Python RU

🔥 Курс Математика Машинного обучения: Что такое тензоры. 📌 Видео 📌Colab с кодом @pro_python_code

🖥 Огромный сборник гайдов по Python с примерами кода поможет вам начать изучение языка с самого начала и отточить навыки на тысячах задач! В этом сборнике вы найдете: - Примеры автоматизации различных процессов с использованием Python. - Инструкции по интеграции с множеством популярных приложений, таких как Telegram и YouTube. - Руководства по созданию чат-ботов, которые возьмут на себя рутинную работу. - Методы визуализации данных. - Работа с графикой, изображениями и видео. - Основы машинного обучения и создание своих первых нейронных сетей. Это лучший ресурс для новичков в IT-сфере, который станет вашим надежным помощником на пути к освоению программирования. 📌 Ссылка

Скажите рутине STOP✋ 👉 Ускорьте рабочие процессы и освободите время для более интересных дел — с помощью курса Слёрма «Python для инженеров». Это обучение, заточенное на инженеров — в нём нет ничего лишнего, только то, что необходимо именно вам. На курсе вы научитесь: 🔹 писать эффективный и поддерживаемый код; 🔹 писать Kubernetes-операторы и модули для Ansible; 🔹 создавать, использовать и тестировать свои API; 🔹 взаимодействовать с инструментами CI/CD, CVS и DevOps системами.

Для того, чтобы вы смогли «пощупать» курс изнутри, даём бесплатный пробный доступ на 3 дня. А при покупке даём в подарок мини-курс «Python, Чат-боты и DevOps» и видеокурс «Gitlab CI/CD».

Старт 20 декабря. Познакомиться с программой и занять своё место на курсе — по ссылке Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451

🌟 Fish Speech V1.5: модель преобразования текста в речь и клонирования голоса. Fish Speech - модель генерации TTS обновилась до версии 1.5. Эта версия обучалась на 1 млн.часов мультиязычных аудиоданных и заняла 2 место в бенчмарке TTS-Arena (как "Anonymous Sparkle"). Заявлена задержка <150 мс с высококачественным мгновенным клонированием голоса. ▶️Языковая структура обучающего корпуса версии 1.5: 🟢Английский (en) >300 тыс. часов 🟢Китайский (zh) >300 тыс. часов 🟢Японский (ja) >100 тыс. часов 🟢Немецкий (de) ~20 тыс. часов 🟢Французский (fr) ~20 тыс. часов 🟢Испанский (es) ~20 тыс. часов 🟢Корейский (ko) ~20 тыс. часов 🟢Арабский (ar) ~20 тыс. часов 🟠Русский (ru) ~20 тыс. часов 🟢Голландский (nl) <10 тыс. часов 🟢Итальянский (it) <10 тыс. часов 🟢Польский (pl) <10 тыс. часов 🟢Португальский (pt) <10 тыс. часов Fish Speech для локального инференса требует 4Gb GPU и 8 BG GPU для файнтюна. Запуск возможен на MacOS, Linux и Windows в режимах CLI, GUI и WebUI и Docker. Подробные инструкции по установке, инференсу в различных режимах для каждой платформы, туториал по файнтюну и примеры доступны в документации проекта Fish Speech. ⚠️ Репозиторий на Github еще не обновлен информацией о версии 1.5, а официальное демо от разработчиков поддерживает синтез только на английском, китайском и японском. 📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA-4.0 License. 🟡Модель 🟡Demo 🟡Документация 🟡Сообщество в Discord 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #TTS #FIshSpeech

👩‍💻 inflect — Python-библиотека для работы с инфлексиями слов — преобразованиями форм слов в зависимости от их грамматической роли в предложении! 🌟 Библиотека позволяет конвертировать числа в текстовые строки (например, 42 -> "forty-two"), а также предоставляет функции для работы с формами существительных и глаголов. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

GitHub – умер. 90% контента генерится через ChatGPT, а реально полезные материалы собирают мало просмотров и не выводятся в топ. Хорошо, что есть канал Технологичка. Там тима айтишников ручками отсматривают и выкладывают самую годноту. Все материалы отсортированы по темам и категориям: 🖥 Статьи для Python разработки 🖥 Статьи для Frontend разработки 🖥 Статьи для Java разработки 🖥 Статьи для C/C++ разработки 🖥 Статьи для C# разработки 🖥 Статьи для PHP разработки 👣 Статьи для Go разработки 👩‍💻 Статьи для Android разработки 👩‍💻 Статьи для iOS разработки 🖥 Статьи для безопасников 👩‍💻 Статьи для разработчиков игр 🖥 Статьи для тестировщиков 🖥 Статьи для DevOps-инженеров В общем, пользуйтесь, других таких каналов вы не найдете: https://t.me/+AduPktRZo783YmY0

🖥 t.me/haskell_tg - Haskell входит в число наиболее востребованных функциональных языков программирования. В нашем новом канале, вы найдете множество уроков, книг и гайдов для погружения в этот мощный язык с нуля. Отличная возможность не только выучить новый язык, но и возможность прокачать свои навыки программирования. t.me/haskell_tg - стоит подписаться!

🌟 MatterSim: DL-модель для предсказания свойств материалов от Microsoft. MatterSim - усовершенствованная модель глубокого обучения в области материаловедения, предназначенная для моделирования свойств материалов в широком диапазоне элементов, температур и давлений. Она способна точно предсказывать свойства материалов по всей периодической таблице в диапазоне температур от 0 до 5000K и давления до 1000GPa. MatterSim использует архитектуру M3GNet, которая включает в себя двух- и трехчастичные взаимодействия. Модель обучается с использованием функции потерь, учитывающей энергию на атом, вектор силы на каждом атоме и напряжение. Особенность MatterSim - способность к активному и непрерывному обучению. Модель способна оценивать неопределенность своих прогнозов и выбирать структуры для активного обучения, что полезно для повышения точности моделирования сложных систем. MatterSim может быть настроена для моделирования на произвольном уровне теории. Модель демонстрирует высокую точность в предсказании свободной энергии Гиббса и 10-кратное улучшение точности по сравнению с универсальными силовыми полями, обученными на траекториях релаксации на наборах данных MPF-TP и Random-TP. Модель может быть точно настроена для атомистических симуляций на желаемом уровне теории или для прямых предсказаний "структура-свойство"с сокращением требований к данным до 97%. ▶️В релизе представлены 2 версии модели: 🟢MatterSim-v1.0.0-1M - мини-версия модели, которая работает быстрее; 🟢MatterSim-v1.0.0-5M - увеличенная версия, которая является более точной. ⚠️ Рекомендуется устанавливать MatterSim с помощью mamba или micromamba, поскольку conda может работать значительно медленнее при разрешении зависимостей в environment.yaml. ▶️ Установка и использование на примере ASE калькулятора:

# Install package with the latest version
pip install git+https://github.com/microsoft/mattersim.git

# Create env via mamba
mamba env create -f environment.yaml
mamba activate mattersim
uv pip install -e .
python setup.py build_ext --inplace

# Minimal example using ASE calculator
import torch
from ase.build import bulk
from ase.units import GPa
from mattersim.forcefield import MatterSimCalculator

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Running MatterSim on {device}")

si = bulk("Si", "diamond", a=5.43)
si.calc = MatterSimCalculator(device=device)
print(f"Energy (eV)                 = {si.get_potential_energy()}")
print(f"Energy per atom (eV/atom)   = {si.get_potential_energy()/len(si)}")
print(f"Forces of first atom (eV/A) = {si.get_forces()[0]}")
print(f"Stress[0][0] (eV/A^3)       = {si.get_stress(voigt=False)[0][0]}")
print(f"Stress[0][0] (GPa)          = {si.get_stress(voigt=False)[0][0] / GPa}")

📌Лицензирование: MIT License. 🟡Модель 🟡Документация 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #DL #Mattersim #Microsoft

🖥 Поиск в Google с помощью Python @pythonl

Команда МТС Web Services приглашает тебя послушать топовые доклады от ведущих инженеров команды, а потом обсудить услышанное в неформальной обстановке. Приходи, будет интересно! Когда: 6 декабря, 18:00 Где: площадка «Бетон», Кальварийская ул., 17, г. Минск Что в программе: — Расскажем, как строим новое облако с нуля в 2024-м — Поговорим о разработке IAM в облаке — Обсудим, как создать Development Platform — Разберёмся, что такое реконсиляция и почему она важна для облачной инфраструктуры Присоединяйся.

⚡️ Метасплоит за 30 секунд https://www.youtube.com/shorts/eFCGeWfcPss @pro_python_code

✔️ Анатомия скама. Исследование онлайн-мошенничества За последние годы онлайн-мошенничество стало более изощренным, сложным и скрытым. Онлайн мир сделал мошенничество доступным для многих людей. Дипфейки и ИИ еще больше усугубили ситуацию. Поскольку мир перешел от личного общения к онлайн-взаимодействию, мошенникам редко приходятся встречаться со своими жертвами. Они могут легко сделать все через интернет, используя навыки социальной инженерии. 📌 Статья

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/golang_interview React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

🌟 cuPyNumeric: замена NumPy от NVIDIA. По мере роста объемов данных и сложности вычислений, вычисления на Python и NumPy, основанные на CPU, нуждаются в ускорении для выполнения современных исследований. cuPyNumeric разработана, чтобы стать заменой библиотеки NumPy, предоставляя сообществу Python распределенные и ускоренные вычисления на платформе NVIDIA. cuPyNumeric позволяет масштабировать вычисления без изменения кода проектов с одного CPU до суперкомпьютеров с несколькими GPU и вычислительными нодами. Библиотека построена на Legate, поддерживает родной Python и интерфейс NumPy. cuPyNumeric доступен из conda (версия не ниже 24.1) в legate channel. На системах с GPU пакеты, поддерживающие графические ускорители будут выбраны автоматически во время установки. Пример эффективности cuPyNumeric - обработка 10 ТБ микроизображений многоракурсной микроскопии в виде одного массива NumPy за один день с визуализаций в режиме реального времени. ▶️Установка и тест на примере из репозитория:

# Create new conda env
conda create -n myenv -c conda-forge -c legate cupynumeric

# Test via example from repo
$ legate examples/black_scholes.py
Running black scholes on 10K options...
Elapsed Time: 129.017 ms

📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Документация 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #NumPy #NVIDIA #cuPyNumeric

🖥 OASIS — проект для моделирования социальных взаимодействий между агентами с использованием крупномасштабных симуляций! 🌟 Он основан на многокомпонентных агентных системах и предназначен для изучения взаимодействий искусственного интеллекта в контексте общества и совместной работы. Проект сосредоточен на использовании больших языковых моделей (LLM) для управления агентами, которые симулируют различные аспекты человеческого поведения, взаимодействия и общения. 🌟 Основные направления применения OASIS включают исследование кооперативного искусственного интеллекта, поведение в симулированных обществах и масштабирование симуляций до миллиона агентов. Репозиторий ориентирован на исследователей и разработчиков, заинтересованных в построении и изучении сложных агентных экосистем на базе LLM! 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @data_analysis_ml

Черные скидки на курсы в Академии! -40% до конца ноября 🔥 В честь Черной пятницы до 30 ноября запускаем распродажу на все курсы proglib.academy и дарим промокод на сумму 10 000 на технику в магазине DigitalRazor (отправим вам по запросу) 🎁 Анонс новогоднего сюрприза! 🎄 Те, кто успеет приобрести курсы с 27 ноября по 27 декабря, получат шанс выиграть крутой новогодний подарок. Что это будет, пока держим в секрете – следите за новостями на нашем канале! Почему стоит выбрать нас? ⚫️ Опытные преподаватели Вас будут обучать доценты ВМК МГУ по математике, а алгоритмы расскажет разработчик из Яндекса и преподаватель МФТИ и НИУ ВШЭ. ⚫️ Бессрочный доступ ко всем курсам Проходите обучение в удобном для вас темпе, без давления жестких сроков. ⚫️ Поддержка преподавателей Не останетесь одни — вам всегда помогут разобраться с трудными темами и ответят на любые вопросы через чат и платформу Coreapp. 👉 Не уверены, подойдет ли вам курс? Начните с бесплатных вводных занятий и познакомьтесь с преподавателями и форматом обучения – Ждем вас на обучении! 🙌 Реклама. ИП Дрёмов Артём Сергеевич, ИНН 771391651571. Erid 2VtzqxMUQtX

👩‍💻 Простое объяснение работы с list в Python! @python_job_interview