Python Portal

Визуализация сложных данных в Python стала еще проще! 😮 Знакомьтесь, Cosmograph для Python — виджет, который обеспечивает ускоренную на GPU интерактивную визуализацию графов прямо в твоих Jupyter Notebook. Почему это прорыв? 🟢Производительность на GPU 🟢Интерактивное исследование сети (панорамирование, масштабирование, наведение, выбор) 🟢Гибкая настройка (расположение, цвета, размеры и многое другое) 🟢Бесшовная интеграция в ноутбуки и простая установка через pip Но это еще не все: ☑ Симуляции на основе силовых полей для динамических визуализаций ☑ Гладкая работа с крупными графами ☑ Минимальная настройка — просто pip install cosmograph ⏩ Ссылка: https://github.com/cosmograph-org/py_cosmograph 👉 @PythonPortal | #ресурсы

Книга "Machine Learning Yearning" (Автор: Эндрю Нг) 🟢Как правильно выбирать стратегию для ML-проектов 🟢Постановка задач и выбор метрик оценки 🟢Работа с тренировочными и тестовыми наборами данных 🟢Анализ ошибок и определение ключевых проблем модели 🟢Баланс между предвзятостью (bias) и разбросом (variance) 🟢Улучшение качества моделей с помощью регуляризации, архитектуры нейросетей и других методов 🟢Работа с распределением данных и генерализация моделей Книга не углубляется в математические детали, а делает упор на практическое руководство по улучшению ML-систем. 📝Читать: https://home-wordpress.deeplearning.ai/wp-content/uploads/2022/03/andrew-ng-machine-learning-yearning.pdf 👉 @PythonPortal | #книги

Ловите годноту 😳 Кто спрашивал на какие каналы по программированию я подписан? Лично я подписан и читаю этот канал: @umnyiprogrammist 👉 @PythonPortal | #ресурсы

Глубокое обучение - Всего видео: 30 Этот плейлист содержит всё, что нужно знать о нейросетях: от основ до передовых технологий с трансформерами, которые являются основой ChatGPT. ⏩Источник: https://www.youtube.com/playlist?list=PLblh5JKOoLUIxGDQs4LFFD--41Vzf-ME1 👉 @PythonPortal | #видео

Айтишников в 2025 году больше, чем цыган. И каждый, естественно, хочет быть видным сеньором, свою геймдев-студию, 15.000€ зэпэшечку и больше никогда не выходить на рабочие созвоны. И как быть новичку сегодня? Или айтишнику, решившему сменить сферу деятельности. Бери менторство по ИБ. Кибербезопасность сейчас на подъеме, поэтому даже для ITшника это будет сильное конкурентное преимущество и спидран на буст навыков с нуля. ➦ От корки до корки узнаешь индустрию. Кто много платит и ищет специалистов, какие есть направления. ➦ Получишь все хард и софт скиллы для работы в нише. ➦ Заимеешь переговорные навыки и научишься писать идеальные резюме. Даже если ты уже работаешь в киберсеке, но чувствуешь, что нуждаешься в левел-апе — ю а вэлком. А еще у нас для тебя есть разовые консультации и помощь в составлении резюме. Почитай подробности: https://t.me/+TEXVI86DKPI1MjA6

enumerate и zip в Python 🖥 👉 @PythonPortal | #ресурсы

Ускорьте Python в 50 раз за 4 простых шага По умолчанию интерпретатор Python, CPython, работает медленно, в основном из-за своей динамичности. После определения переменной с определённым типом её можно изменить на другой. Эти динамические манипуляции приводят к дополнительным затратам на выполнение и память. Чтобы ускорить работу, используйте модуль Cython. Он превращает код Python в C, делая его быстрым и эффективным. Вот как использовать модуль Cython: 1) Загрузите модуль Cython: %load_ext Cython 2) Добавьте магическую команду Cython 3) Указывайте типы данных параметров при использовании функций 4) Определяйте каждую переменную с помощью ключевого слова cdef и указывайте её тип данных Вот и всё! Теперь ваш код будет работать с ускорением до скорости нативного машинного кода, как показано на картинке. 👉 @PythonPortal | #tips

Делимся приватным архивом на 837 ГБ курсов по программированию: 1. Обучение Python с нуля 2. Обучение JavaScript с нуля 3. Обучение С++ с нуля 4. Обучение С# с нуля 5. Обучение HTML/CSS с нуля 6. Обучение Java с нуля 7. Обучение SQL/GO/PHP с нуля Архивы скоро удалят, очень важно успеть!🔥

5 декораторов Python, которые должен знать каждый разработчик 😜 ➖Статья знакомит разработчиков с мощным инструментом Python, который позволяет изменять поведение функций и методов без изменения их исходного кода. В ней рассматриваются техники, способные улучшить читаемость, повторное использование и производительность кода, а также упрощают работу с кэшированием, доступом к данным и логированием 📝Читать: https://www.clcoding.com/2025/02/5-python-decorators-every-developer.html 👉 @PythonPortal | #статья

⚡ Новые каналы с вакансиями и стажировками для джунов В этих каналах публикуются все свежие вакансии и стажировки 🔺 ВАКАНСИИ

Горячие вакансии с привлекательными офферами для джуниор разработчиков, аналитиков, дизайнеров и QA-специалистов.

👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺СТАЖИРОВКИ

Стажировки для начинающих специалистов в IT независимо от возраста!

👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺Junojobs

Вакансии и стажировки для junior-разработчиков на удалёнке.

👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺БИГТЕХ

Junior вакансии и стажировки в крупнейших IT-компаниях мира: NVidia, Apple, T-банк, Яндекс, Google и т. д.

👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺Макс из < codereview />

Эксперименты про трудоустройство в IT, советы для быстрого поиска работы и офферы для джунов.

👉 ПОДПИСАТЬСЯ

Альтернатива Pandas, работающая в 100 раз быстрее! (Она даже может обойти GPU-библиотеки для работы с DataFrame) Хотя Pandas — самая популярная библиотека для работы с DataFrame, у нее есть серьезные ограничения: 🟢Pandas использует только одно ядро CPU. 🟢Часто создает громоздкие DataFrame. 🟢Жадное (немедленное) выполнение мешает глобальной оптимизации. Представляем FireDucksDev — высокооптимизированную замену Pandas, которую можно использовать без изменений кода. Просто замените одну строку:

import fireducks.pandas as pd

☑ И все готово! В видео ниже FireDucks сравнивается с cuDF (библиотека DataFrame для GPU). В этом тесте FireDucks оказался даже быстрее, чем cuDF. ⏩ ссылка на Google Colab с тестами 👉 @PythonPortal | #ресурсы

"Машинное обучение с помощью Python" Этот 366-страничный учебник для студентов инженерных специальностей теперь БЕСПЛАТНЫЙ. 📝Цель этой книги — обсудить разработку моделей машинного обучения с использованием Python. Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) являются важными навыками, которые необходимы каждому выпускнику инженерных и управленческих специальностей для успешного карьерного роста Получите свой экземпляр: ⏩ https://ggnindia.dronacharya.info/Downloads/Sub-info/RelatedBook/4thSem/Fundamentals-of-AIML-text-book-4.pdf 👉 @PythonPortal | #книги

Смотрите, как курсор управляет моим браузером. Он может видеть, что происходит, включая логи сети и консоли.🐈 Теперь мой курсор может отлаживать и исправлять проблемы на сайте без необходимости копировать и вставлять. ОГРОМНОЕ ускорение для веб-разработки — с этим курсор может конкурировать с v0 и Replit в автономной разработке веб-приложений. 🔜 https://github.com/eastlondoner/cursor-tools 👉 @PythonPortal | #ресурсы

20 БЕСПЛАТНЫХ ресурсов для изучения Python: 🟢 Веб-сайты: - Python.org - Официальный учебник Python: docs.python.org/3/tutorial/ - Документация Python: docs.python.org/3/ - Codecademy: - Курс "Learn Python 3": codecademy.com/learn/learn-python-3 - freeCodeCamp: - Курс "Python for Everybody": freecodecamp.org/learn/scientific-computing-with-python/ -тЗадачи Python: freecodecamp.org/learn/python-challenges - W3Schools: - Учебник Python: w3schools.com/python/ - Real Python: - Уроки: realpython.com/tutorials/python/ - GeeksforGeeks: - Учебник Python: geeksforgeeks.org/python-programming-language/ 🟢Интерактивные платформы: - Академия Хана: Intro to Programming: http://khanacademy.org/computing/computer-programming - MIT OpenCourseWare: Введение в информатику и программирование на Python: http://ocw.mit.edu/courses/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/. 🟢Книги и электронные книги: - Think Python: Книга онлайн: http://greenteapress.com/wp/think-python-2e/ - Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python: Читать бесплатно онлайн: http://automatetheboringstuff.com 🟢Видеоуроки: YouTube: - CS Dojo (Youtube-канал YK Sugi): http://youtube.com/c/CSDojo. - Corey Schafer: http://youtube.com/user/schafer5 - edX: Введение в Python: http://edx.org/learn/python 🟢Практические платформы: - LeetCode: Python Coding Challenges: http://leetcode.com/problemset/all/?search=python - HackerRank: Практика Python: http://hackerrank.com/domains/python 👉 @PythonPortal | #ресурсы

20 БЕСПЛАТНЫХ ресурсов для изучения Python: 1. Веб-сайты: Python.org Официальный учебник Python: docs.python.org/3/tutorial/ Документация Python: docs.python.org/3/ Codecademy: Курс "Learn Python 3": codecademy.com/learn/learn-python-3 freeCodeCamp: Курс "Python for Everybody": freecodecamp.org/learn/scientific-computing-with-python/ Задачи Python: freecodecamp.org/learn/python-challenges W3Schools: Учебник Python: w3schools.com/python/ Real Python: Уроки: realpython.com/tutorials/python/ GeeksforGeeks: Учебник Python: geeksforgeeks.org/python-programming-language/

Что спрашивают на собеседовании у Middle Python-разработчика? В этот вторник, 11 февраля в 19:00 мск — бесплатное открытое собеседование в прямом эфире! Интервьюер Савва Демиденко, ex. TechLead в Яндексе, Авито и другом русском бигтехе будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу. В конце — время вопросов ментору из зала. Что узнаешь на эфире: ✅ Какие вопросы задают на собеседованиях и зачем ✅ Как подготовиться, чтобы получить достойный оффер ✅ Чего ждут от кандидатов на Middle Python Запишись на эфир в боте ШОРТКАТ → @shortcut_py_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzqw9zf2D

Панель потоковых данных GitHub — это произведение искусства. 🐈 👉 @PythonPortal | #видео

CuPy — это библиотека для работы с массивами в стиле NumPy, но с поддержкой вычислений на GPU. Она позволяет использовать NVIDIA CUDA для ускорения операций с массивами, что делает её полезной для научных вычислений, машинного обучения и других задач, требующих высокой производительности. 🐈 🟢Полная совместимость с NumPy (можно легко заменить numpy на cupy в коде). 🟢Аппаратное ускорение на GPU через CUDA. 🟢Поддержка многопоточных вычислений. 🟢Поддержка FFT, линейной алгебры, разреженных матриц и других численных методов. Если у тебя есть видеокарта NVIDIA и установленная CUDA, ты можешь использовать CuPy для ускорения кода, который обычно работает на CPU через NumPy. 🔜 https://github.com/cupy/cupy 👉 @PythonPortal | #ресурсы

Трудоголизм - это нормально! Особенно, когда современный тренд на «успех без особых усилий» приводит лишь к тому, что люди: 1️⃣ Работают по 3-4 часа, а потом выгорают и депрессуют 2️⃣ Оправдывают свою лень тяжелым ментальным состоянием 3️⃣ Делают по 10 медитаций в день, чтобы «просто жить в этом трудном мире» Если ты устал слушать 90% людей, у которых РАБОТА = КАТОРГА и РАБОТА ДЛЯ РАБОВ - советую подписаться на канал Александра Вотякова Это клуб здоровых трудоголиков, где собраны те, у кого горят глаза, кто готов пахать и развиваться 💯💪 Если ты считаешь, что много работать вредно – иди гуляй, нам не по пути… Всем остальным вэлком - @votyakov_ar_life