TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #851 · 2.08
Впервые использовал нейросетку для реальной практической пользы в коммерческом заказе. У заказчика есть база данных, куда информация вносится кое-как. Представьте, что вы составляете каталог, например, книг, и в базе данных предусмотрены поля: "Автор книги", "Название книги", "Число страниц" и ещё десяток других полей с информацией. Но заполняют эту базу другие люди, которых вы не контролируете, поэтому информация может случайным образом лежать в любом произвольном поле, быть введена с ошибками, опечатками и так далее. В реальном заказе были не книги, я просто привожу пример такой же задачи. Вот как это может выглядеть: 1. В поле "Автор" написано "Лондон, Дж. Белый Клык", поле "Название" при этом пустое. 2. В поле "Название" написано "150-страничный сборник рецептов", поле "Число страниц" пустое 3. В поле "Название" написано "джеклондон мартин иден", поле с автором пустое 4. В поле "Автор" написано "150-стр.3изд,доп.перераб инструкция по пользованию подстанциями типа ТП-13, М.Васильев москва 98" ...и так далее. А нужно искать нормально по автору, названию, числу страниц, городу и году издания. Никакими прямыми алгоритмами это не берётся: регулярки, поиск по ключевым словам, морфология, нечёткая логика — всё это либо даёт много ложноположительных результатов, либо (если подкрутить пороговые значения) вообще перестаёт искать. И вот тут в какой-то момент мы решили попробовать запрашивать через API GPT. Нейросетке задаётся следующий промт: "Есть следующая информация: «150-страничный роман джеклондон мартин иден». Если здесь есть то, что похоже на имя автора книги, напиши мне его, иначе ответь null". И, надо сказать, даже 3.5 справляется с этой работой очень хорошо. Получилось сравнительно без ошибок разметить около 80% данных (остальные с ошибками даже после нейросетки). Но, важный нюанс. Сначала мы пытались поймать все данные одним запросом: "GPT, выведи мне JSON, в котором есть автор, название, число страниц...", но тесты показали, что значительно эффективнее будет отдельно спросить 5 раз про 5 разных типов данных. Да, это расходует больше токенов, но они и так сравнительно дёшевы. Кстати, API у OpenAI безбожно глючит даже на платном тарифе. Обещанных 3500 запросов в минуту нет даже приблизительно. По факту удаётся отправлять около 200-300 запросов в минуту, потом оно вываливается в таймауты или ошибку 429, нужно делать какие-то умные паузы, ждать итд. Над этим всем пришлось повозиться, зато результат вполне ощутимый. #dev
Hashtags
Търсене: #tkinter
@repo_science · Post #3271 · 06.06.2023 г., 13:15
#Tkinter#python#AI 🐍 Create an OpenAI Video To Text Transcriber App With Tkinter Learn to Connect Your Python Apps To OpenAI For Artificial Intelligence The Fast And Easy Way! 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@djangoproject · Post #378 · 12.07.2017 г., 20:48
https://www.eduonix.com/blog/software-development/learn-the-basics-of-gui-programming-in-python/ Learn the basics of #GUI Programming in Python #tkinter
@djangoproject · Post #78 · 08.07.2016 г., 07:30
https://wiki.python.org/moin/GuiProgramming #GUI Programming in Python Python has a huge number of GUI frameworks (or toolkits) available for it, from #TkInter (traditionally bundled with Python, using Tk) to a number of other cross-platform solutions, as well as bindings to platform-specific (also known as "native") technologies. GUI Programming in Python is a similar page whose content could arguably complement this page with some editing.
@djangoproject · Post #79 · 08.07.2016 г., 07:32
https://wiki.python.org/moin/TkInter #Tkinter is Python's de-facto standard GUI (Graphical User Interface) package. It is a thin #object-oriented layer on top of #Tcl/Tk. Tkinter is not the only GuiProgramming toolkit for Python. It is however the most commonly used one. CameronLaird calls the yearly decision to keep TkInter "one of the minor traditions of the Python world." The Tkinter wiki: http://tkinter.unpythonic.net/wiki/
@djangoproject · Post #447 · 18.09.2017 г., 10:35
https://pybee.org/news/buzz/2017-google-summer-of-code-final-report-dayanne-fernandes/ After almost 4 months of work on Google Summer of Code 2017, finally I'm completing my proposal. Every widget migration and every commit/PR/issue/discussion with my mentors about Cricket , Toga and rubicon-objc were detailed on the Issue 58. "Eating your own dog food" The best way to show that a product is reliable to the customers is use it. So, the way to show that #Toga is an effective tool to build a #GUI is to build a complete application using it. #Cricket is a graphical tool that helps you run your #test suites. Its current version is implemented using #Tkinter as the main GUI framework. So, why not test Toga inside of another product from #BeeWare? That's what I have acomplished during my GSoC work.