NeuroCatalog | Каталог Нейросетей Нейросети | Midjourney | Промты | AI | Prompts | OpenAi | ChatGPT | Искусственный Интеллект

Выгода до 20% с повышенным кешбэком с картой Пэй Выбирайте категории с повышенным кешбэком баллами и получайте выгоду до 20% Больше баллов Плюса с картой Пэй в июне ✅ Скидка до 30% на покупки в Яндекс Маркете ✅ Кешбэк 2% на покупки по QR с картой Пэй ✅ Кешбэк баллами 15% за поездки на такси во всех тарифах Яндекс Go ✅ Кешбэк 5% в категории в кафе и ресторанах с картой Пэй ✅ Кешбэк до 5% за покупки в супермаркетах А еще больше категорий в приложении Яндекс Пэй или на сайте Настройте выгоду под себя Выбрать #реклама 16+ bank.yandex.ru О рекламодателе

Ускорение роутера в Django в 51 раз История началась с разбора использования ресурсов приложением, которое занимается проксированием. Обнаружили, что довольно много времени оно тратит на выбор маршрута (роута), и решили ускорить этот процесс. Описанная в статье оптимизация не требует каких-то особых вложений, усилий или условий, поэтому приведенный код можно забрать к себе и использовать без каких-либо чрезмерных вмешательств. https://habr.com/ru/companies/tochka/articles/822431/ 👉

Выиграйте подписку на Яндекс Музыку ✨Ответьте на 1 вопрос и получите в подарок доступ к Яндекс Музыке до конца лета бесплатно!✨ Слушайте любимые треки и подкасты в HQ качестве без рекламы. Для 4 аккаунтов и 10 устройств. Кинопоиск тоже в подписке! Попробуйте!👍 Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе

When you use a variable in Python, it's first looked up in the current scope. If no such variable is found, the next enclosing scope is searched. That is repeated until the global namespace is reached. x = 1 def scope(): x = 2 def inner_scope(): print(x) # prints 2 inner_scope() scope() However, the variable assignment doesn't work the same way. The new variable is always created in the current scope unless global or nonlocal is specified: x = 1 def scope(): x = 2 def inner_scope(): x = 3 print(x) # prints 3 inner_scope() print(x) # prints 2 scope() print(x) # prints 1 global allows using variables of global namespaces while nonlocal searches for the variable in the nearest enclosing scope. Compare: x = 1 def scope(): x = 2 def inner_scope(): global x x = 3 print(x) # prints 3 inner_scope() print(x) # prints 2 scope() print(x) # prints 3 x = 1 def scope(): x = 2 def inner_scope(): nonlocal x x = 3 print(x) # prints 3 inner_scope() print(x) # prints 3 scope() print(x) # prints 1 👉

Москва. Новостройка. Своя квартира Столичный комфорт или хорошая экология? Больше не надо выбирать! Для вас — квартиры в новостройках Москвы рядом с метро в зелёных районах с развитой инфраструктурой: ✨ Цены от 5,9 млн ₽ 👍 Варианты со скидкой до 7% 🏠 Ипотека от 1 ₽ в месяц ✅ Московская прописка 🏃‍♂️ Всё нужное — в минутах от дома Больше информации — по ссылке и на консультации в офисе продаж Узнать больше Проектная декларация на сайте https://наш.дом.рф/. Застройщик: А101 #реклама a101estate.ru О рекламодателе

Python, внешние функции и Steam Языковые экосистемы не идеальны. Иногда получаемые исполняемые файлы работоспособны, но синтаксис ужасен, иногда есть хороший менеджер пакетов, но стандартные функции скудны до невозможности - все дело в компромиссе. https://arturdryomov.dev/posts/python-foreign-functions-and-steam/ 👉

Библиотека Feather Feather — это библиотека для эффективного чтения и записи таблиц данных в двоичный формат. Она использует формат Apache Arrow для сериализации данных, что позволяет быстро читать и записывать данные без потери информации. В этом примере мы использовали две основные функции библиотеки: — feather.write_dataframe(): записывает таблицу данных в файл формата Feather. — feather.read_dataframe(): читает таблицу данных из файла формата Feather. Feather позволяет быстро и эффективно обмениваться данными между Python и R, а также обеспечивает быстрое чтение и запись таблиц данных на диск. 👉

Что происходит, когда запускаешь «Hello World» в Linux Сегодня я задумалась о том, что происходит, когда запускаешь в Linux простую программу «Hello World» на Python. print("hello world") Вот как это выглядит в командной строке: $ python3 hello.py hello world Но внутри происходит гораздо больше. Я объясню, что там творится, и, что гораздо важнее, расскажу об инструментах, при помощи которых вы сами сможете исследовать происходящее. Мы воспользуемся readelf, strace, ldd, debugfs, /proc, ltrace, dd и stat. Я не буду рассматривать относящиеся к Python части, только объясню, что происходит при выполнении динамически компонуемых исполняемых файлов. https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/753506/ 👉

Откройте бесплатную подписку на Кинопоиск и Музыку Ответьте на 1 вопрос до конца июня и получите в подарок доступ к Кинопоиску и Яндекс Музыке бесплатно на 90 дней ✨ Сервисы доступны для Вас и трёх ваших близких Попробовать #реклама 18+ kinopoisk.ru О рекламодателе

Напишите функцию, которая будет принимать список nums, содержащий числа в диапазоне от 1 до 100, и возвращать отсортированный список чисел, которые в списке nums встречались дважды. Примеры: duplicate_nums([1, 2, 3, 4, 3, 5, 6]) ➞ [3] duplicate_nums([81, 72, 43, 72, 81, 99, 99, 100, 12, 54]) ➞ [72, 81, 99] duplicate_nums([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) ➞ None Примечания: — никакое число не будет встречаться в nums трижды и более раз, — если никакое число в nums не встречалось дважды, функция должна вернуть None. 👉

Ответ на вопрос и музыка ваша до конца лета бесплатно Яндекс Музыка для вас и 3-х ваших близких до конца лета бесплатно. Попробуйте сейчас! Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе

👩‍💻 Хотите прокачаться в веб-разработке на Python и интересуетесь Django? 💪 Тогда ждём вас на открытом практическом уроке «Django: представления на основе классов» от OTUS! Там мы разберем использование Class-based views для создания веб-приложений с помощью Django и ответим на все возникающие вопросы в режиме реального времени. Спикер Сурен Хоренян — Senior Python Backend Developer и руководитель группы разработки платформы облачного видеонаблюдения в MTS AI. Встречаемся 17 июня в 20:00 мск в преддверии старта курса «Django-разработчик». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение! ➡️ Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://vk.cc/cxBvMJ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Революционный подход к нейросетям: рассказываем про KAN (Kolmogorov-Arnold Networks) Эволюция архитектуры нейронных сетей уходит корнями в фундаментальные работы, заложенные в 1940-х годах Уорреном Маккаллохом и Уолтером Питcом, которые предложили концепцию искусственных нейронов и их взаимосвязь. Однако значительные прорывы произошли только в 1980-х годах с разработкой алгоритмов обратного распространения ошибки: алгоритм Геоффри Хинтона и других – все это позволило создавать более глубокие нейронные сети и улучшить методы обучения. В это время появились классические архитектуры, многослойные перцептроны (MLP, и сверточные нейронные сети (CNN), которые революционизировали различные области, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание образов – теперь мы говорим про своего рода инновационную архитектуру. https://habr.com/ru/articles/820891/ 👉

Nested Sets (вложенные множества) Это способ организации иерархических данных, где каждый узел дерева представлен парой чисел, определяющих диапазон значений. Каждая категория представлена объектом, содержащим поля "ID", "Название", "Левая граница" и "Правая граница". "Левая граница" и "Правая граница" определяют диапазон значений, которые охватывают поддерево данной категории. Преимущество использования Nested Sets заключается в том, что мы можем эффективно извлекать всех потомков узла, находить родителей и определять уровень вложенности с помощью простых операций сравнения. В этом примере мы находим всех потомков категории "Компьютеры". *При изменении структуры дерева требуется обновление левых и правых границ всех связанных категорий. 👉

ScrapeGraphAI Python-скрепер на основе искусственного интеллекта ScrapeGraphAI - это python-библиотека для веб-скреппинга, которая использует LLM и прямую графовую логику для создания конвейеров скреппинга для веб-сайтов и локальных документов (XML, HTML, JSON и т.д.). Просто скажите, какую информацию вы хотите извлечь, и библиотека сделает это за вас! https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai 👉

Подборка Telegram каналов для программистов Системное администрирование 📌 Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало) Книги для админов, полезные материалы Все для системного администратора Библиотека Системного Администратора Чат системных администраторов DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. Новости Линукс Linux Новости высоких технологий, науки и техники💡 Мир технологий (Technology World) Полезный контент по программированию на Rust Библиотека Go (Golang) разработчика Программисты, дизайнеры, новости из мира IT. Обучающие видео, книги по Физике и Математике Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻 Подборки по Node js и все что с ним связано Библиотека Ruby программиста 1C разработка 📌 Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С Программирование C++📌 Библиотека C/C++ разработчика Книги для программистов C/C++ Учим C/C++ на примерах Программирование Python 📌 Python академия. Учи Python быстро и легко🐍 Библиотека Python разработчика Python подборки на русском и английском Книги по Python Rus Java разработка 📌 Библиотека Java разработчика Книги по Java Rus Учим Java на примерах GitHub Сообщество 📌 Интересное из GitHub Базы данных (Data Base) 📌 Все про базы данных Мобильная разработка: iOS, Android 📌 Мобильная разработка Подборки полезного материала по Kotlin Фронтенд разработка 📌 Подборки для frontend разработчиков Frontend советы, примеры и практика! Подборки по React js и все что с ним связано Разработка игр 📌 Все о разработке игр Вакансии 📌 Системный Администратор Вакансии в IT Чат программистов📌 Библиотеки 📌 Книги для программистов Rus Книги по программированию Библиотека программиста Книги для программистов Книги для программистов БигДата, машинное обучение 📌 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning Программирование 📌 Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций Полезные советы по программированию QA, тестирование 📌 Библиотека тестировщика Шутки программистов 📌 Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 Канал о кибербезопасности Статьи из "Хакера" Книги, статьи для дизайнеров 📌 Статьи, книги для дизайнеров Английский 📌 Английский с нуля Математика 📌 Канал по математике Excel лайфхак📌

## Открой дверь в мир технологий с Технобутик! 🗝️ Технобутик - твой проводник в бескрайнюю вселенную: * 💫 Новейших технологий: будь в курсе последних разработок и инноваций. * 🌐 Интернет-культуры: погрузись в мир мемов, трендов и онлайн-сообществ. * 🧠 Умных нейросетей: узнай, как искусственный интеллект меняет нашу жизнь. * 🚀 И многого другого! Подписывайся и расширяй свои горизонты вместе с нами! ➡️ @Technobutik

Пример уменьшения размерности данных с помощью линейных и нелинейных методов в Python Уменьшение размерности данных — это подход упрощения сложных наборов данных для облегчения их обработки. По мере того как данные растут и становятся более сложными, извлекать информацию становится все труднее, а визуализация становится более накладной. Методы уменьшения размерности данных решают эту проблему, предоставляя меньшее количество измерений (столбцов) при сохранении наиболее важной информации. Мы можем потерять некоторые детали, но получить более простое представление данных, которое легче обрабатывать и сравнивать. https://habr.com/ru/articles/751050/ 👉

Кредит для бизнеса в Альфа-Банке Скидка на кредит 5% при оформлении Защиты Бизнеса. Скидка на ставку 13% при оформлении Подписки на кредит Сумма за 5 минут. Узнайте размер доступного кредита без открытия расчетного счета Деньги сразу на счет ИП или юрлица. Подать заявку Финансовые услуги оказывает: АО "АЛЬФА-БАНК", АО "АльфаСтрахование". #реклама alfabank.ru О рекламодателе

Hands-On Web Scraping with Python: Extract quality data from the web using effective Python techniques, 2nd Edition Автор: Anish Chapagain (2023) Применяя практический подход, это обновленное издание использует реальные примеры и упражнения для объяснения ключевых понятий. Начиная с введения в основы web-scraping и программирования на Python, вы рассмотрите ряд методов сбора информации, включая запросы, lxml, pyquery, Scrapy и Beautiful Soup. Вы также познакомитесь с такими продвинутыми темами, как безопасная работа с веб-страницами, веб-интерфейсы, Selenium для веб-скрепинга, извлечение PDF, regex, анализ данных, отчеты EDA, визуализация и машинное обучение. Скачать 👉