Python RU

Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного канала по машинному обучению на YouTube приглашает вас в свою AI-школу. Особенности: • теория и практика • акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля • полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети • архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей. Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач. От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск). Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML. 7 месяцев, 4 курса: • AI: от основ до языковых моделей • Math for AI - необходимый математический бэкграунд • MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker • Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн. Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса): • 112 000 рублей (единоразово) или • 17 000 рублей в месяц Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)! Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь! Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников. Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения! ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1

💌 Валентина от программиста — краткое руководство всего в трех шагах: 1. Открываем сайт 2. Вставляем код.

Python 
print('\n'.join
 ([''.join
   ([('Name'[(x-y)%4 ]
     if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)
      **3-(x*0.05)**2*(y*0.1)
       **3<=0 else ' ')
        for x in range(-30,30)])
         for y in range(15,-15,-1)]))

3. Сохраняем результат и отправляем по адресу 💌

1–2 марта проводим Weekend Offer Analytics Устроиться в Яндекс за выходные — реально. Ищем крутых аналитиков с опытом работы от 2 лет на Python, готовых работать в офисном или гибридном режиме на территории России. Подавайте заявку до 24 февраля — и всего за 2 дня пройдите все технические собеседования. После сможете пообщаться с одиннадцатью нанимающими командами и выбрать ту, которая покажется самой интересной. Если всё сложится хорошо, сразу же пришлём вам офер. Узнать подробности и зарегистрироваться. Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543

🧠 Разбираем Функцию Радемахера. Машинное обучение Курс математики - Видео - Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 / - Урок6/ Урок7/ Урок8 / Урок9 - Colab -Полный курс @data_math

Анализ частых ошибок при написании кода middle-разработчиками и способы их решения Разработчики уровня middle обладают определённым опытом и знанием технологий, однако на этом этапе всё ещё часто встречаются ошибки, которые могут снижать качество кода, усложнять его поддержку и влиять на производительность приложений. В этой статье мы разберём наиболее распространённые ошибки и предложим эффективные методы их устранения. ✔️ Читать статью

🔵🗣Вырасти до хардового Middle+ аналитика. Как? Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов! Рассмотрите — авторский курс про архитектуру и интеграции с практикой. ————— По результатам курса вы: ▫️научитесь выбирать стиль интеграции под вашу задачу; ▫️сможете проектировать с нуля и описывать интеграции в современных стилях (API: REST, SOAP, gRPC и др. + брокеры сообщений); ▫️поймете, как правильно собирать требования и моделировать в UML; ▫️подготовитесь к собеседованию, решив более 100 тестов; ▫️разработаете свой API на Python; ————— 🟢Вы получите большую базу фундаментальных знаний, доступ к урокам и обновлениям остается навсегда 💡 • Всю программу и отзывы смотрите в боте курса. • Бонусный модуль про проектирование баз данных — нормализация, транзакции, основы DWH, индексы. • Результат после прохождения курса: 15 рабочих проектов в портфолио. • Доступ к чату учеников (общение, обмен опытом, помощь внутри сообщества) 🔹🔹 С чего начать?🔹🔹 С открытых бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям в чат-боте курса. Переходите. 👇 @studyit_help_bot Скидка на курс от канала — 1 000₽ по промокоду PROPYT до 28 февраля

🎲 Теория вероятностей играет ключевую роль в машинном обучении, статистике и анализе данных. В этой статье мы разберем 12 задач, которые помогут лучше понять применение теории вероятностей на практике с использованием Python. ✔️ Читать статью

⭐️ LLM-Reasoner Инструмент, который поможет добавить рассждуения в ваши LLM проекты , подобно OpenAI o1 и deepseek R1. ✨ Функции: 🧠 Пошаговые рассуждения: Больше никаких ответов из «черного ящика»! Узнайте, как именно мыслит ваш LLM, по аналогии с O1. 🔄 Прогресс в реальном времени: позволяет наблюдать за ходом рассуждений с помощью плавных анимаций 🎯 Поддержка множества LLM провайдеров: Работает со всеми провайдерами LiteLLM 🎮 Streamlit: Удобный пользовательский интерфейс 🛠️ Поддердка CLI: для тех, кто любит возиться с командной строкой. 📊 Проверка уверенности ответа: Узнайте, насколько уверен ваш LLM в каждом шаге рассуждений. ⭐️ Установка: pip install llm-reasoner Пример с кодом:

from llm_reasoner import ReasonChain
import asyncio

async def main():
    # Create a chain with your preferred settings
    chain = ReasonChain(
        model="gpt-4",                # Choose your model
        min_steps=3,                  # Minimum reasoning steps
        temperature=0.2,              # Control creativity
        timeout=30.0                  # Set your timeout
    )

    # Watch it think step by step!
    async for step in chain.generate_with_metadata("Why is the sky blue?"):
        print(f"\nStep {step.number}: {step.title}")
        print(f"Thinking Time: {step.thinking_time:.2f}s")
        print(f"Confidence: {step.confidence:.2f}")
        print(step.content)

asyncio.run(main())

@ai_machinelearning_big_data #llm #ml #ai #opensource #reasoning

⭐️ LLM-Reasoner Инструмент, который поможет добавить рассждуения в ваши LLM проекты , подобно OpenAI o1 и deepseek R1. ✨ Функции: 🧠 Пошаговые рассуждения: Больше никаких ответов из «черного ящика»! Узнайте, как именно мыслит ваш LLM, по аналогии с O1. 🔄 Прогресс в реальном времени: позволяет наблюдать за ходом рассуждений с помощью плавных анимаций 🎯 Поддержка множества LLM провайдеров: Работает со всеми провайдерами LiteLLM 🎮 Streamlit: Удобный пользовательский интерфейс 🛠️ Поддердка CLI: для тех, кто любит возиться с командной строкой. 📊 Проверка уверенности ответа: Узнайте, насколько уверен ваш LLM в каждом шаге рассуждений. ⭐️ Установка: pip install llm-reasoner Пример с кодом:

from llm_reasoner import ReasonChain
import asyncio

async def main():
    # Create a chain with your preferred settings
    chain = ReasonChain(
        model="gpt-4",                # Choose your model
        min_steps=3,                  # Minimum reasoning steps
        temperature=0.2,              # Control creativity
        timeout=30.0                  # Set your timeout
    )

    # Watch it think step by step!
    async for step in chain.generate_with_metadata("Why is the sky blue?"):
        print(f"\nStep {step.number}: {step.title}")
        print(f"Thinking Time: {step.thinking_time:.2f}s")
        print(f"Confidence: {step.confidence:.2f}")
        print(step.content)

asyncio.run(main())

@ai_machinelearning_big_data #llm #ml #ai #opensource #reasoning

⭐️ Samhaxr/VTScanner Комплексный инструмент безопасности на базе Python для сканирования файлов, обнаружения вредоносных программ и анализа в условиях постоянно развивающегося киберландшафта. ▪ Github

⚡️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 Data Science: 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_google 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 Haskell: t.me/haskell_tg 💼 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

🖥 Совет по Python: 🌟 Вы можете использовать словарь вместо длинного оператора if-else, чтобы сделать свой код понятным!

🖥 srsly — это библиотека для Python, предлагающая высокопроизводительные утилиты сериализации данных! 🌟 Она поддерживает несколько форматов, включая JSON, MessagePack, Pickle и YAML. Библиотека объединяет несколько популярных сериализационных пакетов, таких как ujson, msgpack, и cloudpickle, в одном пакете с удобным API. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github

🖥 TinyTroupe — это экспериментальная библиотека на Python, которая позволяет моделировать взаимодействие искусственных агентов с различными личностями, интересами и целями! 🌟 Используя мощь больших языковых моделей, таких как GPT-4, TinyTroupe создаёт реалистичные симуляции поведения. Эти агенты могут общаться друг с другом, реагировать на внешние стимулы и существовать в созданных мирах. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl