Python_Cheat_Sheet.pdf
677.7 KB
Утро доброе, ведь я нашёл эту крутую шпаргалку-обучалку для питонистов с подробным описанием и примерами кода
Её можно использовать для изучения базового Python
С тебя как всегда лайк🎉
👉 @PythonPortal
Её можно использовать для изучения базового Python
С тебя как всегда лайк
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 20
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
LLM — это один из типов ИИ-моделей, но не все модели ИИ являются LLM
Вот восемь передовых архитектур, которые выходят за рамки классических ИИ-моделей — усиливая понимание, рассуждение и генерацию в разных областях и типах данных
Нужно больше контента про ИИ?😡
👉 @PythonPortal
Вот восемь передовых архитектур, которые выходят за рамки классических ИИ-моделей — усиливая понимание, рассуждение и генерацию в разных областях и типах данных
Нужно больше контента про ИИ?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 20
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 20
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Крутейший ресурс для прокачки алгоритмического мышления и SQL в боевых условиях — IT Hero. Решаешь задачи на скорость против реального соперника. Кто быстрее, тот и победил
Есть возможность выбрать уровень, тип задач, а также позвать друга на кодерскую дуэль😧
👉 @PythonPortal
Есть возможность выбрать уровень, тип задач, а также позвать друга на кодерскую дуэль
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 20
Удаляем ярлык с рабочего стола через Python
Когда хочется навести порядок программно — вот тебе мини-скрипт, который удалит .lnk файл с десктопа.
Используется библиотека
Заменяешь😡
👉 @PythonPortal
Когда хочется навести порядок программно — вот тебе мини-скрипт, который удалит .lnk файл с десктопа.
Используется библиотека
winshell
Заменяешь
"имя_ярлыка.lnk"
на нужный файл — и готово Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 21
Представь, ты вставляешь ссылку на репозиторий, а нейросеть сама строит по нему обучалку. Бесплатно
Всё это делает PocketFlow, минималистичный фреймворк на 100 строк, и его демонстрационный проект — PocketFlow-Tutorial-Codebase-Knowledge
> Парсит любой GitHub-репозиторий
> Выделяет ключевые части кода и связи между ними
> Строит пошаговые гайды, визуалки и объяснения
Поддерживает Gemini Pro 2.5, работает локально и через онлайн-сервис😮
👉 @PythonPortal
Всё это делает PocketFlow, минималистичный фреймворк на 100 строк, и его демонстрационный проект — PocketFlow-Tutorial-Codebase-Knowledge
> Парсит любой GitHub-репозиторий
> Выделяет ключевые части кода и связи между ними
> Строит пошаговые гайды, визуалки и объяснения
Поддерживает Gemini Pro 2.5, работает локально и через онлайн-сервис
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 21
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 21
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Нашёл годную визуализацию для тех, кто хочет на пальцах понять, как устроены LLM. Тут можно не просто почитать про слои моделей, а буквально пощупать их, покрутить со всех сторон в 3D
Есть GPT-2, nanoGPT, GPT-2 XL и GPT-3
Лучше запускать с компа, на мобиле не так красиво
Ну мед 🍯
👉 @PythonPortal
Есть GPT-2, nanoGPT, GPT-2 XL и GPT-3
Лучше запускать с компа, на мобиле не так красиво
Ну мед 🍯
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 21
Начиная с Python 3.10, можно использовать оператор
Это удобно, например, когда нужно проверить, принадлежит ли значение одному из нескольких типов с помощью
👍 — база
🔥 — понятно, буду знать
👉 @PythonPortal
|
(pipe) для объединения типов — это создаёт объединение типов (type union).Это удобно, например, когда нужно проверить, принадлежит ли значение одному из нескольких типов с помощью
isinstance
👍 — база
🔥 — понятно, буду знать
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 22
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 22
Основные команды Docker
1. Запуск / Сборка / Загрузка:
> docker run nginx — запустить контейнер из образа
> docker build -t myapp:latest . — собрать образ из Dockerfile
> docker pull ubuntu:latest — скачать образ из реестра
> docker push myuser/myapp:latest — отправить образ в реестр
2. Информация:
> docker images — список образов
> docker ps — список активных контейнеров
3. Управление контейнерами:
> docker stop mycontainer — остановить
> docker start container_name — запустить
> docker restart container_name — перезапустить
> docker kill container_name — принудительно завершить
> docker rm container_name — удалить контейнер
> docker rmi container_name — удалить образ
4. Работа с контейнерами:
> docker exec -it mycontainer bash — войти в контейнер
> docker logs container_name — логи
> docker inspect container_name — получить инфу
> docker cp container_name:/path ./local_path — скопировать файлы
5. Очистка и сохранение:
> docker system prune — удалить всё неиспользуемое
> docker save -o image.tar image:tag — сохранить образ в файл
> docker load < image.tar — загрузить образ из файла
👉 @PythonPortal
1. Запуск / Сборка / Загрузка:
> docker run nginx — запустить контейнер из образа
> docker build -t myapp:latest . — собрать образ из Dockerfile
> docker pull ubuntu:latest — скачать образ из реестра
> docker push myuser/myapp:latest — отправить образ в реестр
2. Информация:
> docker images — список образов
> docker ps — список активных контейнеров
3. Управление контейнерами:
> docker stop mycontainer — остановить
> docker start container_name — запустить
> docker restart container_name — перезапустить
> docker kill container_name — принудительно завершить
> docker rm container_name — удалить контейнер
> docker rmi container_name — удалить образ
4. Работа с контейнерами:
> docker exec -it mycontainer bash — войти в контейнер
> docker logs container_name — логи
> docker inspect container_name — получить инфу
> docker cp container_name:/path ./local_path — скопировать файлы
5. Очистка и сохранение:
> docker system prune — удалить всё неиспользуемое
> docker save -o image.tar image:tag — сохранить образ в файл
> docker load < image.tar — загрузить образ из файла
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 22
Мини-GPT на PyTorch
Если тебе всегда было интересно, как работает GPT под капотом — в этом проекте автор реализует минималистичную версию GPT на PyTorch всего в ~300 строк.
Он показывает:
> архитектуру трансформера, обучение с нуля и генерацию текста.
Также рекомендую глянуть этот проект, если хочешь разобраться в работе LLM
👍 — ок, гляну
🔥 — я всё и так это знаю
👉 @PythonPortal
Если тебе всегда было интересно, как работает GPT под капотом — в этом проекте автор реализует минималистичную версию GPT на PyTorch всего в ~300 строк.
Он показывает:
> архитектуру трансформера, обучение с нуля и генерацию текста.
Также рекомендую глянуть этот проект, если хочешь разобраться в работе LLM
👍 — ок, гляну
🔥 — я всё и так это знаю
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 23
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Общайся с любым репозиторием на GitHub на обычном языке
Просто добавь
Можно спрашивать, что делает функция, как работает кусок кода или где может быть ошибка
Полностью open-source и бесплатно🧝
👉 @PythonPortal
Просто добавь
"talkto"
перед "github"
в ссылке на GitHub — и получишь интерфейс для диалога с кодом.Можно спрашивать, что делает функция, как работает кусок кода или где может быть ошибка
Полностью open-source и бесплатно
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 23
Функция
Но способов реализовать это гораздо больше, и вот самые интересные
> Через for:
> С builtins:
> Через collections:
> Через itertools:
Все эти трюки делают одно — вычищают итератор. Полезно в бенчмарках, ленивых вычислениях
Кто знал хотя бы 3 из них?🤔
👉 @PythonPortal
consume()
из itertools — это способ вычитать все элементы итератора, не сохраняя их.Но способов реализовать это гораздо больше, и вот самые интересные
> Через for:
def consume(iterable):
for _ in iterable:
pass
> С builtins:
set(map(type, zip(iterable)))
min(map(bool, zip(iterable)))
> Через collections:
from collections import deque
deque(iterable, maxlen=0)
> Через itertools:
next(compress(iterable, repeat(False)), None)
next(dropwhile(id, iterable), None)
next(islice(iterable, sys.maxsize, None), None)
iterator = groupby(iterable, key=lambda x: None)
next(iterator, None)
next(iterator, None)
Все эти трюки делают одно — вычищают итератор. Полезно в бенчмарках, ленивых вычислениях
Кто знал хотя бы 3 из них?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 24
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Буквально бесплатно и без ограничений: доступ к топовым AI API для твоих приложений
Puter — это не просто компьютер в браузере, а полноценная AI-песочница
С моделью "платит пользователь" все расходы на API покрываются самими пользователями, а не тобой
Подключай OpenAI, Claude, Grok, Llama и Gemini и делай всё, что хочешь❤️
👉 @PythonPortal
Puter — это не просто компьютер в браузере, а полноценная AI-песочница
С моделью "платит пользователь" все расходы на API покрываются самими пользователями, а не тобой
Подключай OpenAI, Claude, Grok, Llama и Gemini и делай всё, что хочешь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 24
Бесплатный Python-код от Anthropic, чтобы выжать максимум из Claude
Anthropic выложили бесплатный интерактивный курс по prompt engineering:
> Jupyter-ноутбуки с готовыми примерами и упражнениями
> Всё на Python
> 9 тем: от основ до продвинутых техник и антипаттернов
> Интеграция с Claude 3 Haiku / Sonnet / Opus
> Можно запускать в Colab или локально
Вот все ноутбуки на GitHub: click
Подходит и для новичков, и для разработчиков, кто хочет выжать максимум из LLM😍
👉 @PythonPortal
Anthropic выложили бесплатный интерактивный курс по prompt engineering:
> Jupyter-ноутбуки с готовыми примерами и упражнениями
> Всё на Python
> 9 тем: от основ до продвинутых техник и антипаттернов
> Интеграция с Claude 3 Haiku / Sonnet / Opus
> Можно запускать в Colab или локально
Вот все ноутбуки на GitHub: click
Подходит и для новичков, и для разработчиков, кто хочет выжать максимум из LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 25
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 25
OpenAI запустила бесплатные курсы по ИИ
25 марта OpenAI представила Academy — новый центр для изучения ИИ и машинного обучения.
Он создан, чтобы сделать понимание ИИ простым, доступным и бесплатным.
Курсы как для новичков, так и для инженеров.
И это полностью бесплатно.
> Доступ к OpenAI Academy здесь: http://academy.openai.com💪
👉 @PythonPortal
25 марта OpenAI представила Academy — новый центр для изучения ИИ и машинного обучения.
Он создан, чтобы сделать понимание ИИ простым, доступным и бесплатным.
Курсы как для новичков, так и для инженеров.
И это полностью бесплатно.
> Доступ к OpenAI Academy здесь: http://academy.openai.com
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 25
Вы можете установить 😊
👉 @PythonPortal
UV_TORCH_BACKEND=auto
, и uv автоматически установит подходящую версию PyTorch с поддержкой CUDA для вашей машины — без какой-либо настройки. Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 26
Полная реализация Transformer на PyTorch
Чёткое и наглядное объяснение, как работают трансформеры — без воды
Всё на Python, максимально понятно
-> https://www.k-a.in/pyt-transformer.html💪
👉 @PythonPortal
Чёткое и наглядное объяснение, как работают трансформеры — без воды
Всё на Python, максимально понятно
-> https://www.k-a.in/pyt-transformer.html
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 26
Гвидо — создатель Python
Гэндальф — волшебник из «Властелина колец»
Дарт Вейдер — злодей из вселенной «Звёздных войн»
Что у них общего?
Это примеры, которые я использовал, чтобы показать, как оператор😂
👉 @PythonPortal
Гэндальф — волшебник из «Властелина колец»
Дарт Вейдер — злодей из вселенной «Звёздных войн»
Что у них общего?
Это примеры, которые я использовал, чтобы показать, как оператор
*
(splat) позволяет разворачивать итерируемые объекты Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
May 27