Github

🔥 Полезные библиотеки Python ​CompressorBot - исходный код Telegram-бота для сжатия видео с незначительным изменением качества. ⚙️ GitHub #python #soft #github

🔥 Полезные библиотеки Python ProxyBroker - инструмент с открытым исходным кодом, который асинхронно находит общедоступные прокси из нескольких источников и одновременно проверяет их. ⚙️ GitHub/Инструкция #pentest #github #soft #python

ANPR_System – система автоматического распознавания автомобильных номеров России https://github.com/KostyaKulakov/Russian_System_of_ANPR 👉 @Githublib

«Hey, GitHub» — теперь такой фразой можно активировать ИИ-помощник Copilot. На данный момент доступно только в VSCode в тестовом режиме. Разработка сделана для людей, которым по тем или иным причинам тяжело кодить руками, а в недалёком будущем, большинство базовых (как минимум) проектов будет делать нейросеть под диктовку. Правда, немного напрягает тот факт, что для каждого действия надо произносить триггер-фразу. Если вы ещё не пробовали Copilot, а руки чешутся — можно оформить бесплатный пробный период на два месяца.

​cfonts – набор красивых шрифтов для консоли Содержит различные виды шрифтов, цветовые гаммы и прочие прелести для украшения текста в терминале ⤷ Ссылка на проект GitHub | #Interesting #Rust #Terminal #JavaScript

​Lama-Cleaner – cвободный инструмент для рисования с открытым исходным кодом, основанный на модели SOTA AI Позволяет удалить всё лишнее с изображения, исправить старое фото или заменить что-то на изображении ⤷ Ссылка на проект @github_code | #Interesting #AI

​Stacer – Опенсорсная утилита для оптимизации и мониторинга Linux-систем https://github.com/oguzhaninan/Stacer 👉 @Githublib

Язык R - один из наиболее востребованных навыков в сфере Data Science R способен заменить Excel, BI платформы и даже Python в области анализа данных и Data Science. В канале R4marketing вы найдёте множество русскоязычных обучающих материалов по языку R, среди которых: - Заметки по анализу данных на R - Бесплатные книги - Бесплатные курсы - Статьи - Видео уроки Подписывайтесь!

🔥 Полезные библиотеки Shell Posix - скрипт, который позволяет искать, просматривать и скачивать видео с Youtube прямо в терминале. ⚙️ GitHub/Инструкция #shell

Язык R - один из наиболее востребованных навыков в сфере Data Science R способен заменить Excel, BI платформы и даже Python в области анализа данных и Data Science. В канале R4marketing вы найдёте множество русскоязычных обучающих материалов по языку R, среди которых: - Заметки по анализу данных на R - Бесплатные книги - Бесплатные курсы - Статьи - Видео уроки Подписывайтесь!

​Digital-Privacy – Большой мануал от Китайских коллег по защите вашей цифровой конфиденциальности. «Руководство от тех кто сражается уже давно» Содержит много информации про методы сбора информации о вас, а также обучает максимальному удалению вашей информации из открытых источников. #GitHub | #Privacy #Archive 👉 @Githublib

Data Study - канал с полезными и практическими материалами про аналитику данных, бизнес-анализ и развитие soft-навыков от ведущего BI аналитика. На канале Даниил также организовывает бесплатные вокршопы по обсуждению аналитических тем. Воркшоп по теме создания data-продуктов в компания Статья на habr про оконные функции простым языком Шаблон оформления документации про профайлинге нового data-источника Материалы канала помогут улучшить профессиональные навыки в аналитике. 🎁 Большой бонус: бесплатный гайд по профессии аналитика данных, чтобы еще лучше погрузиться в специализацию аналитика Подписаться 👨‍💻

🔥 Полезные библиотеки Python Online Multiplayer Chess - многопользовательская онлайн-игра в шахматы. Поддерживает бесконечное количество игроков, играющих против случайных противников на разных машинах в разных сетях. ⚙️ GitHub/Инструкция #python

📌 Шпаргалка по git Сохраняйте, чтобы не потерять. #git #cheatsheet

📌 Шпаргалка по git Сохраняйте, чтобы не потерять. #git #cheatsheet

Bashplotlib - библиотека Python, позволяющая визуализировать отображение данных, т.е строить графики прямо в командной строке. Установка:

pip install bashplotlib

Воспользуемся Numpy, чтобы сформировать несколько случайных массивов:

import numpy as np
from bashplotlib.histogram import plot_hist
arr = np.random.normal(size=1000, loc=0, scale=1)

plot_hist - это функция bashplotlib, предназначенная для нанесения данных на одномерную гистограмму, как это делает plt.hist в Matplotlib. Затем используем сформированные Numpy случайные массивы из 1,000 нормально распределённых чисел. Теперь мы легко можем отобразить эти данные следующим образом:

plot_hist(arr, bincount=50)

#python #doc