[PYTHON:TODAY]

📊 Бесплатный вебинар для тех, кто хочет освоить машинное обучение с нуля! Присоединяйтесь к практическому уроку «Задача регрессии в ML на пальцах» от OTUS. В прямом эфире обсудим один из ключевых методов машинного обучения — регрессионный анализ. На вебинаре вы: - познакомитесь с таким классом задач, как регрессия - детально изучите один из базовых алгоритмов машинного обучения — линейную регрессию - научитесь применять линейную регрессию на практике - сможете задать вопросы по Data Science 📅 Занятие пройдет 26 февраля в 20:00 мск. Все участники вебинара получат скидку на курс «Специализация Machine Learning»: С нуля до Middle ML инженера (Data Scientist) за 11 месяцев. Успейте занять место на бесплатном вебинаре: https://otus.pw/bpEd/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🤪 Поколение ИИ-студентов уже здесь В TikTok хайпануло видео с новым уровнем учебы: ➕ Теперь на лекции можно не слушать препода вообще — нейросеть сама записывает аудио, обрабатывает его и объясняет материал простыми словами подготавливая краткий конспект со всеми выжимками. ➖ А студенты в это время... листают мемы или смотрят YouTube. Будущее наступило, но как-то тревожно... Представили — вы попали на прием к врачу или юристу, который учился так же. 😳 🚀 Нейросети — мощный инструмент, который может значительно упростить жизнь специалиста, ускорить работу и повысить её качество. Но важно понимать: это всего лишь помощник, а не замена. При умелом использовании ИИ дополняет знания и опыт человека, но полная зависимость от нейросетей без критического мышления и профессиональных навыков может привести к серьёзным ошибкам и плачевным последствиям. Мир ✌️

⚡️ Отслеживайте резкие изменения цен криптовалют с Python! Скрипт помогает не пропустить момент, когда цена токена изменится на 1% или больше. С помощью публичного API Bybit и Python можно автоматически отслеживать изменения цен на криптовалюты и получать уведомления при резких скачках. Что умеет скрипт? ✅ Отслеживание изменений цены для выбранной криптовалютной пары (например, BTC/USDT); ✅ Уведомления, если цена изменяется на 1% и больше; ✅ Простой и понятный код с регулярными запросами к API; ✅ Без использования API-ключа — только публичный доступ. 👨‍💻 Установка и запуск: 1️⃣ Устанавливаем библиотеку requests:

$ pip install requests

2️⃣ Запускаем скрипт, указываем нужную валютную пару и получаем уведомления о резких изменениях. 📈 🔗 Пример кода для отслеживания изменения цены:

import requests
import time

# URL для получения данных о тикерах
API_URL = "https://api.bybit.com/v5/market/tickers"

# Параметры
SYMBOL = "BTCUSDT"
PRICE_ALERT_THRESHOLD = 0.01  # Порог изменения цены (1%)

# Переменная для отслеживания последней цены
last_price: float | None = None

def get_price(symbol: str) -> float | None:
    """
    Получает текущую цену для указанного токена.
    
    :param symbol: Символ валютной пары (например, 'BTCUSDT')
    :return: Цена токена или None в случае ошибки
    """
    try:
        response = requests.get(API_URL)
        response.raise_for_status()  # Проверяем на ошибки в запросе
        data = response.json()
        
        for ticker in data['result']:
            if ticker['symbol'] == symbol:
                return float(ticker['lastPrice'])
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Ошибка запроса: {e}")
    return None

def track_price_change() -> None:
    """
    Следит за изменениями цены и выводит уведомления при значительных изменениях.
    """
    global last_price
    while True:
        current_price = get_price(SYMBOL)
        
        if current_price is None:
            print("Не удалось получить цену, повторная попытка...")
            time.sleep(5)
            continue
        
        if last_price:
            price_change = (current_price - last_price) / last_price
            if abs(price_change) >= PRICE_ALERT_THRESHOLD:
                print(f"🚨 **ЦЕНА ИЗМЕНИЛАСЬ!** {SYMBOL} - {current_price} USDT, Изменение: {price_change * 100:.2f}%")
        
        # Обновляем последнюю цену
        last_price = current_price
        
        time.sleep(10)  # Пауза между запросами

if __name__ == "__main__":
    track_price_change()

📂 Изменяя % на нужный, код помогает отслеживать рынок в реальном времени и принимать быстрые решений при резких изменениях цен. #python #soft #code

Хотите научиться решать одну из популярных задач ML-инженера? Кредитный скоринг, или возможность определять, сможет ли человек вовремя вернуть кредит – одна из задач, с которой часто сталкиваются в работе. Приходите на бесплатный вебинар, где Савелий Батурин, Senior ML-Engineer в Postgres Professional и преподаватель курса по ML школы Simulative в прямом эфире покажет как построить модель кредитного скоринга на Kaggle. Что будем делать на вебинаре: 🟠Вникнем в задачу классификации и кредитного скоринга 🟠Разберем имеющийся датасет 🟠Построим пайплайны обработки числовых и категориальных признаков 🟠Обучим и подберем параметры ML модели-классификатора 🟠Проведем расчет и анализ метрик на основе результатов работы модели 🕗Встречаемся 19 февраля 19:00 по мск Вебинар будет интересен как новичкам, так и уже опытным специалистам Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

😳 EyeGestures — управление глазами уже реальность! Крутой open-source проект, который позволяет управлять устройствами с помощью движений глаз. Больше не нужно тянуться к клавиатуре – теперь всё решает взгляд! Что умеет: 💬 Распознаёт моргание, фиксацию взгляда, движения глаз 💬 Позволяет задавать жесты для управления интерфейсом 💬 Подходит для людей с ограниченными возможностями 💬 Работает через обычную веб-камеру — без сложного оборудования Где можно применить? 👨‍💻 Управление компьютером без рук; 🎮 Интерактив в играх; 🦾 Ассистивные технологии для людей с ОВЗ; 🔬 Эксперименты с интерфейсами будущего. 💻 Установка:

$ git clone https://github.com/NativeSensors/EyeGestures.git
$ cd EyeGestures
$ pip install -r requirements.txt

Открытый код, документация и примеры использования. Будущее уже здесь — открываем мир взглядом! ⚙️ GitHub/Инструкция #soft #python #code

🤨 Хакеры слили в сеть трейлер нового мультфильма по Шреку

Как быстро и безболезненно задеплоить проект? Краткая инструкция: регистрируетесь в Selectel, выбираете нужный сервис в пару кликов и уже через несколько минут получаете готовую к работе инфраструктуру. В Selectel есть более 50 продуктов: от выделенных серверов до облака, хранилища и Managed Kubernetes. Собирайте решение, как конструктор, под собственную задачу и быстро масштабируйте его из панели управления в одном окне браузера. Selectel — один из ведущих провайдеров IT-инфраструктуры и облаков в России. Их сервисами пользуются уже более 25 тысяч клиентов и каждый смог выбрать для себя кастомную инфраструктуру под конкретный запрос. У вас телеграм-бот или целый маркетплейс? Решение найдется, можете проверить сами. Регистрируйтесь в панели управления и разверните инфраструктуру вашего проекта в пару кликов: https://slc.tl/o57sg ERID: 2VtzqxL2kJg

🔥 Полезные библиотеки Python yfinance — библиотека, которая позволяет быстро получать актуальные котировки компаний, не заходя на сайты бирж. Что умеет? ✅ Получать цену акций в реальном времени ✅ Работать с российскими тикерами: SBER.ME, GAZP.ME, LKOH.ME ✅ Поддерживает глобальные рынки — от Tesla до Газпрома Работает в основном с иностранными рынками (NYSE, NASDAQ), но российские компании тоже можно искать, используя тикеры с биржи МосБиржи (MOEX) через суффикс .ME. Примеры тикеров для российских акций: 🟢 GAZP.ME — Газпром 🟢 SBER.ME — Сбербанк 🟢 LKOH.ME — Лукойл 🟢 YNDX — Яндекс (торгуется на NASDAQ, без .ME) 🟢 TATN.ME — Татнефть 👨‍💻 Простой, готовый код, который даст вам цены акций за пару секунд. Идеально для инвесторов и трейдеров.

import yfinance as yf

def get_stock_price(ticker: str):
    try:
        data = yf.Ticker(ticker).history(period="1d")
        last_price = data['Close'].iloc[-1]
        return last_price
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка: {e}")
        return None

if __name__ == "__main__":
    ticker = input("Введите тикер компании (например, SBER.ME): ").strip().upper()
    price = get_stock_price(ticker)

    if price is not None:
        print(f"Последняя цена акции {ticker}: {price:.2f} RUB")
    else:
        print("Не удалось получить данные. Проверьте тикер.")

📂 Сохраняй, пригодится #python #soft #code

— Неправильно... — Правильно... — Я... 😄 😎 Выглядит удобно

«Вместо философии учил java, вместо доты — питон. Через 3 месяца нашёл работу с зп 90к» Думаете, повезло? Уверен, что так сможет каждый — потому что эти языки востребованы (70% программ и сервисов работают на них) и просты в усвоении (за 3 месяца можно выйти на достойный уровень без напряга). А вот и каналы, где нашёл всю инфу. Её грамотно собрали, даже сложные темы изучаются легко: Java (теория) Java (практика) Python Уже через месяц сможете писать простеньких ботов для телеги и продавать по 5-7к, кайф же 🥰

🔥 Shapen — ИИ-инструмент, который перевернёт вашу работу с 3D-графикой! Теперь создавать 3D-модели для анимаций, печати или рендера можно всего за один клик. Загрузите изображение — ИИ сам соберёт детализированную 3D-модель. Что умеет? ✅ Генерирует 3D-модель по картинке; ✅ Создаёт макеты прямо внутри платформы; ✅ Подходит для анимации, 3D-печати и графики; ✅ Выдаёт крутую детализацию, без танцев с бубном. Кликаем, генерим, творим! 😎 Бесплатно тестим ЗДЕСЬ #soft #nn

⚙️ На диаграмме показано, как работают компиляция и выполнение кода Компилируемые языки — исходный код которых преобразуется компилятором в машинный код. Машинный код позже может быть выполнен непосредственно процессором. Примеры: C, C++, Go. Байт-код Java. Сначала компилируется исходный код в байт-код, а затем JVM выполняет программу. Иногда JIT-компилятор (Just-In-Time) компилирует исходный код в машинный код, чтобы ускорить выполнение. Примеры: Java, C#. Интерпретируемые языки В отличие от компилируемых языков, интерпретируемым для исполнения программы не нужен машинный код, вместо этого программу построчно исполнят интерпретаторы. Примеры: Python, JavaScript, Ruby. 📌 Компилируемые языки обычно работают быстрее, чем интерпретируемые. #doc

😂 Твои сны, когда потратил всю ночь изучая программирование

📥 7539 ГБ платного контента из онлайн-школ утекли в Telegram и теперь лежат в открытом доступе: 😡 Hacking & InfoSec (644 ГБ) 🖥 Python (724 ГБ) 🖥 Frontend (981 ГБ) 🖥 Backend (817 ГБ) 🖥 Все направления (4373 ГБ) Вход открыт ровно на 48 часов 🕔

⚡️ Подборка нейросетей для перевода ВИДЕО — учёба, работа, контент без границ! Собрали топовые ИИ-сервисы, которые умеют переводить видео с любого языка — с озвучкой или субтитрами. Больше не нужно ждать локализацию или мучиться с непонятными диалогами! 💬 Перевод видео на русский и другие языки; 💬 Озвучка чужим голосом или субтитры за минуты; 💬 Подойдут для работы, учёбы, создания контента и путешествий; 💬 Многие сервисы — бесплатные или с тестовым доступом 😲 👍 Сохраняем — пригодится! #soft #nn

😱 Вчера YouTube отметил 20-летие! Мало кто знает, что изначально платформа задумывалась как сайт для знакомств. Однако, после недели без единой загруженной анкеты 🤷‍♂️, основатели решили изменить концепцию, превратив YouTube в видеохостинг. 📈 Уже через год сайт достиг 100 миллионов просмотров в день, а ещё через 8 месяцев был приобретён Google за 1,65 миллиарда долларов. Сегодня YouTube — это часть жизни, предоставляющая бесплатную платформу для творчества, обучения и развлечений миллиардам пользователей по всему миру. С днём рождения, YouTube! 😎

🔥 Крутая кнопка «удаления» с анимацией для твоего проекта 💾 Код на codepen 👇 Исходники в архиве #soft #code

Победи DeepFake! Участвуй в Kryptonite ML Challenge и создай DeepFake-устойчивую Face ID-модель. Призовой фонд – 600 000 рублей. Регистрация до 1 марта: https://cnrlink.com/kryptonitemlpy2day Приглашаем молодых специалистов и профессионалов в областях Data Science, Computer Vision, Face Recognition и Metric Learning. Тебе предстоит создать модель, которая умеет: 🔹 распознавать фальшивые изображения, созданные с помощью DeepFake-технологий без использования модулей защиты от спуфинга; 🔹 сравнивать реальные фотографии одного и того же человека; 🔹 различать снимки разных людей. Участвуй и ты сможешь: 🔸 получить шанс разделить призовой фонд в 600 000 рублей; 🔸 разработать решения в области Machine Learning и Computer Vision; 🔸 прокачать скиллы в ML, Computer Vision и Face Recognition. Организатор соревнования – ИТ-компания «Криптонит». Подписывайтесь на их телеграм-канал – там много интересного. Этапы Kryptonite ML Challenge: ▪️ 1 февраля – 1 марта. Регистрация участников ▪️ 1 марта. Открытие соревнования ▪️ 1-9 марта. Работа над проектами ▪️ 16 марта. Питчинг и награждение победителей Зарегистрируйся сейчас: https://cnrlink.com/kryptonitemlpy2day Реклама. АО НПК "Криптонит". ИНН 9701115253. erid: 2W5zFJNbBLC