Python RU

👩‍💻 Серия видео по введению в программирование на Python от одного из лучших вузов мира MIT! 🔗 Ссылка: *клик* @pythonl

🖥 Sqlite-web Это удобная веб-админка для управления базами данных SQLite, разработанная на Python. $ pip install sqlite-web 🖥 GitHub: https://github.com/coleifer/sqlite-web @pro_python_code

🖼 php-jpeg-injector — скрипт на Python, который встраивает PHP-код в JPEG-изображения. Этот код можно использовать в веб-приложениях, где JPEG-файлы обрабатываются через библиотеку GD. 🌟 Скрипт позволяет внедрить полезную нагрузку в неиспользуемые данные изображения, которые могут быть интерпретированы сервером как PHP-код при определенных условиях. 🖥 Github @pro_python_code

👩‍💻 Создание конвейера потоковой передачи данных в реальном времени с использованием Kafka, Flink и Postgres! 🕞 Продолжительность: 1:00:51 🔗 Ссылка: *клик* #курс #python #kafka @pro_python_code

Теория и практика: A/B-тестирование для успешной аналитики ⭐ Бесплатный вебинар 6 ноября в 19:00 мск Аналитик данных помогает бизнесу не ошибаться при принятии важных решений. А А/В-тесты - один из must-have инструментов, которые в этом помогают. Если вы хотите разобраться в основах проведения экспериментов и научиться правильно проводить А/В-тесты, ждём вас на бесплатном вебинаре. На реальных кейсах узнаем: — Что такое A/B-тестирование — Как выбрать гипотезу для тестирования — Как определить метрики успешности — Когда тест можно считать завершенным и др. 🚶 Переходите и регистрируйтесь на бесплатный вебинар.

👩‍💻 Изучение Python: 5 проектов для начинающих! 🌟 Начало вашего пути в программировании на Python может показаться сложным, но лучший способ обучения — это практика. Мы рассмотрим пять постепенно усложняющихся проектов, которые проведут вас от новичка до более продвинутых уровней понимания. В ходе этих проектов будут рассмотрены и непосредственно применены такие основополагающие концепции, как операторы печати, обработка ввода, условные операторы, циклы, функции и многое другое! 🕞 Продолжительность: 2:51:08 🔗 Ссылка: *клик* @pro_python_code

🖥 Python полный курс с нуля. Урок 10 Практика с кодом ▪ Смотреть ▪ Полный Курс @pro_python_code

👩‍💻 Пять концепций Python, которые вы обязаны знать! 💡 В этом видео автор охватывает пять основных концепций Python, которые начинающие и продвинутые программисты часто неправильно понимают или с которыми делают ошибки. Эти концепции крайне важны для понимания при чтении чужого кода и написании собственного 🕞 Продолжительность: 19:59 🔗 Ссылка: *клик* @pro_python_code

⚡️ Brisk — это быстрый и удобный менеджер загрузок для Windows и Linux. Он оснащён мощным движком загрузки, интегрируется с браузерами, позволяет управлять очередями и даёт возможность быстро добавлять ссылки с помощью горячей клавиши. Программа автоматически адаптирует соединения для максимально быстрой загрузки файлов и может перезагрузить зависшие соединения. Исходный код доступен на GitHub: https://github.com/AminBhst/brisk @pro_python_code

🖥 Python уроки программирования с нуля. Урок 9. Работа с циклом For https://www.youtube.com/watch?v=m6F108yFngo @pro_python_code

Поговорим про Python? Новичкам нужен ваш опыт! Сервис онлайн-образования Яндекс Практикум выбирает наставника на курс «Python-разработчик». Общаться со студентами предстоит много (нагрузка от 10 часов в неделю), поэтому нужен сеньор, для которого это будет в кайф. С soft skills поможет бесплатная Школа наставников, а удалёнка и гибкий график позволят планировать занятость с комфортом. Итого, посчитаем основные плюсы: статус эксперта Яндекс Практикума, дополнительный доход и новички, которых вы можете увлечь Python-разработкой. Perfect! Откликнуться ←

👩‍💻 VSCode Фишки, которые НЕОБХОДИМО знать разработчикам Python https://www.youtube.com/watch?v=hovkQsN1P24 @python_job_interview

🖥 deepface — библиотека Python для распознавания лиц и не только — pip install deepface ⏩deepface — лёгковесная библиотека Python, позволяет находить лица и анализировать по фотографии разные атрибуты: возраст, пол, эмоции. Вобрал в себя лучшее моделей VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet. ⏩Вот так можно сравнить схожесть 2 лиц, результат на изображении:

from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")

🖥 GitHub

🖥 deepface — библиотека Python для распознавания лиц и не только — pip install deepface ⏩deepface — лёгковесная библиотека Python, позволяет находить лица и анализировать по фотографии разные атрибуты: возраст, пол, эмоции. Вобрал в себя лучшее моделей VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet. ⏩Вот так можно сравнить схожесть 2 лиц, результат на изображении:

from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")

🖥 GitHub @pro_python_code

🖥 py2many: Python to many CLike languages transpiler Инструмент py2many помогает переводить код на Python в код на различных языках, включая Rust. Он поддерживает множество языков, таких как Rust, C++, Julia, Kotlin и другие, а также способен генерировать код Python с аннотациями типов. Для трансляции кода используется команда в терминале, после чего сгенерированный код компилируется. На сайте проекта доступна документация с инструкциями по установке необходимых библиотек и форматировщиков. GitHub: https://github.com/py2many/py2many

Бесплатный вебинар «Как стать аналитиком: полное руководство к действию» ↗️ Хотите узнать как выглядит типичный день аналитика, познакомиться с задачами и решить, подходит ли вам профессия? Спикер Ия Зотова, ментор и тимлид направления аналитики в Сбере, на бесплатном вебинаре даст стратегию поиска работы и расскажет, как осознанно и эффективно начать карьеру в сфере. Что будем делать на вебинаре? ✅ выясним, чем занимаются аналитики и какими они бывают ✅ поговорим о том как находить в данных инсайты и визуализировать результаты ✅ обсудим карту компетенций и разберем актуальные инструменты ✅ рассмотрим тренды в аналитике: AI/ML и BigData ✅ поймем, как выбрать pet-проект и найти крутую работу Встречаемся в 23 октября в 19:00 по мск. Регистрируйтесь и погружайтесь в аналитику по ссылке 🔗

🖥 Python: Большой бесплатный курс 2024 года. Цикл: while в Python! 💡 Смотреть ⚡️Весь плейлист @pro_python_code

🌟 Arch-Function: коллекция моделей для вызова функций. Модели Arch-Function понимают сложные сигнатуры функций, идентифицируют необходимые параметры и генерируют точные вызовы функций на основе промптов. Семейство основано на Qwen 2.5, его модели оптимизированы для низкой задержки инференса и высокой пропускной способности. Они отлично подходят для работы в режиме реального времени в производственной среде. ▶️Функциональные возможности моделей: 🟢Single Function Calling. Вызов одной функции для каждого запроса; 🟢Parallel Function Calling. Вызов одной и той же функции несколько раз, но с разным набором параметров; 🟢Multiple Function Calling. Вызов различных функций для каждого запроса; 🟢Parallel & Multiple. Выполнение параллельного и множественного вызова функций. ▶️Семейство Arch-Function: 🟢Arch-Function-7B; 🟢Arch-Function-3B; 🟢Arch-Function-1.5B. В репозитории на HF доступны квантованные версии всех моделей в формате GGUF: 🟠Arch-Function-7B в 4-bit разрядности; 🟠Arch-Function-3B в разрядностях от 2-bit до 6-bit; 🟠Arch-Function-1.5B в разрядностях от 2-bit до 6-bit. Модели семейства прошли оценку на Berkeley Function-Calling Leaderboard (BFCL). Результаты показывают, что Arch-Function-7B и Arch-Function-3B демонстрируют производительность, сопоставимую с GPT-4-turbo-2024-04-09 и xLAM-8x22b-r. Arch-Function можно запустить с помощью библиотеки Transformers или в промпт-шлюзе Arch. ⚠️ Для достижения наилучших результатов рекомендуется использовать конфигурацию промптов, указанных в примерах одиночного или многошагового вызова функций. 📌Лицензирование : Katanemo license. 🟡Коллекция моделей 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Katanemo #Arch-Function