Python 🇺🇦

Що таке UDP? UDP (User Datagram Protocol) — це легкий мережевий протокол, який передає дані без встановлення з'єднання та не гарантує їх доставку. Він працює швидше за TCP, але пакети можуть втрачатися або надходити в іншому порядку. Саме тому UDP часто використовують у відеодзвінках, онлайн-іграх і стримінгу, де швидкість важливіша за надійність Python

😁 Python

Шпаргалка по роботі зі списками в Python: Створення списку — [] або list(), Індексація — доступ до елементів через list[i], Довжина — len() повертає кількість елементів, Зміна елементів — присвоєння через індекс, Додавання — append() додає один елемент, extend() — об'єднує списки, insert() — вставляє елемент за індексом, Видалення — remove() видаляє перший знайдений елемент, Зрізи — list[start:stop:step] для вибірки частини списку, min() / max() — знаходять мінімальне та максимальне значення, sum() — обчислює суму числових елементів, sort() — сортує список на місці Python

Scientific Agent Skills Це набір готових наукових скілів для AI-агентів, сумісний із Cursor, Claude Code, Codex і Google Antigravity

Містить: • 148 скілів для роботи з геномікою раку, молекулярною динамікою та RNA velocity • доступ до 100+ наукових баз даних безпосередньо з AI-агента • підтримку будь-яких агентів, що працюють зі стандартом Agent Skills • безкоштовний open-source застосунок AI co-scientist із підтримкою 40+ моделей і власних API-ключів

Python

Відчуваєте, що AI поступово "відбирає" вашу інженерну експертизу? Все більше Middle та Senior Engineers говорять про одну проблему: замість того, щоб проєктувати складні системи, вони дедалі частіше лише інтегрують готові AI-інструменти. Через це виникає відчуття, що професійно стоїш на місці. Саме для таких інженерів Neoversity запускає першу в Україні master-level програму Engineering of Autonomous AI Systems. Це не курс про промпти чи використання ChatGPT. Це навчання про те, як проєктувати AI-системи, які самостійно планують, приймають рішення та взаємодіють між собою. За 18 місяців ви опануєте:

— Advanced RAG та Vector Databases; — Multi-Agent Systems; — AI Security та Red Teaming; — MLOps для AI; — AI Governance; — ML System Design; — Harness Engineering; — Control Patterns та архітектуру Autonomous AI Systems.

✔️ Bridge Course для входу в програму ✔️ 9 дисциплін + Capstone ✔️ Онлайн українською ✔️ Для Middle та Senior Engineers ✔️ Міжнародний диплом магістра Якщо відчуваєте, що настав час перейти від використання AI до проєктування AI — ця програма саме для вас. https://cutt.ly/syuyKf52

Функція oct() перетворює ціле число на рядок із його вісімковим (octal) представленням Вона приймає ціле число (або об'єкт, що реалізує метод __index__()) і повертає рядок із префіксом 0o, який позначає вісімкову систему числення Python

Навчаю дітей писати код, бо оренду ніхто не скасовував @itmemeua

🚀 Зараз AI допомагає не лише програмістам. Маркетинг, продажі, контент, операційка — автоматизувати можна майже все. Корисний безкоштовний інтенсив для тих, хто хоче розібратися на практиці 👇 https://i.goit.global/1aArx

Університет Цінхуа показав, як замінити стійку H100 однією відеокартою Лабораторія Університету Цінхуа відкрила open-source проєкт ktransformers, який дозволяє запускати великі AI-моделі значно ефективніше. Ідея проста: активні експерти залишаються в GPU, а решта зберігаються на CPU й завантажуються лише за потреби

Можливості проєкту: • запуск DeepSeek-V3 і R1 з контекстом до 139K на 24 ГБ VRAM • до 28× вища продуктивність порівняно зі стандартною конфігурацією • донавчання DeepSeek-V3 на чотирьох RTX 4090 замість дорогого дата-центру • проєкт розроблений лабораторією MADSys при Університеті Цінхуа

Проєкт поширюється за ліцензією Apache 2.0 і вже зібрав 17 000+ зірок на GitHub Python

Тепер він не просто штучний інтелект — він штучний я Python

Безкоштовний курс із Python від нуля до Backend Цей open-source проєкт — повноцінний курс із Python, який охоплює шлях від базових концепцій до backend-розробки. Усі матеріали створювалися наживо під час стрімів на Twitch

У курсі ви знайдете: • основи Python, просунуті теми та backend-розробку • створення REST API з автентифікацією та інтеграцією з базою даних • код, структурований за розділами Basic, Intermediate та Backend • відеоуроки з таймкодами для швидкої навігації

Python

Потужна альтернатива Pandas Це оптимізована заміна Pandas, яка може значно пришвидшити обробку даних без суттєвих змін у вашому коді Для початку достатньо замінити лише один імпорт:

import fireducks.pandas as pd

Порівняльні тести показують приріст швидкості на різних сценаріях використання Python

Здається, Claude час на ребрендинг </Codu>

Шпаргалка по Python: основи Python — синтаксис, типи даних, змінні та базові операції, Структури даних — списки, кортежі, множини та словники для зберігання й обробки даних, Функції та модулі — створення функцій, передача аргументів, повернення значень, імпорт і організація коду, Об'єктно-орієнтоване програмування (ООП) — класи, об'єкти, успадкування, поліморфізм та інкапсуляція, Робота з файлами — читання, запис, режими доступу та керування файловими об'єктами, Бібліотеки та фреймворки — NumPy, Pandas, Flask, Django, TensorFlow і PyTorch для різних напрямків розробки, Просунуті теми — list comprehensions, lambda-функції, декоратори, генератори, багатопоточність і тестування, Практика та проєкти — розв'язання задач, створення власних проєктів і внесок в open-source Python

Пітон: прості речі, які покращують код Якщо написати так:

if type(x) == str:
    print("Це рядок")

це може працювати, але не працює для нащадків str. Краще використовувати isinstance(). Він враховує спадкування і краще узгоджується з поліморфізмом.

if isinstance(x, str):
    print("Це рядок")

Такий варіант працюватиме як для str, так і для його підкласів. Підсумок: type(x) == str годиться тільки для простих випадків, але ненадійний. isinstance(x, str) — більш надійний і коректний варіант майже завжди. Python'er

‼️Безкоштовно спробуйте AI-професію за 3 дні! Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важко оцінити свої сили. 🤖AI-напрям зараз один із найперспективніших — і водночас доступний навіть без технічного бекграунду. Тому ми запрошуємо вас на 3х денний інтенсив "АІ-автоматизація без програмування"

⏺День1: Розберешся, хто такий AI-автоматизатор і за що йому платять. Почнеш створювати власного AI-асистента в n8n. ⏺День2: Завершиш налаштування AI-асистента та протестуєш його в реальних сценаріях. ⏺День3: Навчитесь монетизувати та розвивати отриманні навички

🎁 Бонус за реєстрацію: Гайд "Як інтегрувати АІ у своє життя" Скоріш реєструйся та безкоштовно спробуй себе у ролі АІ-фахівця https://i.goit.global/1aArx

Мінімум коду — максимум результату Python

Шпаргалка по Python Roadmap: Основи Python — синтаксис, змінні, типи даних, умовні конструкції, приведення типів, винятки, функції, вбудовані методи, списки, кортежі, множини та словники, Структури даних і алгоритми — масиви, зв'язні списки, стеки, черги, хеш-таблиці, бінарні дерева пошуку, рекурсія та алгоритми сортування, Просунуті теми — регулярні вирази, декоратори, лямбда-функції, ООП, класи, успадкування, магічні методи, ітератори, модулі, list comprehensions, генератори та парадигми програмування, Менеджери пакетів — PyPI, pip і Conda для встановлення та керування залежностями, Фреймворки — Django, Flask, Pyramid, FastAPI, aiohttp, Tornado, Sanic і gevent для розробки вебзастосунків та API, Тестування — doctest, nose, pytest і unittest для перевірки якості коду Python