Python RU

🖥 YT Navigator — это приложение на основе искусственного интеллекта, предназначенное для эффективного поиска и взаимодействия с контентом YouTube-каналов. Оно позволяет пользователям выполнять семантический поиск по видео, получать точные временные метки и извлекать информацию из часов видеоматериалов за считанные секунды. 📌 Основные функции YT Navigator: Семантический поиск: Возможность находить релевантные сегменты видео с точными временными метками на основе естественных языковых запросов. Интерактивное общение: Пользователи могут "общаться" с содержимым канала, получая ответы на вопросы, основанные на транскриптах видео. Экстракция информации: Быстрое извлечение ключевой информации из большого объёма видеоконтента, что экономит время и усилия при анализе материалов. Преимущества использования YT Navigator: Экономия времени: Быстрый доступ к конкретной информации без необходимости просмотра длительных видеороликов. Удобство: Интуитивно понятный интерфейс и мощные функции делают процесс поиска и анализа видеоконтента более эффективным. YT Navigator особенно полезен для исследователей, аналитиков и всех, кто работает с большими объёмами видеоданных, предоставляя инструменты для быстрого и точного анализа контента. 📌 Github

⚡️ pandas-ai — это open-source библиотека, позволяющая интегрировать возможности искусственного интеллекта в работу с DataFrame библиотеки pandas. ▪ Интеграция ИИ с pandas: Проект позволяет задавать вопросы на естественном языке относительно ваших данных в DataFrame и получать интерпретируемые ответы, используя крупные языковые модели (LLM). ▪ Удобство анализа: С помощью pandas-ai вы можете автоматически получать анализ данных, визуализации и статистические выводы без написания сложного кода. ▪ Гибкость и расширяемость: Библиотека легко настраивается и интегрируется с различными моделями и API, что делает её полезной для быстрого прототипирования и разработки аналитических приложений. Таким образом, pandas-ai интересен разработчикам и аналитикам, которые хотят объединить возможности ИИ с традиционным анализом данных для автоматизации и упрощения рабочих процессов. ▪Github

🖥 python-genai — это официальный SDK на Python от Google, предназначенный для интеграции генеративных моделей Google AI в приложения! 💡 Основные возможности включают генерацию текста, настройку моделей с помощью системных инструкций, параметры генерации (например, температуры, длины вывода), а также встроенные механизмы безопасности. SDK поддерживает удобную работу с параметрами через словари или модели Pydantic. Также предусмотрена интеграция с пользовательскими функциями для обработки результатов или вызова API. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

Как ускорить Python-код, выжать максимум из AI и не попасть в ловушки импорта? Подробно разберут на Podlodka Python Crew, где обсуждают практические аспекты и инструменты. 🔹Что за конференция? Podlodka Crew — это серии IT-конференций с упором на прикладные знания. Все сессии проходят онлайн, в удобное время утром и вечером, так что легко совмещать с работой. 🔹Что в программе? 🦾 AI для самых ленивых — как делегировать задачи нейросетям и повысить продуктивность (Никита Замулдинов, Сбер) ⚡Python медленный, Rust быстрый — как писать Python-библиотеки на Rust и интегрировать через PyO3 (Данил Ахтаров) 🖥 Vim, VSCode, PyCharm — кто победит? — обсуждают топовые разработчики из Райффайзена, Яндекса и Контура 🔥Фейлы на проде — открытый микрофон для самых запоминающихся ошибок и решений Главный фокус — применимость знаний. После конференции вам не придется гадать, что делать с информацией: сразу берите и внедряйте. 📅 Даты: 17 - 21 марта 2025 года 🎟 Билеты и подробности: https://podlodka.io/pythoncrew А промокод собщества pro_python4 дает скидку в 500р🥳

🌟 EuroBERT: энкодеры нового поколения. Исследовательская группа под патронажем Centrale Supélec (Университет Париж-Сакле) выпустила в открытый доступ EuroBERT — семейство мультиязычных энкодеров, обученных на 5 трлн. токенов из 15 языков, включая русский. EuroBERT сочетает инновационную архитектуру с поддержкой контекста до 8192 токенов, что делает это семейство идеальным для анализа документов, поиска информации, классификации, регрессии последовательности, оценки качества, оценки резюме и задач, связанных с программированием, решением математических задачи. В отличие от предшественников (XLM-RoBERTa и mGTE), EuroBERT объединил GQA, RoPE и среднеквадратичную нормализацию, чтобы достичь беспрецедентной эффективности производительности даже в сложных задачах. Второе немаловажное преимущество EuroBERT - в обучение помимо текстовых данных были включены примеры кода и решения математических задач. Самая младшая модель EuroBERT с 210 млн. параметров показала рекордные результаты: в тесте MIRACL по многоязычному поиску её точность достигла 95%, а в классификации отзывов (AmazonReviews) — 64,5%. Особенно выделяется умение работать с кодом и математикой — в бенчмарках CodeSearchNet и MathShepherd EuroBERT опережает аналоги на 10–15%. ▶️Состав релиза: 🟢EuroBERT-210М 🟢EuroBERT-610М 🟢EuroBERT-2.1В ⚠️ EuroBERT можно использовать непосредственно с transformers, начиная с версии 4.48.0 ⚠️ Для достижения максимальной эффективности, разработчики рекомендуют запускать EuroBERT с Flash Attention 2 ▶️ Пример инференса:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

model_id = "EuroBERT/EuroBERT-210m"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)

text = "The capital of France is <|mask|>."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

# To get predictions for the mask:
masked_index = inputs["input_ids"][0].tolist().index(tokenizer.mask_token_id)
predicted_token_id = outputs.logits[0, masked_index].argmax(axis=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_token_id)
print("Predicted token:", predicted_token)
# Predicted token:  Paris

📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Коллекция на HF 🟡Arxiv 🖥GitHub (Скоро) @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Encoder #EuroBERT

Цикл While без выхода из него в реальной жизни 😅 @pro_python_code

💼 Создание аудиокниги с Python

Машинное и глубокое обучение ОНЛАЙН-УЧЕБНИК Виктор Владимирович Китов Учебник содержит выжимку основных материалов на основе читаемых автором курсов на факультете вычислительной математики и кибернетики (ВМК) в МГУ им. М.В.Ломоносова, а также в магистратуре Т-Банка для студентов МФТИ. Этот онлайн-учебник посвящен увлекательной, перспективной и бурно развивающейся теме машинного обучения (machine learning) и глубокого обучения (deep learning), позволяющей наделять компьютерные программы возможностью принимать сложные интеллектуальные решения, автоматически настраиваемые по наблюдаемым данным. В первой части учебника (машинное обучение) рассматриваются основные задачи и понятия машинного обучения, методы их решения, оценка качества результатов и способы интерпретации моделей машинного обучения. Во второй части (глубокое обучение) изучаются нейронные сети, способы их эффективной настройки и архитектуры для решения различных задач. Цель учебника состоит в том, чтобы предоставить образовательные материалы в открытый доступ для широкого круга читателей, как совсем не знакомых с областью, так и имеющих в ней некоторый опыт. Описание даётся как на интуитивном уровне, так и используя математические выкладки, поэтому предполагается знакомство читателя с основами математического анализа, теории вероятностей и математической статистикой. За исключением основ высшей математики, учебник полностью самодостаточный. Предварительного знакомства читателя с машинным обучения не требуется, поскольку в учебнике описывается весь цикл разработки моделей от постановки задачи и подготовки данных до оценки качества прогнозов и интерпретации результатов. Для обратной связи по сайту, материалам и общим вопросам пишите на deepmachinelearning@yandex.ru. С правами использования материала учебника вы можете ознакомиться в разделе лицензия. Разработка и систематизация материалов поддержана грантом некоммерческого фонда развития науки и образования «Интеллект». 📓 Ссылка на книгу

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning 🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML. (ссылка) 🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy. Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ. 😮 На вебинаре вы узнаете: 🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию. 🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения. 🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора. 🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning. 🎯 Почему это важно? Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике. 👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении! 📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/fe260c46 Реклама. ИП Дрёмов Артём Сергеевич, ИНН 771391651571. Erid 2VtzqvwgKH8

✔ Разбор задач с собеседований по статистике для Дата Саентистов В современных собеседованиях на позицию Data Scientist кандидатов проверяют не только практические навыки программирования, но и глубокое понимание статистических методов. В данной статье рассмотрены часто встречающиеся задач, которые могут встретиться на интервью. Разберём каждую задачу с теоретической точки зрения, а также продемонстрируем пример кода на Python. 📌 Читать @pro_python_code

🖥 ScrapeServ — это API, который принимает URL и возвращает файл с данными веб-сайта и его скриншотами! 🌟 Он разработан для запуска в Docker-контейнере и использует браузерные технологии для обработки JavaScript на страницах. Среди возможностей ScrapeServ — прокрутка страницы с созданием скриншотов различных разделов, автоматическая обработка перенаправлений и корректная работа с ссылками на загрузку файлов. Задачи обрабатываются в очереди с настраиваемым распределением памяти, обеспечивая эффективное использование ресурсов. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

Инженерам посвящается! :) 27 февраля вместе с Вадимом Вагановым, ведущим экспертом разработки Газпромбанк.Тех, поговорим о том, как бэкенд-разработчикам красиво и наглядно показывать свои результаты. Какие вопросы обсудим: – Что делать, если есть трудности с презентацией и оценкой своей работы – Как мониторинг может помочь решить эту проблему – Какие метрики стоит отслеживать в backend-приложениях – Почему мониторинг — это навык, который стоит прокачать любому инженеру Регистрируйся по ссылке: https://www.gazprombank.tech Реклама, Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497

⚡️ Метапрограммирование на грани магии: Метаклассы, Декораторы и Динамические DSL 📌 Читать @pro_python_code

⚡️ Метапрограммирование на грани магии: Метаклассы, Декораторы и Динамические DSL 📌 Читать @pro_python_code

🐧10 малоизвестных, но мощных команд Linux, которые помогут усилить безопасность вашей системы 📌 Читать

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

🖥 Курс: Базовое приложение на FastAPI! 🕖 Продолжительность: 1:41:06 🔗 Ссылка: *клик* #курс #python #fastapi

🧠 Современные методы статистической теории в машинном обучении - Видео - Colab - Полный курс @data_math

⭐️ Podcastfy — это open-source инструмент, который преобразует текстовый контент в аудио подкасты с использованием синтеза речи. Он позволяет легко создавать аудиоверсии статей или блогов, упрощая процесс создания подкастов для контент-мейкеров, блогеров или в целях обучения. 🌟 Поддерживает интеграцию с ElevenLabs, OpenAI и Edge TTS, для преобразования текста в речь. 💡 Примеры можно посмотреть здесь. 💨 Поддерживает продвинутые настройки для работы с голосами, стилем речи и другими параметрами. с генеративным контентом. Установка: $ pip install podcastfy Podcastfy — удобный и простой в использовании инструмент для быстрого прототипирования решений по автоматическому созданию аудиоконтента и интеграции в более крупные ML-проекты. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 ▪Github ▪Paper ▪Colab @ai_machinelearning_big_data #podcast #gemini #openai #elevenlabs #genai #notebooklm

🖥 PdfDing — это менеджер, просмотрщик и редактор PDF-файлов, обеспечивающий удобную работу на различных устройствах! 🌟 Он позволяет просматривать PDF-документы непосредственно в браузере, сохраняя позицию чтения для последующего продолжения с того же места. Пользователи могут организовывать свои PDF-файлы с помощью многоуровневых тегов, добавлять аннотации, выделения и рисунки, а также использовать такие функции, как темный режим, инвертированные цвета и настраиваемые цветовые темы. Кроме того, PdfDing поддерживает единый вход (SSO) через OIDC и предоставляет возможность делиться PDF-файлами с внешними пользователями посредством ссылок или QR-кодов с опциональным контролем доступа. 🔐 Лицензия: GPL-3.0 🖥 Github @pythonl