Python RU

🤔 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

Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного канала по машинному обучению на YouTube приглашает вас в свою AI-школу. Особенности: • теория и практика • акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля • полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети • архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей. Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач. От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск). Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML. 7 месяцев, 4 курса: • AI: от основ до языковых моделей • Math for AI - необходимый математический бэкграунд • MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker • Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн. Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса): • 112 000 рублей (единоразово) или • 17 000 рублей в месяц Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)! Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь! Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников. Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения! ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1

💌 Валентина от программиста — краткое руководство всего в трех шагах: 1. Открываем сайт 2. Вставляем код.

Python 
print('\n'.join
 ([''.join
   ([('Name'[(x-y)%4 ]
     if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)
      **3-(x*0.05)**2*(y*0.1)
       **3<=0 else ' ')
        for x in range(-30,30)])
         for y in range(15,-15,-1)]))

3. Сохраняем результат и отправляем по адресу 💌

1–2 марта проводим Weekend Offer Analytics Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 2 лет на Python, готовых работать в офисном или гибридном режиме на территории России. Подавайте заявку до 24 февраля — и всего за 2 дня пройдите все технические собеседования. После сможете пообщаться с одиннадцатью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер. Узнать подробности и зарегистрироваться. Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543

🧠 Разбираем Функцию Радемахера. Машинное обучение Курс математики - Видео - Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 / - Урок6/ Урок7/ Урок8 / Урок9 - Colab -Полный курс @data_math

Анализ частых ошибок при написании кода middle-разработчиками и способы их решения Разработчики уровня middle обладают определённым опытом и знанием технологий, однако на этом этапе всё ещё часто встречаются ошибки, которые могут снижать качество кода, усложнять его поддержку и влиять на производительность приложений. В этой статье мы разберём наиболее распространённые ошибки и предложим эффективные методы их устранения. ✔️ Читать статью

🔵🗣Вырасти до хардового Middle+ аналитика. Как? Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов! Рассмотрите — авторский курс про архитектуру и интеграции с практикой. ————— По результатам курса вы: ▫️научитесь выбирать стиль интеграции под вашу задачу; ▫️сможете проектировать с нуля и описывать интеграции в современных стилях (API: REST, SOAP, gRPC и др. + брокеры сообщений); ▫️поймете, как правильно собирать требования и моделировать в UML; ▫️подготовитесь к собеседованию, решив более 100 тестов; ▫️разработаете свой API на Python; ————— 🟢Вы получите большую базу фундаментальных знаний, доступ к урокам и обновлениям остается навсегда 💡 • Всю программу и отзывы смотрите в боте курса. • Бонусный модуль про проектирование баз данных — нормализация, транзакции, основы DWH, индексы. • Результат после прохождения курса: 15 рабочих проектов в портфолио. • Доступ к чату учеников (общение, обмен опытом, помощь внутри сообщества) 🔹🔹 С чего начать?🔹🔹 С открытых бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям в чат-боте курса. Переходите. 👇 @studyit_help_bot Скидка на курс от канала — 1 000₽ по промокоду PROPYT до 28 февраля

🎲 Теория вероятностей играет ключевую роль в машинном обучении, статистике и анализе данных. В этой статье мы разберем 12 задач, которые помогут лучше понять применение теории вероятностей на практике с использованием Python. ✔️ Читать статью