Превью для статьи

Создай, оформи, опубликуй. Sphinx — незаменимый помощник в мире Python документации

В данном посте пройдём путь от знакомства с мощным инструментом для документации Sphinx до публикации нашей собственной документации на GitHub Pages. Мы узнаем насколько широко Sphinx используется в мире открытого исходного кода, включая такие проекты как Django, The Linux Kernel, TensorFlow, Pandas и многие другие.

Превью для статьи

Как найти младенца или выжить на Титанике? Возможности формул и функций в Power Query Excel для анализа данных

Как найти младенца или выжить на Титанике? Рассмотрим в посте возможности формул и функций в Power Query Excel для анализа данных.

Превью для статьи

Выгрузка SSIS-пакетов с сервера MS SQL

Жизнь порой подкидывает интересные задачки, на которые не так просто найти решение в интернете. Например, попрощаться с одним продуктом и перейти на другой, но на всякий случай оставить резервную копию наработок

Превью для статьи

Пайплайн для создания классификации текстовой информации

Актуальность работы с большими объемами текстовой информации ещё долгое время (а может быть и всегда) будет неоспорима. При этом спектр задач весьма вариативен — от задач по поиску именованных сущностей, до классификации и кластеризации текстов обрабатываемых документов.

Превью для статьи

Сжатие текстовых данных методом арифметического кодирования

В связи с постоянным ростом объема информации, увеличивается потребность в технологиях сжатия данных. Сжатие мультимедийных и текстовых данных необходимо для экономии памяти, упаковки дополнительных данных и сокращения времени коммуникации. Одним из таких методов является арифметическое кодирование.

Превью для статьи

Обучение модели W2NER для поиска именованных сущностей в текстах на русском языке

Всем добрый день! Предлагаю рассмотреть архитектуру новой модели W2NER для решения задачи распознавания сущностей в текстах и обучить её работе с русским языком

Превью для статьи

Распознавание нейросетью фейковых новостей по их тексту

Каждый день в сети появляется огромное количество «фейковых» новостей. Обычный человек, даже при наличии у него некоторых навыков, может принять «фейковую» новость за реальную. В таком случае на помощь приходят нейронные сети