Как с помощью Python и OpenCV считать лица на видео / фото

🟢Подключаемся к камере.
🟢Используем библиотеку dlib для обнаружения лиц.
🟢Рисуем рамки вокруг лиц и выводим их количество.
🟢Останавливаем программу по нажатию "q".

Пример кода тоже есть. 🧔‍♂️

👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

На фото вы видите список библиотек и фреймворков Python, разделенных по категориям:

🟢Machine Learning (машинное обучение): библиотеки для анализа данных, моделирования и построения ИИ, 🟢🟢например, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
🟢Web Development (веб-разработка): фреймворки для создания веб-приложений, такие как Django, Flask, Dash.
🟢Automation Testing (автоматизация тестирования): инструменты для тестирования, например, PyUnit, Robot.
🟢Image Processing (обработка изображений): библиотеки вроде OpenCV, Scikit-Image.
🟢Game Development (разработка игр): инструменты для игр, такие как Pygame, Panda3D.
🟢Web Scraping (сбор данных с веб-сайтов): библиотеки, включая Beautiful Soup, Scrapy, Selenium.

Инструменты охватывают разные сферы программирования на Python.

👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

5 способов заработать деньги с помощью Python в 2025 году

📖 Читать: ссылка

👉 @PythonPortal | #статья

Диаграмма как код

diagram-as-code — Python-библиотека для программного создания диаграмм, таких как архитектурные схемы, диаграммы процессов и потоки данных! 🍩

Этот инструмент позволяет создавать и обновлять диаграммы с помощью кода, что особенно полезно для автоматизации документации и визуализации, особенно в контексте облачной инфраструктуры, например AWS.

👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Правильный импорт собственных модулей Python

Видео рассказывает о правильном способе импорта пользовательских модулей Python, использовании файла __init__.py для создания модулей и структурировании кода с несколькими файлами и директориями.

📲 Источник: тык

👉 @PythonPortal | #видео

Пигментный код 😤

Pygments — библиотека для подсветки синтаксиса, написанная на Python.

➡ Поддерживает более 500 языков, экспорт в HTML, LaTeX и другие форматы. Используется для красивого отображения кода в документации, блогах и инструментах.

⛓ Ссылка: тык

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Python Pandas для машинного обучения

Файл содержит заметки и примеры кода, посвященные работе с библиотекой Pandas в Python, в контексте машинного обучения. Основное внимание уделяется следующим аспектам:

Обработка данных:
⏩Загрузка, фильтрация, агрегация и подготовка данных.
⏩Удаление пропусков, нормализация, кодирование (например, one-hot encoding).

Работа с Series и DataFrame:
⏩Создание, индексирование, фильтрация и редактирование объектов.
⏩Применение методов для статистического анализа, сортировки и очистки данных.

Интеграция с другими библиотеками: Seamless взаимодействие Pandas с инструментами Python для машинного обучения.

Файл содержит теоретические объяснения, примеры кода и ссылки на внешние ресурсы. 🧠

👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Программа на Python для преобразования десятичного числа в его эквивалент римскими цифрами.

👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Как создать свой веб-фреймворк на Python?

📖 Читать: ссылка

👉 @PythonPortal | #статья

Тренируйте и оценивайте все свои модели машинного обучения сразу! ⚔️

Представляем Lazy Predict — библиотеку Python, которая позволяет тренировать, тестировать и оценивать все ваши модели машинного обучения одновременно всего с несколькими строками кода.

Вы можете установить библиотеку Lazy Predict для Python с помощью следующей команды:

pip install lazypredict

👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

ПИШЕМ СОБСТВЕННЫЙ WEB-FRAMEWORK НА PYTHON

Видео посвящено созданию простого веб-фреймворка на Python, его интеграции с Gunicorn и организации маршрутизации. 🔥

📲 Источник: тык

👉 @PythonPortal | #видео

Шпаргалка по синтаксису Python.

Сохраняем и пользуемся 😁

👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Краткий курс DeepSeek-R1

Узнайте об инновационном подходе с использованием обучения с подкреплением, который лежит в основе DeepSeek-R1, и исследуйте, как этот инструмент достигает производительности, сопоставимой с промышленными гигантами, такими как o1 от OpenAI, но с гораздо меньшими затратами

Вы изучите его архитектуру, практическое применение и способы развертывания этой модели, чтобы использовать ее передовые аналитические способности для собственных проектов. 🧔‍♂️

📲 Источник: тык

👉 @PythonPortal | #видео

18 распространенных портов, о которых стоит знать

FTP (21, TCP) – Протокол передачи файлов
SSH (22, TCP) – Безопасный удалённый доступ (Secure Shell)
Telnet (23, TCP) – Удалённый вход (незащищённый)
SMTP (25, TCP) – Простой протокол передачи почты
DNS (53, TCP/UDP) – Запросы системы доменных имён
DHCP Server (67, UDP) – Протокол динамической конфигурации хоста (сервер)
DHCP Client (68, UDP) – Протокол динамической конфигурации хоста (клиент)
HTTP (80, TCP) – Протокол передачи гипертекста (основа веб-сайтов)
POP3 (110, TCP) – Протокол получения почты (версия 3)
NTP (123, UDP) – Протокол времени в сети
NetBIOS (139, TCP) – Служба NetBIOS
IMAP (143, TCP) – Протокол доступа к электронной почте
HTTPS (443, TCP) – Защищённый HTTP (SSL/TLS)
SMB (445, TCP) – Протокол совместного использования файлов и принтеров
Oracle DB (1521, TCP) – Порт для взаимодействия с базой данных Oracle
MySQL (3306, TCP) – Порт для взаимодействия с базой данных MySQL
RDP (3389, TCP) – Протокол удалённого рабочего стола
PostgreSQL (5432, TCP) – Порт для взаимодействия с базой данных PostgreSQL

😦 Эти порты используются в администрировании серверов, сетевой безопасности и разработке приложений.

👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Книга "Mathematics for Machine Learning" (MML) — это учебник по математическим основам машинного обучения.

Она охватывает ключевые темы из математики, которые необходимы для понимания алгоритмов машинного обучения.

🟢Линейная алгебра – векторы, матрицы, собственные значения, сингулярное разложение.
🟢Анализ (исчисление) – градиенты, частные производные, оптимизация.
🟢Вероятность и статистика – случайные переменные, распределения, байесовская теория.
🟢Оптимизация – градиентный спуск, методы Ньютона.
🟢Применение в машинном обучении – примеры алгоритмов с математической точки зрения.

Это отличное введение в математику для тех, кто хочет глубже понять принципы машинного обучения. ❤️

⛓ Ссылка: тык

👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Скрипт мониторинг YouTube каналов 🔥

Скрипт Telegram бот который отслеживает каналы YouTube и отправляет мгновенные уведомления в группы Telegram при загрузке новых видео. Идеально подходит для менеджеров сообществ и создателей контента, которые хотят держать свою аудиторию в курсе событий.

🤖 ЯП: Python 3.11+
📂 Модули: requests , pyTelegramBotAPI
🖥 База данных: -

⛓ Скачать скрипт

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Интеграция Telegram-бота с ЮKassa

📖 Читать: ссылка

👉 @PythonPortal | #статья