Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В Python можно выполнить каталог проекта как скрипт.
🍩 Переименуйте основной файл в
🍩 Запустите команду python
Это кратко и удобно, а также упрощает другим пользователям идентификацию основного файла.🥳
👉 @PythonPortal | #tips
__main__.py
.имя_каталога
.Это кратко и удобно, а также упрощает другим пользователям идентификацию основного файла.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Grok 3 уже здесь, и он не прошел тест на "отскакивание шестиугольного шара". 😏
Grok 3 — это новейшая версия чат-бота с искусственным интеллектом, разработанного компанией xAI под руководством Илона Маска.
Маск охарактеризовал Grok 3 как «самый умный ИИ на Земле».🤡
Но однако он не очень хорошо справляется с кодированием
👉 @PythonPortal
Grok 3 — это новейшая версия чат-бота с искусственным интеллектом, разработанного компанией xAI под руководством Илона Маска.
Маск охарактеризовал Grok 3 как «самый умный ИИ на Земле».
Но однако он не очень хорошо справляется с кодированием
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
-Telegram-Voice-Recognition-Bot-main.zip
8.7 MB
Скрипт распознание говорящих 🔥
Скрипт представляет собой Telegram-бота для распознавания говорящих по голосовым сообщениям с использованием нейросетевой модели.
Функции:
🟢 Принимает голосовые сообщения
🟢 Анализирует голос и определяет говорящего
🟢 Показывает список известных говорящих (/speakers)
🟢 Работает на основе MFCC-фич и нейросети, обученной на PyTorch
🤖 ЯП: Python 3.11+
📂 Модули: aiogram, aiohttp, torch
🖥 База данных: -
👉 @PythonPortal | #ресурсы
Скрипт представляет собой Telegram-бота для распознавания говорящих по голосовым сообщениям с использованием нейросетевой модели.
Функции:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Это лучшая книга "Introduction to Python Programming" от OpenStax. OpenStax — это некоммерческая организация, которая создает бесплатные учебники высокого качества. 🔥
🟣 Переменные, типы данных и операторы
🟣 Управляющие конструкции (условия, циклы)
🟣 Функции и модули
🟣 Работа с файлами
🟣 Объектно-ориентированное программирование (ООП)
🟣 Основы работы с библиотеками
Она подойдёт для самостоятельного изучения, так как включает примеры кода, упражнения и объяснения концепций простым языком.
📝 Читать бесплатно: тут
👉 @PythonPortal | #книги
Она подойдёт для самостоятельного изучения, так как включает примеры кода, упражнения и объяснения концепций простым языком.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from IT Portal
Сегодня день рождения Python 🥳
34 года назад, в 1991 году, Гвидо ван Россум релизнул Python. На сегодняшний день он является самым популярным языком программирования в мире
Выпьем чашку кофе за Python и продолжим кодить
@PortalToIT
34 года назад, в 1991 году, Гвидо ван Россум релизнул Python. На сегодняшний день он является самым популярным языком программирования в мире
Выпьем чашку кофе за Python и продолжим кодить
@PortalToIT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Были найдены наскальные рисунки, изображающие душевное состояние программиста, который не может решить ошибку. 😢
👉 @PythonPortal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Курс CS50 Python 2022 является частью знаменитой серии курсов CS50 от Гарвардского университета. 🔥
Предназначен для изучения основ программирования на языке Python, включая:
🟣 Основы синтаксиса Python
🟣 Условные операторы и циклы
🟣 Функции и рекурсия
🟣 Структуры данных (списки, словари и т. д.)
🟣 Объектно-ориентированное программирование (ООП)
🟣 Обработка ошибок
🟣 Файлы и работа с данными
✔ Курс доступен бесплатно и подходит как для начинающих, так и для тех, кто хочет углубить свои знания. На сайте есть лекции, практические задания и тесты, а также видеоуроки от преподавателя Дэвида Малана.
⏩ Ознакомиться:
https://cs50.harvard.edu/python/2022/
👉 @PythonPortal | #ресурсы
Предназначен для изучения основ программирования на языке Python, включая:
https://cs50.harvard.edu/python/2022/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Используйте эти репозитории Github, чтобы повысить свой уровень владения Python и машинным обучением
🔸 Homemade Machine Learning — Репозиторий содержит коллекцию алгоритмов машинного обучения, реализованных с нуля на Python, что помогает понять их внутреннюю работу.
🔸 Awesome Machine Learning — Подборка отличных фреймворков, библиотек и программного обеспечения для машинного обучения
🔸 Machine Learning Tutorial — Собрание обучающих материалов, статей и других ресурсов по машинному и глубокому обучению
🔸 Best Of ML With Python — Ранжированный список лучших библиотек Python для машинного обучения, обновляемый еженедельно
🔸 Machine Learning Interview — Репозиторий предоставляет ресурсы для подготовки к интервью по машинному обучению, включая примеры вопросов и советы
👉 @PythonPortal | #ресурсы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Создание серверов MCP на Python
📝 Репозиторий FastMCP предназначен для создания серверов с использованием Model Context Protocol (MCP), что упрощает работу с большими языковыми моделями.
Он предоставляет интерфейс на Python, минимизируя количество шаблонного кода и ускоряя разработку. Проект активно развивается и стремится полностью реализовать спецификацию MCP🔥
⏩ Ознакомиться:
https://github.com/jlowin/fastmcp
👉 @PythonPortal | #ресурсы
Он предоставляет интерфейс на Python, минимизируя количество шаблонного кода и ускоряя разработку. Проект активно развивается и стремится полностью реализовать спецификацию MCP
https://github.com/jlowin/fastmcp
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Руководство по программированию с использованием CUDA для разработчиков на Python. 👩💻
— Рассматриваются основы GPU-программирования с использованием CUDA, включая установку необходимых инструментов, создание и компиляцию CUDA-программ, а также интеграцию с Python.
🧠 Автор предоставляет примеры кода и объяснения
📝 Читать: клик
👉 @PythonPortal | #статья
— Рассматриваются основы GPU-программирования с использованием CUDA, включая установку необходимых инструментов, создание и компиляцию CUDA-программ, а также интеграцию с Python.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Книга "Python for Data Analysis" Уэса Маккини — это руководство по использованию Python для анализа данных.
Автор, создатель библиотеки pandas, подробно объясняет, как работать с табличными данными, очищать и обрабатывать их, использовать NumPy, применять методы агрегации, визуализации и машинного обучения.
🟣 Введение в Python и его экосистему для анализа данных
🟣 Использование pandas и NumPy для работы с массивами и таблицами
🟣 Очистка, обработка и трансформация данных
🟣 Визуализация данных с помощью Matplotlib и Seaborn
🟣 Основы временных рядов и продвинутый анализ данных
Вы можете бесплатно прочитать всю книгу онлайн.
⏩ https://wesmckinney.com/book/
👉 @PythonPortal | #книги
Автор, создатель библиотеки pandas, подробно объясняет, как работать с табличными данными, очищать и обрабатывать их, использовать NumPy, применять методы агрегации, визуализации и машинного обучения.
Вы можете бесплатно прочитать всю книгу онлайн.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Веб-скрапинг больше никогда не будет прежним! 🔥
Crawl4AI упрощает веб-краулинг и извлечение данных, делая их готовыми к использованию в LLM и AI приложениях.
Вот почему это прорыв:
🟣 Полностью бесплатно и с открытым исходным кодом
🟣 Молниеносная производительность, превосходящая многие платные сервисы
🟣 Форматы вывода, удобные для LLM (JSON, очищенный HTML, markdown)
🟣 Поддержка одновременного краулинга нескольких URL
🟣 Извлечение всех медиа-тегов (изображения, аудио, видео)
🟣 Извлечение всех внешних и внутренних ссылок
И это еще не всё:
🟡 Извлечение метаданных со страниц
🟡 Пользовательские хуки для аутентификации, заголовков и модификаций страниц
🟡 Настройка user-agent
🟡 Скриншоты страниц
🟡 Выполнение пользовательского JavaScript перед краулингом
⏩ Ознакомиться:
https://github.com/unclecode/crawl4ai
👉 @PythonPortal | #ресурсы
Crawl4AI упрощает веб-краулинг и извлечение данных, делая их готовыми к использованию в LLM и AI приложениях.
Вот почему это прорыв:
И это еще не всё:
https://github.com/unclecode/crawl4ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хочешь проверить насколько ты профи? 😏
Держи 10 приемов Python, которые демонстрируют ваш профессионализм в языке
🟣 Обмен значениями переменных в одной строке
🟣 Генераторы списков для быстрой итерации
🟣 Использование zip() для объединения элементов
🟣 Генераторы словарей для более чистого кода
🟣 Использование enumerate() вместо циклов с range()
и тому подобные
📝 Читать: клик
👉 @PythonPortal | #статья
Держи 10 приемов Python, которые демонстрируют ваш профессионализм в языке
и тому подобные
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Полезные библиотеки Python
ClatScope — это инструмент для сбора информации с открытых источников (OSINT), который позволяет получать данные о геолокации, DNS, WHOIS, телефонах, электронных адресах и утечках данных.😏
Он предназначен для расследователей и специалистов по безопасности. Инструмент работает через командную строку, а графический интерфейс появляется позже.
↔️ ClatScope полезен для разведки и проверки информации о доменах, IP-адресах и других данных.
⏩ Ознакомиться:
https://github.com/Clats97/ClatScope
👉 @PythonPortal | #ресурсы
ClatScope — это инструмент для сбора информации с открытых источников (OSINT), который позволяет получать данные о геолокации, DNS, WHOIS, телефонах, электронных адресах и утечках данных.
Он предназначен для расследователей и специалистов по безопасности. Инструмент работает через командную строку, а графический интерфейс появляется позже.
https://github.com/Clats97/ClatScope
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Статистическое обучение с помощью Python 🔥
Это вводный курс по контролируемому обучению, с акцентом на методы регрессии и классификации.
— В программе: линейная и полиномиальная регрессия, логистическая регрессия, линейный дискриминантный анализ; кросс-валидация и бутстрэп, выбор моделей и методы регуляризации (ридж и лассо); нелинейные модели, сплайны и обобщенные аддитивные модели; методы на основе деревьев, случайные леса и бустинг; опорные векторные машины; нейронные сети и глубокое обучение; модели выживания; множественные тесты
⏩ Источник:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rPP6braWoRt5UCXYZ71GZIQ
👉 @PythonPortal | #видео
Это вводный курс по контролируемому обучению, с акцентом на методы регрессии и классификации.
— В программе: линейная и полиномиальная регрессия, логистическая регрессия, линейный дискриминантный анализ; кросс-валидация и бутстрэп, выбор моделей и методы регуляризации (ридж и лассо); нелинейные модели, сплайны и обобщенные аддитивные модели; методы на основе деревьев, случайные леса и бустинг; опорные векторные машины; нейронные сети и глубокое обучение; модели выживания; множественные тесты
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rPP6braWoRt5UCXYZ71GZIQ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM