PythonCamp
الذهاب إلى القناة على Telegram
Лагерь Python-программистов! Обратная связь: @earlsky Copyright: @camprobot Perfluence
إظهار المزيد
الشبكة:9 074
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
-267 أيام
-11330 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أكتوبر '25
أكتوبر '250
في 0 قنوات
سبتمبر '25
+11
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+18
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+15
في 1 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+20
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+18
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+20
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '25
+19
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+24
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '25
+28
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+27
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+27
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+19
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+28
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+25
في 2 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+28
في 2 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+14
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '24
+43
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+112
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '24
+55
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+48
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '24
+48
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+59
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+50
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+194
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+62
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+67
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+64
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+2 019
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+52
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+43
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+49
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+113
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+85
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+37
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+1 782
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+3 469
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+124
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+202
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+142
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+288
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+453
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+437
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+320
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+217
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+626
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+710
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+356
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+303
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+305
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+528
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+560
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+666
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+457
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+567
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+1 256
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 09 أكتوبر | 0 | |||
| 08 أكتوبر | 0 | |||
| 07 أكتوبر | 0 | |||
| 06 أكتوبر | 0 | |||
| 05 أكتوبر | 0 | |||
| 04 أكتوبر | 0 | |||
| 03 أكتوبر | 0 | |||
| 02 أكتوبر | 0 | |||
| 01 أكتوبر | 0 |
منشورات القناة
| 2 |  Create Game with Projects in Python: Create a Game, Programming in Python, and Working with Popular Apps Using PyGame
STEPHEN G SCHMITT
2024
Python — один из самых популярных и универсальных языков программирования в технологической отрасли. Однако, несмотря на их популярность и универсальность, их освоение может быть сложным, особенно для новичков. Технические проблемы, такие как отладка и сжатые сроки, могут вызывать стресс и беспокойство, а карьерный рост и необходимость быть в курсе последних разработок в этой области могут быть пугающими.
#python #eng | 0 |
| 3 | Logging in Python.pdf | 0 |
| 4 |  Logging in Python
Florian Heiss
2025
Краткое руководство по использованию встроенной поддержки Python для ведения журнала В руководстве рассматриваются общие концепции, относящиеся к API ведения журнала в Python, а также способы их использования, а также рекомендации по передовой практике и соображения по производительности, связанные с этими API. Ведение журнала является неотъемлемой частью большинства современных приложений. Почти все платформы программирования предоставляют встроенную поддержку ведения журнала с обширной документацией. Однако использование API ведения журнала требует определенных усилий, поскольку необходимо читать документацию и экспериментировать с примерами кода.
#python #eng | 0 |
| 5 | Learning Python_6Ed.pdf | 0 |
| 6 |  Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming, 6th Edition (Final Release)
Mark Lutz
2025
Получите всестороннее, глубокое введение в основной язык Python с помощью этой практической книги. Основанное на популярном учебном курсе автора Марка Лутца, это обновленное шестое издание поможет вам быстро писать эффективный, высококачественный код на Python. Это идеальный способ начать, независимо от того, новичок ли вы в программировании или профессиональный разработчик, разбирающийся в других языках.
Этот простой в использовании учебник для самостоятельного изучения, дополненный тестами, упражнениями и полезными иллюстрациями, поможет вам начать работу с Python 3.12 и всеми другими выпусками, используемыми сегодня. С прагматичным акцентом на том, что вам нужно знать, он также знакомит с некоторыми расширенными языковыми функциями, которые становятся все более распространенными в коде Python.
#python #eng | 0 |
| 7 | Applied Neural Networks with TensorFlow 2.pdf | 0 |
| 8 |  Applied Neural Networks with TensorFlow 2
Orhan Gazi Yalçın
2021
Реализуйте приложения глубокого обучения с помощью TensorFlow, изучая «почему» с помощью подробных концептуальных объяснений.
Вы начнете с изучения того, что предлагает глубокое обучение по сравнению с другими моделями машинного обучения. Затем ознакомьтесь с несколькими технологиями, используемыми для создания моделей глубокого обучения. Хотя некоторые из этих технологий являются взаимодополняющими, например Pandas, Scikit-Learn и Numpy, другие являются конкурентами, например PyTorch, Caffe и Theano. Эта книга проясняет позиции глубокого обучения и Tensorflow среди их аналогов.
#python #eng | 0 |
| 9 | Learning Professional Python Volume 2.pdf | 0 |
| 10 |  Learning Professional Python. Vol. 2
Usharani Bhimavarapu
2024
Volume 2 книги Learning Professional Python — это ресурс для студентов, которые хотят изучать Python, даже если у них нет никаких знаний в области программирования, и для преподавателей, которые хотят получить всестороннее введение в Python для использования со своими студентами. Эта книга помогает студентам достичь своей мечты о работе в ИТ-индустрии и обучает студентов простым и понятным способом, одновременно укрепляя навыки кодирования.
#python #eng | 0 |
| 11 | Python Polars_The Definitive Guide_True.pdf | 0 |
| 12 |  Python Polars: The Definitive Guide: Transforming, Analyzing, and Visualizing Data with a Fast and Expressive Dataframe API 2025
Jeroen Janssens
2025
Хотите ускорить анализ данных и работать с наборами данных, размер которых превышает объем памяти? Python Polars предлагает невероятно быстрый, многопоточный и элегантный API для загрузки, обработки и манипулирования данными. С этим практическим руководством вы пройдете через каждый аспект Polars и узнаете, как решать практические задачи с использованием реальных наборов данных.
Йерун Янссенс и Тайс Нивдорп из Xomnia в Амстердаме покажут вам, как эта сверхбыстрая библиотека DataFrame идеально подходит для эффективной обработки данных, конвейеров ETL и многого другого. Эта книга поможет вам быстро изучить синтаксис и понять основные концепции Polars. Вам не обязательно иметь опыт работы с Pandas или Spark, но если он у вас есть, эта книга поможет вам сделать плавный переход.
#python #eng | 0 |
| 13 | Mastering Python Design Patterns for Scalable.pdf | 0 |
| 14 |  Mastering Python Design Patterns for Scalable Applications: Unlock the Secrets of Expert-Level Skills
Jones Larry
2024
Раскройте весь потенциал шаблонов проектирования с помощью «Mastering Python Design Patterns for Scalable Applications: Unlock the Secrets of Expert-Level Skills». Это полное руководство погружает опытных программистов в сложный мир шаблонов проектирования, демонстрируя их важную роль в создании эффективных, масштабируемых и поддерживаемых программных решений. С Python в качестве своей основы эта книга представляет собой всестороннее исследование как классических, так и расширенных шаблонов, адаптированных для удовлетворения потребностей современного динамического ландшафта программирования.
#python #eng | 0 |
| 15 | Python for Algorithmic Trading.pdf | 0 |
| 16 |  Python for Algorithmic Trading Cookbook: Recipes for designing, building, and deploying algorithmic trading strategies with Python
Jason Strimpel
2024
Узнайте, как Python сделал алгоритмическую торговлю доступной для непрофессионалов с помощью непревзойденного опыта и практических идей от Джейсона Стримпела, основателя PyQuant News и опытного профессионала с мировым опытом в торговле и управлении рисками. Эта книга проведет вас от основ количественных финансов и сбора данных до продвинутых стадий бэктестинга и реальной торговли.
#python #eng | 0 |
| 17 | Reinforcement Learning Theory and Python Implementation.pdf | 0 |
| 18 |  Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation
Zhiqing Xiao
2024
Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation — это учебник по обучению с подкреплением, с объяснениями как теории, так и приложений. Начиная с единой математической структуры, эта книга систематически выводит теорию современного обучения с подкреплением и представляет все основные алгоритмы обучения с подкреплением, такие как PPO, SAC и MuZero. Она также охватывает ключевые технологии обучения GPT, такие как RLHF, IRL и PbRL. Каждая глава сопровождается высококачественными реализациями, и все реализации алгоритмов глубокого обучения с подкреплением реализованы как с TensorFlow, так и с PyTorch. Коды можно найти на GitHub вместе с их результатами, и их можно запустить на обычном ноутбуке с Windows, macOS или Linux.
#python #eng | 0 |
| 19 | Causal_Inference_and_Discovery_in_Python_Unlock_the_secrets_of_modern.pdf | 0 |
| 20 |  Causal Inference and Discovery in Python: Unlock the secrets of modern causal machine learning with DoWhy, EconML, PyTorch and more
Aleksander Molak
2023
Причинные методы представляют уникальные проблемы по сравнению с традиционным машинным обучением и статистикой. Изучение причинности может быть сложным, но оно дает определенные преимущества, которые ускользают от чисто статистического мышления. Причинный вывод и открытие в Python помогают вам раскрыть потенциал причинности.
Вы начнете с основных мотивов причинного мышления и всестороннего введения в причинные концепции Перлиана, такие как структурные причинные модели, вмешательства, контрфактуальные утверждения и многое другое. Каждая концепция сопровождается теоретическим объяснением и набором практических упражнений с кодом Python.
#python #eng | 0 |
