Python Portal

Курс линейной алгебры - Математика для машинного обучения и генеративного ИИ Курс охватывает основы линейной алгебры, включая векторы, матрицы, операции с ними и методы решения систем линейных уравнений. 📲 Источник: тык 👉 @PythonPortal | #видео

4 уровня написания словаря Python 👆 🍩Создание простого словаря с парами ключ-значение. Пример включает создание словаря person с ключами name, age и city. 🍩Описано, как получать и изменять значения в словаре. Пример демонстрирует доступ к значению по ключу и изменение значения ключа age. 🍩 Показано, как добавлять и удалять пары ключ-значение в словаре. Пример включает добавление нового ключа email и удаление ключа city. 🍩Описаны методы работы со словарями, такие как keys(), values(), items(), get() и pop(). Примеры демонстрируют использование этих методов для получения ключей, значений, пар ключ-значение, извлечения значений и удаления элементов. 👉 @PythonPortal | #ресурсы

Интеграция Telegram-бота с ЮKassa 📖 Читать: ссылка 👉 @PythonPortal | #статья

Вам нравится читать контент на этом канале? Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию? Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это: 1) Нажмите на ссылку: Вход 2) Пополняйтесь удобным способом 3) Размещайте публикацию Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.

Скрипт мониторинг YouTube каналов 🔥 Скрипт Telegram бот который отслеживает каналы YouTube и отправляет мгновенные уведомления в группы Telegram при загрузке новых видео. Идеально подходит для менеджеров сообществ и создателей контента, которые хотят держать свою аудиторию в курсе событий. 🤖 ЯП: Python 3.11+ 📂 Модули: requests , pyTelegramBotAPI 🖥 База данных: - ⛓ Скачать скрипт 👉 @PythonPortal | #ресурсы

Книга "Mathematics for Machine Learning" (MML) — это учебник по математическим основам машинного обучения. Она охватывает ключевые темы из математики, которые необходимы для понимания алгоритмов машинного обучения. 🟢Линейная алгебра – векторы, матрицы, собственные значения, сингулярное разложение. 🟢Анализ (исчисление) – градиенты, частные производные, оптимизация. 🟢Вероятность и статистика – случайные переменные, распределения, байесовская теория. 🟢Оптимизация – градиентный спуск, методы Ньютона. 🟢Применение в машинном обучении – примеры алгоритмов с математической точки зрения. Это отличное введение в математику для тех, кто хочет глубже понять принципы машинного обучения. ❤️ ⛓ Ссылка: тык 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

🔒 7539 ГБ платного контента для программистов утекли в Telegram Выбирай направление и обучайся: 👩‍💻 Java — 644 ГБ 🖥 Python — 724 ГБ 🖥 Frontend — 981 ГБ 🖥 Backend — 817 ГБ 👩‍💻 Все языки — 4373 ГБ Пост удалится через 48 часов 🕔

18 распространенных портов, о которых стоит знать FTP (21, TCP) – Протокол передачи файлов SSH (22, TCP) – Безопасный удалённый доступ (Secure Shell) Telnet (23, TCP) – Удалённый вход (незащищённый) SMTP (25, TCP) – Простой протокол передачи почты DNS (53, TCP/UDP) – Запросы системы доменных имён DHCP Server (67, UDP) – Протокол динамической конфигурации хоста (сервер) DHCP Client (68, UDP) – Протокол динамической конфигурации хоста (клиент) HTTP (80, TCP) – Протокол передачи гипертекста (основа веб-сайтов) POP3 (110, TCP) – Протокол получения почты (версия 3) NTP (123, UDP) – Протокол времени в сети NetBIOS (139, TCP) – Служба NetBIOS IMAP (143, TCP) – Протокол доступа к электронной почте HTTPS (443, TCP) – Защищённый HTTP (SSL/TLS) SMB (445, TCP) – Протокол совместного использования файлов и принтеров Oracle DB (1521, TCP) – Порт для взаимодействия с базой данных Oracle MySQL (3306, TCP) – Порт для взаимодействия с базой данных MySQL RDP (3389, TCP) – Протокол удалённого рабочего стола PostgreSQL (5432, TCP) – Порт для взаимодействия с базой данных PostgreSQL 😦 Эти порты используются в администрировании серверов, сетевой безопасности и разработке приложений. 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Краткий курс DeepSeek-R1 Узнайте об инновационном подходе с использованием обучения с подкреплением, который лежит в основе DeepSeek-R1, и исследуйте, как этот инструмент достигает производительности, сопоставимой с промышленными гигантами, такими как o1 от OpenAI, но с гораздо меньшими затратами Вы изучите его архитектуру, практическое применение и способы развертывания этой модели, чтобы использовать ее передовые аналитические способности для собственных проектов. 🧔‍♂️ 📲 Источник: тык 👉 @PythonPortal | #видео

Ниже приведён прикладной пример использования библиотеки NetworkX для решения простой задачи на графах: представим, что у нас есть небольшая сеть дорог в городе, и мы хотим найти самый быстрый маршрут от склада до магазина с учётом скоростей на участках дорог. - Узлы графа (nodes) — это перекрёстки. - Рёбра графа (edges) — это дороги между перекрёстками. - У каждого ребра есть: - длина дороги (в километрах), - скорость (км/ч), с которой можно проехать этот участок. Целевая метрика: время в пути (в часах). Мы хотим найти кратчайший (по времени) путь, а не по географическому расстоянию.

import networkx as nx

def build_city_graph():
    """
    Создаёт и возвращает ориентированный граф (DiGraph) с атрибутами:
    - distance (км)
    - speed (км/ч)
    """
    G = nx.DiGraph()

    # Добавим несколько перекрёстков (можно просто добавлять рёбра, 
    # тогда вершины создадутся автоматически)

👉👉👉 ЧИТАТЬ ДАЛЬШЕ 🤖🤖🤖

Шпаргалка по синтаксису Python. Сохраняем и пользуемся 😁 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

ПИШЕМ СОБСТВЕННЫЙ WEB-FRAMEWORK НА PYTHON Видео посвящено созданию простого веб-фреймворка на Python, его интеграции с Gunicorn и организации маршрутизации. 🔥 📲 Источник: тык 👉 @PythonPortal | #видео

🚩 Единая точка входа в IT! Теперь всё, что нужно для твоего роста, собрано в одном месте: статьи, материалы, вакансии, задачи и вопросы с собеседований для каждого направления! Выбирай сферу и становись частью IT сообщества: 👩‍💻 Frontend 👩‍💻 Node.js 👩‍💻 Python 👩‍💻 Java 👣 Golang 👣 Rust 🖥 PHP 🖥 Ruby 👩‍💻 Android 👩‍💻 iOS 🖥 Общее IT 👩‍💻 QA 📆 Митапы 👨‍💻 Вакансии А также у нас есть собственная платформа для подготовки к собеседованиям! 🔹 Прогресс и история подготовки 🔹 Фильтры по технологиям и сложности 🔹 Интерактивные тренажёры для практики 🔹 4000+ вопросов для подготовки к собеседованиям 🔖 Всё для вашего направления — в одном месте, без лишних подписок.

Тренируйте и оценивайте все свои модели машинного обучения сразу! ⚔️ Представляем Lazy Predict — библиотеку Python, которая позволяет тренировать, тестировать и оценивать все ваши модели машинного обучения одновременно всего с несколькими строками кода. Вы можете установить библиотеку Lazy Predict для Python с помощью следующей команды:

pip install lazypredict

👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Как создать свой веб-фреймворк на Python? 📖 Читать: ссылка 👉 @PythonPortal | #статья

Ниже приведу пример задачи из современной практики, которая по своей структуре напоминает упрощённую модель плановой экономики, но уже в контексте цепочек поставок (Supply Chain). Пример: - Есть два завода (Factory1, Factory2), на которых производятся два вида товаров (Product A и Product B). - Есть два распределительных центра (склада) (DC1, DC2). - Есть два региона с конечным спросом (Market1, Market2). - Мы знаем спрос в каждом регионе по каждому товару, ограничения по мощности заводов (сколько каждого товара они могут произвести) и ёмкость складов (сколько там можно держать товаров).

from pulp import (
    LpProblem, LpMinimize, LpVariable, LpStatus, lpSum, LpInteger, value
)

# Заводы (factories), Склады (distribution centers), Рынки/регионы (markets)
factories = ["Factory1", "Factory2"]
distribution_centers = ["DC1", "DC2"]
markets = ["Market1", "Market2"]
products = ["ProductA", "ProductB"]

👉👉👉 ЧИТАТЬ ДАЛЬШЕ 🤖🤖🤖

Программа на Python для преобразования десятичного числа в его эквивалент римскими цифрами. 👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

🧠 Machine Learning — авторский канал, где собрана вся база по ИИ и машинному обучению. Senior разработчик AI-алгоритмов и автономных агентов, разбирает гайды, редкую литературу и код топовых моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. В 2025 году ИИ выйдет на совершенно новый уровень тот, кто не успеет за прогрессом - отстанет, а кто разберется - сорвет куш. Стоит подписаться: t.me/ai_machinelearning_big_data

Пигментный код 😤 Pygments — библиотека для подсветки синтаксиса, написанная на Python. ➡ Поддерживает более 500 языков, экспорт в HTML, LaTeX и другие форматы. Используется для красивого отображения кода в документации, блогах и инструментах. ⛓ Ссылка: тык 👉 @PythonPortal | #ресурсы