Python RU

⚡️ Python Code Tutorials — большой сборник туториалов и примеров кода В этом репозитории вы найдёте материалы по следующим темам: ▪️Разработка игр. ▪️Этичный хакинг; ▪️Machine Learning; ▪️Использование API; ▪️Веб-скрапинг; https://github.com/x4nth055/pythoncode-tutorials @pro_python_code

K2 Cloud выкатил кастомные реакции на Хабре! Теперь можно выражать эмоции от статей. Для этого пройди квиз: выбери одну из ИТ-профессий и проведи миграцию в облако. В конце и реакции разблокируешь, и в розыгрыше примешь участие — K2 Cloud дарит новогодние мистери боксы и другие призы. Квиз тут

⚡️ Курс: Математика Машинного обучения Урок 2 Инвариантность 📌 Видео 📌 Урок 1 📌 Colab @pro_python_code

🖥 История создания и развития языка программирования Python https://uproger.com/istoriya-sozdaniya-i-razvitiya-yazyka-programmirovaniya-python/ @pro_python_code

Подготовка к Новому году – это волнительно и приятно. Но давайте совместим приятное с полезным. Например, создадим телеграм-бот для новогодних поздравлений! 18 декабря на вебинаре «Телеграм-бот своими руками» вы узнаете: - Как устроен телеграм-бот - Как создать телеграм-бот на сервере Telegram - Как написать бэкенд для телеграм-бота на базе фреймворка Aiogram Мастер-класс проведёт Кирилл Панфилов, преподаватель OTUS, классный программист и автор ютуб-канала [dirty-python] Приглашаем начинающих Python-разработчиков, разработчиков на Jave и других языках, а также всех, кто интересуется разработкой и IT. Результаты вебинара: функционирующий бот, прокачка навыков программирования на Python, доступ к закрытому сообществу,  а ещё – скидка на курсы и полезные материалы. 18 декабря, 19:00 МСК Записаться на вебинар - https://otus.pw/E0iB/?erid=LjN8K8iNa Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🖥 100 вопросов для подготовки к собесу Python ▪Вопросы и ответы ▪Видео ▪Видео часть 2 ▪100 вопросов c собесов в Data Science и ML @pro_python_code

🖥 Примеры программ на Python: простота и мощь языка В этой статье рассмотрим несколько простых, но полезных примеров программ на Python. Читать статью @pro_python_code

🔥 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.