Реальный Python

DeepFaceDrawing — нейросеть, которая позволяет создавать реалистичные изображения лиц из набросков от руки Метод отрисовки по существу использует входные эскизы в качестве «мягких» ограничений и, таким образом, способен создавать высококачественные изображения лиц даже из грубых и/или неполных эскизов. Данный инструмент прост в использовании даже для тех кто не рисует, сохраняя при этом тонкое управление деталями формы https://github.com/IGLICT/DeepFaceDrawing-Jittor 👉 @python_real

Stable-Dreamfusion Реализация pytorch модели Dreamfusion, основанной на модели Stable Diffusion text-to-2D. Экспорт текста в 3D, изображения в 3D и сетки с NeRF + диффузия. https://github.com/ashawkey/stable-dreamfusion 👉 @python_real

Узнайте, как извлекать таблицы из PDF и загружать их как Pandas df https://github.com/patchy631/machine-learning/blob/main/random/extracting_text_from_pdf.ipynb 👉 @python_real

Taskiq Это асинхронная распределенная очередь задач для python. Этот проект черпает вдохновение в таких крупных проектах, как Celery и Dramatiq. Но Taskiq может отправлять и выполнять как синхронные, так и асинхронные функции, имеет интеграцию с популярными асинхронными фреймворками, такими как FastAPI и AioHTTP. https://github.com/taskiq-python/taskiq 👉 @python_real

Бесплатные курсы по Python Начало: 1 апреля Расписание: пн, чт в 20.15-21.00 по москве Продолжительность: 8 лекций + 2 недели практики Для записи вступите в следующий канал: https://t.me/+8wzlnw2vrsIwODAy

Руководство по созданию интерактивных визуализаций на Python Визуализация данных  —  один из важнейших этапов проекта в области науки о данных и аналитики данных. Она помогает как изучать и понимать данные, так и эффективно обмениваться результатами. https://nuancesprog.ru/p/16222/ original https://levelup.gitconnected.com/guide-to-creating-interactive-visualizations-in-python-78f79ffc7d61 👉 @python_real

Перед вами — книга-метод, книга-наставник, способная перевернуть мышление и помочь выработать осознанный подход к работе и жизни в целом путём высокоуровневого планирования. В своей второй книге IT-архитектор, методолог, педагог Александр Бындю раскрывает наиболее эффективный на сегодняшний день метод стратегического планирования, получивший название «Карта гипотез». Карта учит, как достигать намеченной цели через гипотезы, и служит навигатором на этом пути. В основу книги легли годы практики, и с уверенностью можно сказать, что Карта гипотез позволяет создать стратегию достижения для самых амбициозных целей. У Карты гипотез нет ограничений по области применения или роли пользователя — она будет полезна в самых разных ситуациях, от личного планирования до планирования работы огромной компании. Автор надеется, что его метод, которому посвящена эта книга, послужит вашему благополучию во всех сферах жизни. Ознакомиться с книгой

Pagination in Django https://testdriven.io/blog/django-pagination/ 👉 @python_real

A Gentle Introduction to Serialization for Python https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-serialization-for-python/ 👉 @python_real

ChatGPT в терминале! GPTerminator предоставляет удобный способ взаимодействия с API OpenAI для создания изображений и добавления чатов, используя интерфейс командной строки. https://github.com/AineeJames/ChatGPTerminator 👉 @python_real

10 удивительных способов использования словарей Python Словари Python — невероятно полезная структура данных, позволяющая хранить пары ключ-значение. Они гибки, эффективны и просты в использовании и являются одной из наиболее часто используемых структур данных в Python. Хотя словари обычно используются для таких задач, как подсчет частоты, сопоставление значений или организация данных, существует ряд неожиданных и творческих способов использования словарей в Python. В этой статье мы рассмотрим 10 неожиданных способов использования словарей Python, о которых вы, возможно, раньше и не подозревали. https://python.plainenglish.io/10-surprising-ways-to-use-python-dictionaries-5bbce1ba4d26 👉 @python_real

Только 45 методов, которые вы должны освоить, чтобы стать профессионалом NumPy NumPy (или Numeric Python) лежит в основе каждого проекта по науке о данных и машинному обучению. Вся управляемая данными экосистема так или иначе зависит от NumPy и его основных функций. Это делает ее одной из самых важных и революционных библиотек, когда-либо созданных в Python. В этом блоге я расскажу о своем более чем 3-летнем опыте использования NumPy и поделюсь теми 45 конкретными методами, которые я использовал почти все время. https://medium.com/geekculture/the-only-45-methods-you-should-master-to-become-a-numpy-pro-6ea77a8638a6 👉 @python_real

Начало работы с генераторами Python В этом руководстве вы узнаете, как использовать генераторы в Python, определяя функции генератора и выражения генератора. Затем вы узнаете, как использование генераторов может быть эффективным выбором памяти. https://www.kdnuggets.com/2023/02/getting-started-python-generators.html 👉 @python_real

50+ проектов Python с исходным кодом В этой статье мы покажем более 50 проектов Python с исходным кодом . Эти проекты разработаны, чтобы помочь вам улучшить свои навыки программирования, получить практический опыт и развить практические знания в различных областях. Некоторые из этих проектов просты, а другие более сложны, но все они подходят для всех, кто хочет изучить программирование на Python. https://medium.com/@inprogrammer/50-python-projects-with-source-code-336bd54fea11 👉 @python_real

20 функций Pandas для 80% ваших задач по науке о данных Мы рассмотрим все, от базовых операций с данными до продвинутых методов анализа данных, и к концу этой статьи у вас будет четкое представление о том, как использовать Pandas, чтобы сделать ваш рабочий процесс обработки данных более эффективным. https://levelup.gitconnected.com/20-pandas-functions-for-80-of-your-data-science-tasks-b610c8bfe63c 👉 @python_real

Скрипты автоматизации Python, которые вы должны знать В этой статье мы поговорим о некоторых сценариях автоматизации Python, которые вы можете легко использовать для выполнения задач автоматизации. Важно понимать, что все они представляют собой готовые коды, которые могут помочь нам справиться со многими из наших ежедневных повторяющихся задач. Я настоятельно рекомендую вам иметь некоторый опыт работы с языком программирования Python, прежде чем продолжить эту статью. https://www.freecodecamp.org/news/python-automation-scripts/ 👉 @python_real

Как придать графическому интерфейсу Python потрясающий вид Полное обновление вашего скучного пользовательского интерфейса Tkinter 😎 Большинство скриптов, которые я пишу, обычно выполняются через CLI (интерфейс командной строки), однако в определенный момент для простых приложений полезно иметь красивый GUI (графический интерфейс пользователя). В моем случае мои коллеги-сетевые инженеры, которые не очень хорошо знакомы с Python или только начали изучать его, всегда предпочитают иметь простой графический интерфейс для наших сценариев автоматизации. https://medium.com/@SrvZ/how-to-make-your-python-gui-look-awesome-9372c42d7df4 👉 @python_real

7 полезных библиотек Python, которые вы должны использовать в своем следующем проекте Есть поговорка «Не нужно изобретать велосипед». Библиотеки — лучший тому пример. Это поможет вам написать сложные и трудоемкие функции простым способом. По моему мнению, хороший проект использует одни из лучших доступных библиотек. https://medium.com/codex/7-useful-python-libraries-you-should-use-in-your-next-project-6b5159523ebc 👉 @python_real

9 встроенных декораторов Python, которые значительно оптимизируют ваш код "Простое лучше сложного". Лучшая функция Python, которая применяет эту философию "дзена Python", - декораторы. Декораторы помогут вам написать меньше и проще кода для реализации сложной логики и повторно использовать его повсюду. Более того, существует множество потрясающих встроенных декораторов Python, которые значительно облегчают нам жизнь, поскольку мы можем просто использовать одну строку кода для добавления сложного функционала к существующим функциям или классам. https://medium.com/techtofreedom/9-python-built-in-decorators-that-optimize-your-code-significantly-bc3f661e9017 👉 @python_real

Узнайте, как извлекать данные из SQL в Python и автоматизировать свои скрипты. Сначала мы рассмотрим, как автоматизировать импорт данных из CSV в SQL. Затем мы объясним, как создать соединение между SQL и Python. Затем мы получаем данные из таблицы. После этого мы запускаем модель машинного обучения и сохраняем результаты обратно в SQL. Надеюсь, вам понравится это видео! https://github.com/Pitsillides91/Python-Tutorials/tree/master/Connecting%20SQL%20to%20Python https://shly.link/ytZVEi 👉 @python_real