PythonCamp
Ir al canal en Telegram
Лагерь Python-программистов! Обратная связь: @earlsky Copyright: @camprobot Perfluence
Mostrar más
Red:9 074
Suscriptores
Sin datos24 horas
-267 días
-11330 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
octubre '25
octubre '250
en 0 canales
septiembre '25
+11
en 0 canales
Get PRO
agosto '25
+18
en 0 canales
Get PRO
julio '25
+15
en 1 canales
Get PRO
junio '25
+20
en 0 canales
Get PRO
mayo '25
+18
en 1 canales
Get PRO
abril '25
+20
en 1 canales
Get PRO
marzo '25
+19
en 1 canales
Get PRO
febrero '25
+24
en 0 canales
Get PRO
enero '25
+28
en 0 canales
Get PRO
diciembre '24
+27
en 0 canales
Get PRO
noviembre '24
+27
en 1 canales
Get PRO
octubre '24
+19
en 0 canales
Get PRO
septiembre '24
+28
en 1 canales
Get PRO
agosto '24
+25
en 2 canales
Get PRO
julio '24
+28
en 2 canales
Get PRO
junio '24
+14
en 1 canales
Get PRO
mayo '24
+43
en 0 canales
Get PRO
abril '24
+112
en 2 canales
Get PRO
marzo '24
+55
en 2 canales
Get PRO
febrero '24
+48
en 1 canales
Get PRO
enero '24
+48
en 1 canales
Get PRO
diciembre '23
+59
en 2 canales
Get PRO
noviembre '23
+50
en 2 canales
Get PRO
octubre '23
+194
en 1 canales
Get PRO
septiembre '23
+62
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+67
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+64
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+2 019
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+52
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+43
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+49
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+113
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+85
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+37
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+1 782
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+3 469
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+124
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+202
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+142
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+288
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+453
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+437
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+320
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+217
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+626
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+710
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+356
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+303
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+305
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+528
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+560
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+666
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+457
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+567
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+1 256
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 09 octubre | 0 | |||
| 08 octubre | 0 | |||
| 07 octubre | 0 | |||
| 06 octubre | 0 | |||
| 05 octubre | 0 | |||
| 04 octubre | 0 | |||
| 03 octubre | 0 | |||
| 02 octubre | 0 | |||
| 01 octubre | 0 |
Publicaciones del Canal
| 2 |  Create Game with Projects in Python: Create a Game, Programming in Python, and Working with Popular Apps Using PyGame
STEPHEN G SCHMITT
2024
Python — один из самых популярных и универсальных языков программирования в технологической отрасли. Однако, несмотря на их популярность и универсальность, их освоение может быть сложным, особенно для новичков. Технические проблемы, такие как отладка и сжатые сроки, могут вызывать стресс и беспокойство, а карьерный рост и необходимость быть в курсе последних разработок в этой области могут быть пугающими.
#python #eng | 0 |
| 3 | Logging in Python.pdf | 0 |
| 4 |  Logging in Python
Florian Heiss
2025
Краткое руководство по использованию встроенной поддержки Python для ведения журнала В руководстве рассматриваются общие концепции, относящиеся к API ведения журнала в Python, а также способы их использования, а также рекомендации по передовой практике и соображения по производительности, связанные с этими API. Ведение журнала является неотъемлемой частью большинства современных приложений. Почти все платформы программирования предоставляют встроенную поддержку ведения журнала с обширной документацией. Однако использование API ведения журнала требует определенных усилий, поскольку необходимо читать документацию и экспериментировать с примерами кода.
#python #eng | 0 |
| 5 | Learning Python_6Ed.pdf | 0 |
| 6 |  Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming, 6th Edition (Final Release)
Mark Lutz
2025
Получите всестороннее, глубокое введение в основной язык Python с помощью этой практической книги. Основанное на популярном учебном курсе автора Марка Лутца, это обновленное шестое издание поможет вам быстро писать эффективный, высококачественный код на Python. Это идеальный способ начать, независимо от того, новичок ли вы в программировании или профессиональный разработчик, разбирающийся в других языках.
Этот простой в использовании учебник для самостоятельного изучения, дополненный тестами, упражнениями и полезными иллюстрациями, поможет вам начать работу с Python 3.12 и всеми другими выпусками, используемыми сегодня. С прагматичным акцентом на том, что вам нужно знать, он также знакомит с некоторыми расширенными языковыми функциями, которые становятся все более распространенными в коде Python.
#python #eng | 0 |
| 7 | Applied Neural Networks with TensorFlow 2.pdf | 0 |
| 8 |  Applied Neural Networks with TensorFlow 2
Orhan Gazi Yalçın
2021
Реализуйте приложения глубокого обучения с помощью TensorFlow, изучая «почему» с помощью подробных концептуальных объяснений.
Вы начнете с изучения того, что предлагает глубокое обучение по сравнению с другими моделями машинного обучения. Затем ознакомьтесь с несколькими технологиями, используемыми для создания моделей глубокого обучения. Хотя некоторые из этих технологий являются взаимодополняющими, например Pandas, Scikit-Learn и Numpy, другие являются конкурентами, например PyTorch, Caffe и Theano. Эта книга проясняет позиции глубокого обучения и Tensorflow среди их аналогов.
#python #eng | 0 |
| 9 | Learning Professional Python Volume 2.pdf | 0 |
| 10 |  Learning Professional Python. Vol. 2
Usharani Bhimavarapu
2024
Volume 2 книги Learning Professional Python — это ресурс для студентов, которые хотят изучать Python, даже если у них нет никаких знаний в области программирования, и для преподавателей, которые хотят получить всестороннее введение в Python для использования со своими студентами. Эта книга помогает студентам достичь своей мечты о работе в ИТ-индустрии и обучает студентов простым и понятным способом, одновременно укрепляя навыки кодирования.
#python #eng | 0 |
| 11 | Python Polars_The Definitive Guide_True.pdf | 0 |
| 12 |  Python Polars: The Definitive Guide: Transforming, Analyzing, and Visualizing Data with a Fast and Expressive Dataframe API 2025
Jeroen Janssens
2025
Хотите ускорить анализ данных и работать с наборами данных, размер которых превышает объем памяти? Python Polars предлагает невероятно быстрый, многопоточный и элегантный API для загрузки, обработки и манипулирования данными. С этим практическим руководством вы пройдете через каждый аспект Polars и узнаете, как решать практические задачи с использованием реальных наборов данных.
Йерун Янссенс и Тайс Нивдорп из Xomnia в Амстердаме покажут вам, как эта сверхбыстрая библиотека DataFrame идеально подходит для эффективной обработки данных, конвейеров ETL и многого другого. Эта книга поможет вам быстро изучить синтаксис и понять основные концепции Polars. Вам не обязательно иметь опыт работы с Pandas или Spark, но если он у вас есть, эта книга поможет вам сделать плавный переход.
#python #eng | 0 |
| 13 | Mastering Python Design Patterns for Scalable.pdf | 0 |
| 14 |  Mastering Python Design Patterns for Scalable Applications: Unlock the Secrets of Expert-Level Skills
Jones Larry
2024
Раскройте весь потенциал шаблонов проектирования с помощью «Mastering Python Design Patterns for Scalable Applications: Unlock the Secrets of Expert-Level Skills». Это полное руководство погружает опытных программистов в сложный мир шаблонов проектирования, демонстрируя их важную роль в создании эффективных, масштабируемых и поддерживаемых программных решений. С Python в качестве своей основы эта книга представляет собой всестороннее исследование как классических, так и расширенных шаблонов, адаптированных для удовлетворения потребностей современного динамического ландшафта программирования.
#python #eng | 0 |
| 15 | Python for Algorithmic Trading.pdf | 0 |
| 16 |  Python for Algorithmic Trading Cookbook: Recipes for designing, building, and deploying algorithmic trading strategies with Python
Jason Strimpel
2024
Узнайте, как Python сделал алгоритмическую торговлю доступной для непрофессионалов с помощью непревзойденного опыта и практических идей от Джейсона Стримпела, основателя PyQuant News и опытного профессионала с мировым опытом в торговле и управлении рисками. Эта книга проведет вас от основ количественных финансов и сбора данных до продвинутых стадий бэктестинга и реальной торговли.
#python #eng | 0 |
| 17 | Reinforcement Learning Theory and Python Implementation.pdf | 0 |
| 18 |  Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation
Zhiqing Xiao
2024
Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation — это учебник по обучению с подкреплением, с объяснениями как теории, так и приложений. Начиная с единой математической структуры, эта книга систематически выводит теорию современного обучения с подкреплением и представляет все основные алгоритмы обучения с подкреплением, такие как PPO, SAC и MuZero. Она также охватывает ключевые технологии обучения GPT, такие как RLHF, IRL и PbRL. Каждая глава сопровождается высококачественными реализациями, и все реализации алгоритмов глубокого обучения с подкреплением реализованы как с TensorFlow, так и с PyTorch. Коды можно найти на GitHub вместе с их результатами, и их можно запустить на обычном ноутбуке с Windows, macOS или Linux.
#python #eng | 0 |
| 19 | Causal_Inference_and_Discovery_in_Python_Unlock_the_secrets_of_modern.pdf | 0 |
| 20 |  Causal Inference and Discovery in Python: Unlock the secrets of modern causal machine learning with DoWhy, EconML, PyTorch and more
Aleksander Molak
2023
Причинные методы представляют уникальные проблемы по сравнению с традиционным машинным обучением и статистикой. Изучение причинности может быть сложным, но оно дает определенные преимущества, которые ускользают от чисто статистического мышления. Причинный вывод и открытие в Python помогают вам раскрыть потенциал причинности.
Вы начнете с основных мотивов причинного мышления и всестороннего введения в причинные концепции Перлиана, такие как структурные причинные модели, вмешательства, контрфактуальные утверждения и многое другое. Каждая концепция сопровождается теоретическим объяснением и набором практических упражнений с кодом Python.
#python #eng | 0 |
