我们以 50,000 美元入侵 Google AI 本文讨论了作者在拉斯维加斯参加一次黑客活动的经历,该活动中发现了漏洞,导致谷歌被成功黑客攻击。尽管取得了初步成就,Google VRP 团队还是延长了竞赛截止日期,以鼓励更多创造性发现,突显网络安全领域持续存在的挑战和机遇
为什么 2024 年你应该使用 Pydantic 在这个更新的 Pydantic 教程中,我将介绍所有新功能以及它们如何使您的项目受益。尽管 Python 的动态类型系统对用户友好,但它并非没有数据处理问题。这就是 Pydantic 的用武之地,它为无缝数据管理提供必要的结构和验证。
GGUF,漫漫长路 这是一篇关于 GGUF 的文章,GGUF 是一种用于机器学习模型的文件格式。它讨论了什么是机器学习模型以及它们是如何产生的。
Python Gevent 实践:需要记住的常见陷阱 在本文中详细了解使用异步 Python 库 Gevent 的常见陷阱以及如何解决这些陷阱。
使用 Collectfasta 加速 Django 的collectstatic 命令 这篇文章介绍了 Collectfasta,它是 Collectfast 的更新分支,旨在增强 Django 的collectstatic 命令的性能。通过优化存储库和提高性能,与标准 Django 命令相比,Collectfasta 提供了更快的执行速度和效率,为寻求增强 Django 项目性能的开发人员提供了宝贵的工具。
创建机器学习驱动的 NCAA 支架 深入了解机器学习和人工智能的迷人世界,我们将指导您开发旨在预测 NCAA 锦标赛结果的模型。从初始设置到最终预测,我们将涵盖您创建自己的强大模型所需的一切。
使用 Win32 应用程序隔离对 Python 进行沙盒化 这篇文章探讨了 Python 沙箱的挑战和好处,特别是在网站执行用户代码或防止对大型语言模型的攻击等场景中。 Win32 应用程序隔离提供了一种在应用程序/操作系统级别对 Python 进行沙箱处理的独特方法,创建安全边界以防止应用程序损害操作系统。
使用 LLM 生成模糊生成器 这篇文章探讨了大型语言模型 (LLM) 在为库 API 模糊测试生成模糊驱动程序方面的有效性。它讨论了基于 LLM 的模糊驱动程序生成的挑战和好处,强调了其实用性、复杂 API 使用策略以及基于全面研究和评估的改进领域。
Python 时间序列分析指南 了解为什么 Python 是一种出色的时间序列分析语言。另外,还有今天开始使用的提示。
使用 MediaPipe 和 TensorFlow Lite 实现设备上的大型语言模型 本文讨论了实验性 MediaPipe LLM Inference API 的发布,该 API 使大型语言模型 (LLM) 能够跨平台在设备上完全运行。这种变革性功能满足了 LLM 的显着内存和计算需求,这些需求比传统的设备上模型大一百倍以上,这是通过新操作、量化、缓存和权重共享等优化来实现的。
自制所有 Python 的东西
不安全感和 Python pickles
了解上下文管理器及其合成糖
Python有指针吗?
有趣的项目、工具和库
开放测量法 LLM 申请的开源可观察性。
CB脚本 CBScript 是一种转译语言,由 SethBling 设计。该编译器会将 CBScript 文件编译为 Minecraft 数据包 zip 文件。它具有许多 Minecraft 命令级别所不存在的高级语言功能。
SQL网格 向后兼容 dbt 的高效数据转换和建模框架。
数据宇宙 数据宇宙。关于数据、数据科学和数据工程。
骆驼健身房 通过在线强化学习微调 LLM 代理。
来自 txt 的调度文本 从 .txt 文件安排 iMessage 或 SMS 文本。
果糖 LLM 调用为强类型函数。
R2R 用于快速开发和部署生产就绪的 RAG 系统的框架。
python-docstring-荧光笔 VSCode 中 Python 文档字符串的语法高亮显示。
卢迪奇 用于用纯 Python 构建 HTML 页面的轻量级框架。
新版本
Python 3.13.0 alpha 5 现已推出
即将举行的活动和网络研讨会
PyLadies 伦敦聚会 2024 年 3 月 将会有以下会谈
- 指导职业道路决策
- Spotify 如何通过机器学习个性化您的搜索结果
Python 巴塞罗那聚会 2024 年 3 月 将会有以下会谈
- Python 和 Rust
- 动手操作 Polars,Rust 中数据框架的替代方案
BayPIGgies 聚会 2024 年 3 月 将会有以下会谈
- SRE 的趣味世界
- 更好地结合起来:释放 Pandas、Polars 和 Apache Arrow 的协同作用
- 模拟它直到成功:如何在不离开单元测试的情况下验证您的外部模拟
PyData 斯德哥尔摩聚会 2024 年 3 月 将会有以下会谈
- 微调您自己的稳定扩散模型 – 包括提示和技巧
- 实际应用中的人工智能工具:Polestar 的法学硕士增强客户体验
PyData 南安普敦聚会 2024 年 3 月 将会有以下会谈
- Python 支持的现代数据堆栈
- 变形金刚由内而外
- 使用脑电图估计认知工作量
- 时间序列数据库基准测试
PyData 爱尔兰聚会 2024 年 3 月 将有一场演讲,生成式人工智能企业景观——过去、现在和未来。
PyData 巴黎聚会 2024 年 3 月 将会有以下会谈
- 仅使用 Python 在 Web 上部署数据项目
- 充分利用 scikit-learn 分类器:可信概率和最优二元决策
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