Программистика

"Инди-курс программирования на Python" от Stepik: видеоуроки в записи и задачи с самостоятельной проверкой. Состоит из 91 урока.

🌐Ссылка

Программистика || #Course

💸 Вакансии для IT'шников Выбери своё направление ⤵ 1. Frontend 2. Python 3. Java 4. Тестировщик QA 5. Data Science 6. DevOps 7. C# 8. C/C++ 9. Golang 10. PHP 11. Kotlin 12. Swift

20 Programming Projects That Will Make You A God At Coding

📱 Первоисточник

Программистика || #Видео

3DNews – согласно описанию сайта, публикация новостей и аналитики в компьютерных технологиях, результатов тестирования компьютерной техники (видеокарт, мультимедиа, принтеров, сканеров и др.).

🌐Ссылка на сервис

Программистика || #Ресурсы

⚡️ 990 ГБ платного контента для Backend-разработчиков выложили бесплатно в Telegram Выбирай нужное и обучайся: 98 ГБ — Python 62 ГБ — JavaScript 33 ГБ — PHP 71 ГБ — Java 62 ГБ — Ruby 47 ГБ — C# 51 ГБ — Golang 17 ГБ — Kotlin 31 ГБ — SQL 14 ГБ — API 22 ГБ — Docker 37 ГБ — Podman 43 ГБ — Kubernetes 123 ГБ — Фреймворки 279 ГБ — Многое другое... 🔒 Успей подписаться, пока не удалили

Топовая шпаргалка по Python Программистика // #doc

Нашёл для вас топовую статью под названием Microsoft представила дополнение Python Editor от команды Excel Labs

😀Продолжи читать на Habr!

Программистика // #article

Изучить Python за полгода, вместо 2 лет? С нейросетями и университетом Зерокодер это реально.  На сайтах более 11000 вакансий, а средняя зарплата специалиста - 200 000 рублей. Университет Зерокодер проведет бесплатный вебинар о будущем рынка, возможностях Python и причинах, почему это лучший язык для старта, а также расскажет как решать типичные задачи программиста с помощью нейросетей и упростить изучение Python в разы. Даже если вы никогда не кодили - приходите, научитесь решать простые задачи на Python прямо на вебинаре. Бонус - работающий без VPN чатбот на основе ChatGPT. Подробности тут. Реклама. ООО "ЗЕРОКОДЕР". ИНН 9715401631.

КАК СОЗДАТЬ САЙТ НА PYTHON: Полное Руководство с WSL, PostgreSQL и Docker

📱 Первоисточник

Программистика || #Видео #python

🔥 6895 ГБ платного контента для программистов выложили в Telegram Тонны курсов, уроков и видео теперь в открытом доступе: 🖥 Python — 724 ГБ 🖥 Frontend — 981 ГБ 🖥 Backend — 817 ГБ 👩‍💻 Все языки — 4373 ГБ Успей подать заявку, пока не удалили

Нашёл для вас прикольный бесплатный мини-курс по Python На курсе вы: ⏺Узнаете, как использовать ChatGPT для старта изучения Python ⏺Разберетесь, в трендах рынка и том, как отстроиться от других junior-программистов ⏺Поймете, как пошагово прийти к успешной IT-карьере, которая будет приносить доход и радость

⚙ Ссылка на курс

Программистика || #Course

👀 Основы программирования на Python ⏺КРАТКАЯ ИСТОРИЯ PYTHON, ЕГО ОСОБЕННОСТИ И ТИПЫ ДАННЫХ ⏺СИНТАКСИС, ОПЕРАТОРЫ И УПРАВЛЯЮЩИЕ КОНСТРУКЦИИ ⏺ФУНКЦИИ В PYTHON ⏺МОДУЛИ И ПАКЕТЫ ⏺КЛАССЫ И ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ И многое другое Программистика // #doc

😒 На одном кодинге уже давно не вывезешь, перспектива 2024 года - Информационная Безопасность Ловите два канала на тему ИБ и хакинга ZeroDay - Уроки по кибербезопасности и хакингу с нуля. Вирусы, взломы, OSINT, криптография и свежие новости Белый Хакер - программное обеспечение, утилиты, OSINT, инструменты, полезная литература и много другое. Совершенно новый формат непохожий на другие каналы.

Python Tutorial - Python Full Course for Beginners

📱 Первоисточник

@programistica|| #Видео #python

Python и Java разработчики❗️ Выкатываем специально для вас подборку лучших в телеграме каналов, для тех, кто по правде хочет узнать полезную информацию: 📱Pythoner — Реальный код, полезные советы и интересные задачи для Python-разработчика. 📱Javer — Полезные материалы по Java, которые будут интересны опытному и начинающему прогеру. 🖥Книжный python — Сборник всех самых полезных статей и книг по Python. 🖥Книжный Java — Сборник всех самых полезных статей и книг по Java. 🌐IT memer — Самые жизненные и смешные мемы для любого программиста.

Нашёл для вас статью с прикольным сравнением, какую ОС используют большинство Python-разработчиков

😀Продолжи читать на Habr!

Программистика // #article

5 Good Python Habits

📱 Первоисточник

Программистика || #Видео #python

🖼️ Библиотека Python: Flask Flask - это фреймворк для создания веб-приложений на Python. Он легковесный, очень гибкий и простой в использовании, что делает его отличным выбором как для небольших пет-проектов, так и для масштабных веб-приложений.

   pip install flask

⛓ Ссылка на документацию Пример кода:

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    name = request.args.get('name', 'World')
    return f'Hello, {name}!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Этот пример создает простое Flask-приложение с одним route'ом, который приветствует пользователя. @programistica // #Library

⚠️ 2024 год, поиск информации затруднен, а многие ресурсы вовсе заблокированы... Благо, в Telegram начали появляться каналы, которые решают эту проблему! ⚙️ IToolBox — полезные инструменты, ресурсы и лайфхаки для программистов. 😎 IT Syndicate — огромная база курсов по всем IT-специальностям и технологиям. 😎 PyLinux — для тех, кто программирует на Python и хочет начать разбираться в Linux. 👍 CodeBase Frontend — готовые наработки, макеты, статьи и многое другое из мира фронтенда. Успей подписаться, пока доступ не прикрыли!

🖼️ Библиотека Python: Keras Keras - это высокоуровневый API для создания и обучения нейронных сетей, работающий поверх TensorFlow (низкоуровневая библиотека ИИ от Google). Он предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс для быстрого создания Deep Learning моделей.

   pip install keras

⛓ Ссылка на документацию Пример кода:

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Создание последовательной модели
model = Sequential()

# Создаем случайные входные данные
x_train = np.random.random((1000, 100))

# Создаем случайный метки классов (10 классов)
y_train = np.random.randint(10, size=(1000,1))

# Преобразуем их в one-hot encoding 
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)

# Добавление слоев
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Компиляция модели
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Обучение модели
model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=128)

Этот пример показывает создание простой полносвязной ИИ с помощью Keras. @programistica // #Library