TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #60 · 31 мар.

Вторая по частоте future-функция, которую я использовал, это абсолютный импорт from __future__ import absolute_import Что она делает? Изменения, которые вносит эта инъекция описаны в PEP328 Покажу простой пример. Допустим, есть такой пакет: /my_package /__init__.py /main.py /string.py Смотрим код в my_package/main.py # main.py import string Простой пример готов) Вопрос в том, какой модуль импортируется в данном случае? Есть два варианта: 1. модуль в моём пакете my_package.string 2. стандартный модуль string И вот тут вступает в дело приоритет импортов. В Python2 порядок следующий: помимо иных источников, раньше ищется модуль внутри текущего пакета, а потом в стандартных библиотеках. Таким образом мы импортнём my_package.string. Но в Python3 это поведение изменилось. Если мы указываем просто имя пакета, то ищется именно такой модуль, игнорируя имена в текущем пакете. Если мы хотим импортнуть именно подмодуль из нашего пакета то, мы должны теперь явно это указывать. from my_package import string или относительный импорт, но с указанием пути относительно текущего модуля main from . import string Еще одной неоднозначностью меньше 😎 Подробней про импорты здесь: https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html #2to3#pep#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #textanalysis

当前筛选 #textanalysis清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2363 · 11.10.2024 г., 09:00

#NLP#ML#AI#NaturalLanguageProcessing#DeepLearning#Python#УдаленнаяРабота#ИП#LLM#TextAnalysis Вакансия: ML/NLP разработчик Грейд: Middle+/Senior Локация: строго РФ Формат работы: удалённая, трудоустройство только по ИП Зарплата: 250-350 тыс. руб. 💸 📌О проекте: Мы разрабатываем интеллектуальную Систему анализа проектной документации для обработки и анализа текстовых данных. В рамках проекта вы будете участвовать в создании когнитивного поиска, рекомендательных систем и digital-ассистентов, помогая реализовать передовые решения на основе естественного языка. 📌Задачи: - Разработка моделей для структурирования текстов и понимания запросов на естественном языке 🧠 - Решение NLP задач для когнитивного поиска и рекомендательных систем - Разработка NLU моделей для digital-ассистентов - Развитие и оптимизация больших языковых моделей (LLM) 📌Мы предлагаем: - Удалённую работу с гибким графиком 🏡 - Трудоустройство по ИП с прозрачными условиями - Участие в интересных проектах по текстовому анализу - Возможности для профессионального роста 🚀 - Работа с передовыми технологиями и решениями 📌Наши ожидания: - Опыт работы с NLP задачами от 3 лет - Глубокие знания машинного обучения и deep learning в NLP - Практический опыт работы с задачами для русского языка: классификация текста, topic modeling, NER, Text2SQL - Участие в хакатонах или Kaggle будет плюсом 🏆 📌Технологический стек: Python, NLTK, DeepPavlov, Hugging Face, LSH, faiss, nmslib, HNSW, Spark, Pandas, Numpy, Sklearn, Keras, PyTorch, Tensorflow, RNN, CNN, Transformer, BERT. 📌Преимуществом будет: - Опыт работы с LLM, включая RAG, LangChain, LoRA - Навыки fine-tuning и prompt engineering Если хотите присоединиться к нашему проекту, пишите в Telegram: @BekhterevaElena.