👉 The Ultimate Python Library for Multimodal AI

Meet Pixeltable—a unified, declarative framework that handles your entire multimodal pipeline, from data storage to model execution.

Seamlessly manage images, videos, text, and tabular data—all in one place.

100% open-source.

✔️https://github.com/pixeltable/pixeltable

#پایتون #هوش‌_مصنوعی
📱 @Python4all_pro

بچه‌ها جادی دوره‌ی پایتونش روی مکتب‌خونه رو به خاطر شرایط جنگی فعلی رایگان کرده (قیمت اصلی دوره ۱ میلیون و ۷۰۰ هزار تومنه).

اگه اندک تمرکزی برای یادگرفتن دارین، فرصت خیلی خوبیه که هم یاد بگیرین و هم کمکی بشه از این فضای تیره‌ی این روزا فاصله بگیرین

برای تخفیف صد در صد، تیک «دسترسی کامل» رو بردارید، به سبد اضافه کنید و کد PEACE رو بزنید

➡️link




#پایتون
📱 @Python4all_pro

🔈 بچه‌ها به خاطر شرایط جنگی حال حاضر کورس‌های سایت پایتوپیا رایگان شد.

🔈 اگر مشکلی در ثبت‌نام یا سایر موارد بود به این آیدی پیام بدین براتون بررسی می‌کنه.

@khosro_24

#پایتون
➡️ @Python4all_pro

این دوره‌ها طیف وسیعی از موضوعات مهم را در بر می‌گیرند؛ از مقدمات پایتون گرفته تا یادگیری ماشین، آمار و احتمالات، گیت و گیت‌هاب و چندین مهارت دیگر که برای هر برنامه‌نویس یا علاقه‌مند به حوزه داده ضروری است.
افراد می‌توانند به‌سادگی در سایت pytopia.ai ثبت‌نام کنند و به‌صورت دائمی به محتوای دوره‌ها دسترسی داشته باشند.

در روزگاری که آموزش با چالش‌های زیادی روبه‌روست، این حرکت سخاوتمندانه یک نمونه‌ی واقعی از تعهد به جامعه‌ی یادگیرندگان است.


#پایتون
📱 @Python4all_pro

Python cheatsheet

📚 Guide



#پایتون #cheat_sheet
📱 @Python4all_pro

New to Pandas?

Here's a cheat sheet you can use



#پایتون #cheat_sheet #pandas

📱 @Python4all_pro

Quick Python cheatsheet



#پایتون #cheat_sheet #library

📱 @Python4all_pro

Chat with your data and generate SQL, charts, and reports using natural language

🔗https://github.com/Canner/WrenAI

#پایتون #علم_داده
📱 @Python4all_pro

🔟 single-line functions useful for advanced Python developers:

1. We unfold the invested lists of any depth

flatten = lambda lst: [x for sub in lst for x in (flatten(sub) if isinstance(sub, list) else [sub])]

2. Decorator for memoization of the results of the function

memoize = lambda f: (lambda *args, _cache={}, **kwargs: _cache.setdefault((args, tuple(kwargs.items())), f(*args, **kwargs)))

3. Missing the list into pieces of length n

chunked = lambda lst, n: [lst[i:i+n] for i in range(0, len(lst), n)]

4. Uniqueization of the sequence with the preservation of order

uniq = lambda seq: list(dict.fromkeys(seq))

5. Deep access to the invested dictionary keys

deep_get = lambda d, *keys: __import__('functools').reduce(lambda a, k: a.get(k) if isinstance(a, dict) else None, keys, d)

6. Transformation of the Python object to the readable json

pretty_json = lambda obj: __import__('json').dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=2)

7. Reading the latest n lakes of the file (analogue Tail)

tail = lambda f, n=10: list(__import__('collections').deque(open(f), maxlen=n))

8. Performing shell team and return of the withdrawal

sh = lambda cmd: __import__('subprocess').run(cmd, shell=True, check=True, capture_output=True).stdout.decode().strip()

9. Quick route association

path_join = lambda *p: __import__('os').path.join(*p)

10. Grouping of the list of dictionaries by key value

group_by = lambda seq, key: {k: [d for d in seq if d.get(key) == k] for k in set(d.get(key) for d in seq)}

📱 @Python4all_pro

📖very good book for machine Learning

➡️" Machine Learning with python tutorial "

- 450 pages
- ML algorithms coded in python
- brief explanation of the concepts.

https://python-course.eu/books/bernd_klein_python_and_machine_learning_a4.pdf

#پایتون #یادگیری_ماشین

📱 @Python4all_pro