🔥 AlphaFold 3 — новейшая версия модели искусственного интеллекта на Python от DeepMind и Isomorphic Labs, предназначенная для предсказания структуры и взаимодействий биомолекул, таких как белки, ДНК, РНК и лекарственные вещества.
💡 AlphaFold 3 построена на усовершенствованной архитектуре предыдущей версии (AlphaFold 2) и показывает значительное улучшение точности — до 50% в предсказании взаимодействий различных типов молекул. Это открытие позволяет ученым моделировать сложные молекулярные комплексы для биологических исследований, разработки лекарств и новых методов лечения заболеваний.
Пакет AlphaFold 3 включает в себя все необходимое для теоретического моделирования структуры белка. Для запуска системы необходимо сконфигурировать входной файл JSON (https://github.com/google-deepmind/alphafold3?tab=readme-ov-file#installation-and-running-your-first-prediction), содержащий информацию о белке, например, его идентификатор и аминокислотную последовательность.
Вместе с программным конвейером инференса доступна подробная документация по входным (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/input.md) и выходным (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/output.md) данным системы, решению известных проблем (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/known_issues.md), настройкам производительности (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/performance.md) и установке с последующим запуском с помощью Docker (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/installation.md).
Для локального использования понадобится ОС Linux (AlphaFold 3 не поддерживает другие операционные системы) примерно 1 ТB дискового пространства для хранения генетических баз данных (рекомендуется SSD), 64 GB RAM, GPU NVIDIA с Compute Capability 8.0 или выше.
Исходные данные, содержащие 5120 токенов, могут поместиться на одном NVIDIA A100 80 ГБ или одном NVIDIA H100 80 ГБ.
⚠️ Получение параметров модели возможно через подачу заявки (https://forms.gle/svvpY4u2jsHEwWYS6) в Google DeepMind, доступ предоставляется в течении 2-3 дней по итогам рассмотрения обращения.
⚠️ Любая публикация, основанная на результатах, полученных с использованием AlphaFold 3, должна ссылаться на статью «Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3» (https://doi.org/10.1038/s41586-024-07487-w).
⚠️ AlphaFold 3 не является официально поддерживаемым продуктом Google и ее результаты не предназначены, не проверены и не одобрены для клинического использования.
📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA 4.0
🟡Техотчет (https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w)
🟡Demo (https://alphafoldserver.com/welcome)
🖥GitHub (https://github.com/google-deepmind/alphafold3)
@pythonl
@Pythonnewsone
💡 AlphaFold 3 построена на усовершенствованной архитектуре предыдущей версии (AlphaFold 2) и показывает значительное улучшение точности — до 50% в предсказании взаимодействий различных типов молекул. Это открытие позволяет ученым моделировать сложные молекулярные комплексы для биологических исследований, разработки лекарств и новых методов лечения заболеваний.
Пакет AlphaFold 3 включает в себя все необходимое для теоретического моделирования структуры белка. Для запуска системы необходимо сконфигурировать входной файл JSON (https://github.com/google-deepmind/alphafold3?tab=readme-ov-file#installation-and-running-your-first-prediction), содержащий информацию о белке, например, его идентификатор и аминокислотную последовательность.
Вместе с программным конвейером инференса доступна подробная документация по входным (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/input.md) и выходным (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/output.md) данным системы, решению известных проблем (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/known_issues.md), настройкам производительности (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/performance.md) и установке с последующим запуском с помощью Docker (https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/docs/installation.md).
Для локального использования понадобится ОС Linux (AlphaFold 3 не поддерживает другие операционные системы) примерно 1 ТB дискового пространства для хранения генетических баз данных (рекомендуется SSD), 64 GB RAM, GPU NVIDIA с Compute Capability 8.0 или выше.
Исходные данные, содержащие 5120 токенов, могут поместиться на одном NVIDIA A100 80 ГБ или одном NVIDIA H100 80 ГБ.
⚠️ Получение параметров модели возможно через подачу заявки (https://forms.gle/svvpY4u2jsHEwWYS6) в Google DeepMind, доступ предоставляется в течении 2-3 дней по итогам рассмотрения обращения.
⚠️ Любая публикация, основанная на результатах, полученных с использованием AlphaFold 3, должна ссылаться на статью «Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3» (https://doi.org/10.1038/s41586-024-07487-w).
⚠️ AlphaFold 3 не является официально поддерживаемым продуктом Google и ее результаты не предназначены, не проверены и не одобрены для клинического использования.
📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA 4.0
🟡Техотчет (https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w)
🟡Demo (https://alphafoldserver.com/welcome)
🖥GitHub (https://github.com/google-deepmind/alphafold3)
@pythonl
@Pythonnewsone
👩💻 pytorch_sparse (https://github.com/rusty1s/pytorch_sparse) — расширения для PyTorch, предназначенные для эффективной обработки разреженных тензоров, что актуально для графовых нейронных сетей и других задач с редкими данными.
🌟 Библиотека включает оптимизированные операции над разреженными тензорами, такие как умножение матриц и индексирование. Она широко используется в задачах, требующих обработки графов и сетевых данных, и поддерживает CUDA для ускорения на GPU.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/rusty1s/pytorch_sparse)
@pythonl
@Pythonnewsone
🌟 Библиотека включает оптимизированные операции над разреженными тензорами, такие как умножение матриц и индексирование. Она широко используется в задачах, требующих обработки графов и сетевых данных, и поддерживает CUDA для ускорения на GPU.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/rusty1s/pytorch_sparse)
@pythonl
@Pythonnewsone
100 команд Linux. Это база! Дарим 3 лучшие книги по Linux подписчикам!
https://youtu.be/FP8UwvEe3Cs
@Pythonnewsone
https://youtu.be/FP8UwvEe3Cs
https://youtu.be/FP8UwvEe3Cs
@Pythonnewsone
https://youtu.be/FP8UwvEe3Cs
YouTube
100 команд Linux. Это база! Дарим 3 лучшие книги по Linux подписчикам!
Приветствую всех на нашем канале!
Сегодня у нас особенное видео для всех, кто хочет глубже погрузиться в мир Linux.
📌 https://t.me/+hFQFdrxQ2fAwNzVi – Канал с инструментами для работы с Linux, уроками xакинга
📌 https://t.me/linuxacademiya- канал с обучающими…
Сегодня у нас особенное видео для всех, кто хочет глубже погрузиться в мир Linux.
📌 https://t.me/+hFQFdrxQ2fAwNzVi – Канал с инструментами для работы с Linux, уроками xакинга
📌 https://t.me/linuxacademiya- канал с обучающими…
📞 Небольшой курс (https://linuxhandbook.com/nano/#what-will-you-learn) по работе с редактором Nano!
💡 Nano — простой редактор для работы в терминале Linux. В этом курсе объясняются основные команды для открытия файлов, редактирования текста, сохранения и выхода из редактора, а также представлены горячие клавиши для таких действий, как поиск и замена текста. Редактор удобен для новичков благодаря простоте использования и подсказкам на экране
🔗 Ссылка: *клик* (https://linuxhandbook.com/nano/#what-will-you-learn)
@linuxacademiya
@Pythonnewsone
💡 Nano — простой редактор для работы в терминале Linux. В этом курсе объясняются основные команды для открытия файлов, редактирования текста, сохранения и выхода из редактора, а также представлены горячие клавиши для таких действий, как поиск и замена текста. Редактор удобен для новичков благодаря простоте использования и подсказкам на экране
🔗 Ссылка: *клик* (https://linuxhandbook.com/nano/#what-will-you-learn)
@linuxacademiya
@Pythonnewsone
Анатомия скама. Исследование онлайн-мошенничества
@Pythonnewsone
https://uproger.com/anatomiya-skama-issledovanie-onlajn-moshennichestva/
@Pythonnewsone
https://uproger.com/anatomiya-skama-issledovanie-onlajn-moshennichestva/
UPROGER | Программирование
Анатомия скама. Исследование онлайн-мошенничества
За последние годы онлайн-мошенничество стало более изощренным, сложным и скрытым. Онлайн мир сделал мошенничество доступным для многих людей. Дипфейки и ИИ еще больше усугубили ситуацию.
Поскольку мир перешел от личного общения к онлайн-взаимодействию, мошенникам…
Поскольку мир перешел от личного общения к онлайн-взаимодействию, мошенникам…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔍 Наглядное сравнение производительности нескольких языков программирования при выполнении 1 млрд итераций в цикле!
<i>Разработчики на C: Не волнуйтесь. Если вы включите оптимизатор, все пойдет как по маслу.</i>
@Pythonnewsone
<i>Разработчики на C: Не волнуйтесь. Если вы включите оптимизатор, все пойдет как по маслу.</i>
@Pythonnewsone
🤖 CrewAI: платформа для управления ролевыми играми автономных агентов с искусственным интеллектом. Развивая совместный интеллект, CrewAI позволяет агентам слаженно работать вместе, решая сложные задачи.
🖥 GIthub (https://github.com/crewAIInc/crewAI)
⭐️ Docs (https://docs.crewai.com/)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone
🖥 GIthub (https://github.com/crewAIInc/crewAI)
⭐️ Docs (https://docs.crewai.com/)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone
Крутая шпаргалка по Machine Learning
На одной картинке - самое важное из мира машинного обучения.
На ней ключевые направления:
⭐ Регрессия (OLS, SVM, Random Forest)
⭐ Классификация (Naive Bayes, Decision Tree, нейронки)
⭐ Кластеризация (K-Means, DBSCAN)
⭐ Компьютерное зрение (CNN, YOLO, GANs)
⭐ NLP/LLM (GPT, BERT, Word2Vec)
⭐ Рекомендательные системы, Прогнозирование
@Pythonnewsone
На одной картинке - самое важное из мира машинного обучения.
На ней ключевые направления:
⭐ Регрессия (OLS, SVM, Random Forest)
⭐ Классификация (Naive Bayes, Decision Tree, нейронки)
⭐ Кластеризация (K-Means, DBSCAN)
⭐ Компьютерное зрение (CNN, YOLO, GANs)
⭐ NLP/LLM (GPT, BERT, Word2Vec)
⭐ Рекомендательные системы, Прогнозирование
@Pythonnewsone
👩💻 pandas-datareader (https://github.com/pydata/pandas-datareader?tab=readme-ov-file) — библиотека для получения финансовых и экономических данных из различных удалённых источников и API, таких как Yahoo Finance, FRED, и World Bank! Это расширение для библиотеки pandas, которое упрощает доступ к данным для анализа.
💡 Основные функции — чтение данных из множества Интернет-источников и кэширование запросов для оптимизации производительности. Библиотека поддерживает Python версии 3.6 и выше и регулярно используется в исследовательской и аналитической среде для работы с временными рядами и финансовыми данными
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github (https://github.com/pydata/pandas-datareader)
@pythonl
@Pythonnewsone
💡 Основные функции — чтение данных из множества Интернет-источников и кэширование запросов для оптимизации производительности. Библиотека поддерживает Python версии 3.6 и выше и регулярно используется в исследовательской и аналитической среде для работы с временными рядами и финансовыми данными
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github (https://github.com/pydata/pandas-datareader)
@pythonl
@Pythonnewsone
🔍 Функция извлечения квадратного корня в Python
Добро пожаловать, творцы кода! Сегодня мы окунемся в мир одной из самых полезных функций в Python – функции извлечения квадратного корня,
Чтобы воспользоваться этой функцией, достаточно импортировать модуль
Функция
🔍 Что вы узнаете:
- Как Python вычисляет квадратные корни с помощью функции
- Как функция
- Как функция квадратного корня может помочь в решении реальных задач, таких как вычисление расстояний по теореме Пифагора.
🥳 Пора погружаться в изучение!
Чуть больше информации: Эта инструкция — ваше быстрое пособие, с помощью которого вы быстро вернетесь к своему проекту.
📥 Бонус: Получите наш бесплатный шпаргалку по Python, которая освещает основы языка, включая работу с типами данных, словарями и функциями Python.
🔢 Квадратные корни в математике
В алгебре квадрат числа \( n \) вычисляется по формуле \( x = n² \). Например:
Здесь оператор
Таким образом, квадратный корень – это число \( n \), которое при возведении в квадрат дает \( x \). В примере выше, квадратный корень из 25 – это 5.
25 – пример идеального квадрата. Идеальные квадраты – это квадраты целых чисел:
Вы, вероятно, уже запомнили некоторые из этих идеальных квадратов, изучая таблицу умножения. Если у вас есть небольшой идеальный квадрат, его квадратный корень можно легко посчитать или запомнить. Но для большинства чисел вычисления могут оказаться менее тривиальными, и иногда достаточной будет лишь оценка.
🌐 Узнайте больше о функции квадратного корня в полной статье по ссылке: Полная статья
📲 И не забудьте подписаться на наш Telegram-канал Python Community RU – Сообщество Python-разработчиков, чтобы быть в курсе всех новинок и интересных материалов по Python!
#Python #КвадратныйКорень #math #ПрограммированиеPython #PythonСообщество
Добро пожаловать, творцы кода! Сегодня мы окунемся в мир одной из самых полезных функций в Python – функции извлечения квадратного корня,
sqrt(). Эта функция является частью модуля math и поможет вам вычислить квадратный корень заданного числа.💡Чтобы воспользоваться этой функцией, достаточно импортировать модуль
math и вызвать math.sqrt() с ненегативным числом в качестве аргумента. Например, вызвав math.sqrt(9), вы получите результат 3.0. Функция
sqrt() работает как с целыми числами, так и с числами с плавающей запятой, что делает её незаменимой в математических операциях, например, при решении уравнений или расчетах геометрических свойств. В этом кратком руководстве мы изучим, как эффективно применять функцию квадратного корня в ваших проектах на Python.🔍 Что вы узнаете:
- Как Python вычисляет квадратные корни с помощью функции
math.sqrt(), позволяющей получать быстрые и точные результаты в ваших программах.- Как функция
math.sqrt() работает с положительными числами и нулем, но вызывает ошибку при попытке вычислить корень из отрицательного числа.- Как функция квадратного корня может помочь в решении реальных задач, таких как вычисление расстояний по теореме Пифагора.
🥳 Пора погружаться в изучение!
Чуть больше информации: Эта инструкция — ваше быстрое пособие, с помощью которого вы быстро вернетесь к своему проекту.
📥 Бонус: Получите наш бесплатный шпаргалку по Python, которая освещает основы языка, включая работу с типами данных, словарями и функциями Python.
🔢 Квадратные корни в математике
В алгебре квадрат числа \( n \) вычисляется по формуле \( x = n² \). Например:
n = 5
x = n**2
print(x) # Вывод: 25
Здесь оператор
** используется для возведения числа в степень. В нашем случае 5 в квадрате равняется 25.Таким образом, квадратный корень – это число \( n \), которое при возведении в квадрат дает \( x \). В примере выше, квадратный корень из 25 – это 5.
25 – пример идеального квадрата. Идеальные квадраты – это квадраты целых чисел:
1**2 # 1
2**2 # 4
3**2 # 9
Вы, вероятно, уже запомнили некоторые из этих идеальных квадратов, изучая таблицу умножения. Если у вас есть небольшой идеальный квадрат, его квадратный корень можно легко посчитать или запомнить. Но для большинства чисел вычисления могут оказаться менее тривиальными, и иногда достаточной будет лишь оценка.
🌐 Узнайте больше о функции квадратного корня в полной статье по ссылке: Полная статья
📲 И не забудьте подписаться на наш Telegram-канал Python Community RU – Сообщество Python-разработчиков, чтобы быть в курсе всех новинок и интересных материалов по Python!
#Python #КвадратныйКорень #math #ПрограммированиеPython #PythonСообщество
Realpython
The Python Square Root Function – Real Python
In this quick and practical tutorial, you'll learn what a square root is and how to calculate one in Python. You'll even see how you can use the Python square root function to solve a real-world problem.
📚 Погружаемся в мир переменных Python: Использование и лучшие практики 🐍
В мире Python переменные — это символические имена, которые ссылаются на объекты или значения, хранящиеся в памяти вашего компьютера. Они позволяют присваивать описательные имена данным, что значительно упрощает манипуляции и повторное использование значений в коде.
Понимание переменных — это ключ к успеху каждого разработчика на Python. Они являются основными строительными блоками для любых программ. Правильное использование переменных помогает создавать ясный, читаемый и поддерживаемый код.
💡 Что вы узнаете из этого руководства:
- Как создавать и присваивать значения переменным
- Как динамически изменять тип данных переменной
- Как использовать переменные для создания выражений, счетчиков, аккумуляторов и логических флагов
- Лучшие практики по именованию переменных
- Как создавать, получать доступ и использовать переменные в их областях видимости
Если вы не знакомы с основными типами данных Python или концепциями программирования, такими как циклы и функции, не переживайте! Даже без этого знания вы сможете извлечь пользу из первых разделов нашего туториала.
📥 Скачайте бесплатный пример кода здесь, чтобы увидеть, как использовать переменные в Python на практике.
🧠 Проверьте свои знания! Пройдите наш интерактивный тест на тему "Переменные в Python: Использование и лучшие практики". Вы получите оценку по завершении, что поможет вам отслеживать свой прогресс в обучении.
💻 Знакомство с переменными в Python: переменные — это имена, связанные с конкретными объектами или значениями в памяти вашего компьютера. Связывая переменную со значением, вы можете ссылаться на это значение с помощью описательного имени и повторно использовать его по мере необходимости в коде.
🔧 Создание переменных: Основной способ создания переменной в Python — это присваивание ей значения с помощью оператора присваивания:
Примеры переменных:
Важно помнить, что типы переменных определяются во время выполнения. Python — это динамически типизированный язык, и вам не нужно указывать тип переменной при ее создании.
🌐 Читать полную статью можно [здесь](https://realpython.com/python-variables).
📲 Подписывайтесь на наш Telegram канал Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков, чтобы быть в курсе последних новостей и винтажных инсайтов по Python! 🐍
#Python #Программирование #Переменные #ОбучениеPython #PythonDeveloper #PythonCommunity
В мире Python переменные — это символические имена, которые ссылаются на объекты или значения, хранящиеся в памяти вашего компьютера. Они позволяют присваивать описательные имена данным, что значительно упрощает манипуляции и повторное использование значений в коде.
Понимание переменных — это ключ к успеху каждого разработчика на Python. Они являются основными строительными блоками для любых программ. Правильное использование переменных помогает создавать ясный, читаемый и поддерживаемый код.
💡 Что вы узнаете из этого руководства:
- Как создавать и присваивать значения переменным
- Как динамически изменять тип данных переменной
- Как использовать переменные для создания выражений, счетчиков, аккумуляторов и логических флагов
- Лучшие практики по именованию переменных
- Как создавать, получать доступ и использовать переменные в их областях видимости
Если вы не знакомы с основными типами данных Python или концепциями программирования, такими как циклы и функции, не переживайте! Даже без этого знания вы сможете извлечь пользу из первых разделов нашего туториала.
📥 Скачайте бесплатный пример кода здесь, чтобы увидеть, как использовать переменные в Python на практике.
🧠 Проверьте свои знания! Пройдите наш интерактивный тест на тему "Переменные в Python: Использование и лучшие практики". Вы получите оценку по завершении, что поможет вам отслеживать свой прогресс в обучении.
💻 Знакомство с переменными в Python: переменные — это имена, связанные с конкретными объектами или значениями в памяти вашего компьютера. Связывая переменную со значением, вы можете ссылаться на это значение с помощью описательного имени и повторно использовать его по мере необходимости в коде.
🔧 Создание переменных: Основной способ создания переменной в Python — это присваивание ей значения с помощью оператора присваивания:
variable_name = value
Примеры переменных:
word = "Python"
number = 42
coefficient = 2.87
fruits = ["apple", "mango", "grape"]
ordinals = {1: "first", 2: "second", 3: "third"}
class SomeCustomClass: pass
instance = SomeCustomClass()
Важно помнить, что типы переменных определяются во время выполнения. Python — это динамически типизированный язык, и вам не нужно указывать тип переменной при ее создании.
🌐 Читать полную статью можно [здесь](https://realpython.com/python-variables).
📲 Подписывайтесь на наш Telegram канал Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков, чтобы быть в курсе последних новостей и винтажных инсайтов по Python! 🐍
#Python #Программирование #Переменные #ОбучениеPython #PythonDeveloper #PythonCommunity
Realpython
Variables in Python: Usage and Best Practices (Sample Code) – Real Python
👩💻 Odoo (https://github.com/odoo/odoo?tab=readme-ov-file) — большая платформа на Python с открытым исходным кодом для управления бизнес-процессами, включающую множество модулей для управления продажами, складом, бухгалтерией, проектами, CRM и другими аспектами! Odoo разработан как ERP-система, которую можно расширять и адаптировать под различные бизнес-потребности.
🔐 Лицензия: LGPLv3
🖥 Github (https://github.com/odoo/odoo?tab=readme-ov-file)
@pythonl
@Pythonnewsone
🔐 Лицензия: LGPLv3
🖥 Github (https://github.com/odoo/odoo?tab=readme-ov-file)
@pythonl
@Pythonnewsone
👩💻 mongoengine (https://github.com/MongoEngine/mongoengine) — Python-библиотека для работы с базами данных MongoDB, предоставляющая объектно-документный маппинг (ODM)!
🌟 Она позволяет разработчикам описывать документы в виде Python-классов с типизированными полями, делая работу с MongoDB удобной и похожей на использование ORM в реляционных базах.
🌟 Библиотека поддерживает валидацию данных, вложенные документы, связи между документами и удобные запросы через Python-методы. MongoEngine часто используется в проектах, где требуется сочетание гибкости MongoDB и строгой структуры данных.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/MongoEngine/mongoengine)
@data_analysis_ml
@Pythonnewsone
🌟 Она позволяет разработчикам описывать документы в виде Python-классов с типизированными полями, делая работу с MongoDB удобной и похожей на использование ORM в реляционных базах.
🌟 Библиотека поддерживает валидацию данных, вложенные документы, связи между документами и удобные запросы через Python-методы. MongoEngine часто используется в проектах, где требуется сочетание гибкости MongoDB и строгой структуры данных.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/MongoEngine/mongoengine)
@data_analysis_ml
@Pythonnewsone
🔥 Это — модель компьютера, на которой был разработан UNIX Кеном Томпсоном и Деннисом Ритчи! Сможете ли вы угадать, что это за компьютер?
@linuxacademiya
@Pythonnewsone
@linuxacademiya
@Pythonnewsone
⚡Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
Машинное обучение: https://t.me/+J4AzVdLQGbEwOWQy
Python: t.me/pythonl
ИИ/технологии t.me/vistehno
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
C#: t.me/csharp_ci
Go: t.me/Golang_google
Хакинг: t.me/linuxkalii
Java: t.me/javatg
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
C++/ t.me/cpluspluc
Devops: t.me/devOPSitsec
Linux: t.me/linuxacademiya
Docker: t.me/DevopsDocker
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Big Data: t.me/bigdatai
Тестирование:https://t.me/+F9jPLmMFqq1kNTMy
Аналитика данных: https://t.me/+mAXY9ppJwitkMDBi
Kubernets: t.me/+vE7jzitan5QzZjVi
1900 разобранных вопросов с собеседований мл t.me/machinelearning_interview
Frontend https://t.me/+U3U3HoZzEglkNDdi
2310 вопросов с python собеседований t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Разработка игр: https://t.me/+UQidyqnWfY82NGIy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
ИИ: t.me/vistehno
Книги по искусственному интеллекту https://t.me/+2rl907ptiWliYmYy
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Java разработчика: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6
Папка С# https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi
Папка frontend https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Бесплатный Chatgpt бот: t.me/Chatgpturbobot
🔥 1935 ГБ ОПЕНСОРС курсов: https://t.me/+1cPKgIcza4Y5NGFi
@Pythonnewsone
http://t.me/ai_machinelearning_big_data
Машинное обучение: https://t.me/+J4AzVdLQGbEwOWQy
Python: t.me/pythonl
ИИ/технологии t.me/vistehno
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
C#: t.me/csharp_ci
Go: t.me/Golang_google
Хакинг: t.me/linuxkalii
Java: t.me/javatg
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
C++/ t.me/cpluspluc
Devops: t.me/devOPSitsec
Linux: t.me/linuxacademiya
Docker: t.me/DevopsDocker
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Big Data: t.me/bigdatai
Тестирование:https://t.me/+F9jPLmMFqq1kNTMy
Аналитика данных: https://t.me/+mAXY9ppJwitkMDBi
Kubernets: t.me/+vE7jzitan5QzZjVi
1900 разобранных вопросов с собеседований мл t.me/machinelearning_interview
Frontend https://t.me/+U3U3HoZzEglkNDdi
2310 вопросов с python собеседований t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Разработка игр: https://t.me/+UQidyqnWfY82NGIy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
ИИ: t.me/vistehno
Книги по искусственному интеллекту https://t.me/+2rl907ptiWliYmYy
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Java разработчика: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6
Папка С# https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi
Папка frontend https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Бесплатный Chatgpt бот: t.me/Chatgpturbobot
🔥 1935 ГБ ОПЕНСОРС курсов: https://t.me/+1cPKgIcza4Y5NGFi
@Pythonnewsone
http://t.me/ai_machinelearning_big_data
Telegram
Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение, лучшие open source новинки из мира ml, код, вопросы с собеседований, публикуем открытые курсы и гайды
По всем вопросам- @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
По всем вопросам- @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👩💻 ZIM — инструмент на Python для матирования изображений (image matting), особенно полезный для задач по удалению фонов с изображений, где требуется выделить конкретный объект. Этот процесс включает сегментацию объектов и фона с высокими деталями, что часто используется для редактирования изображений и улучшения контента.
🌟 На практике ZIM использует машинное обучение для точного различения границ объектов, обеспечивая четкость и правильность выделения даже на сложных фонах.
🔐 Лицензия: CC BY-NC 4.0
🖥 Github (https://github.com/naver-ai/ZIM)
@pythonl
@Pythonnewsone
🌟 На практике ZIM использует машинное обучение для точного различения границ объектов, обеспечивая четкость и правильность выделения даже на сложных фонах.
🔐 Лицензия: CC BY-NC 4.0
🖥 Github (https://github.com/naver-ai/ZIM)
@pythonl
@Pythonnewsone
🖥 Paramiko (https://github.com/paramiko/paramiko) — библиотека, реализующая протокол SSHv2 на языке Python!
🌟 Эта библиотека предоставляет функциональность как для SSH-клиентов, так и для серверов, включая такие возможности, как удаленное выполнение команд и безопасная передача файлов. Она используется как основа для более высокоуровневых инструментов, таких как Fabric, которые предназначены для автоматизации задач администрирования серверов.
🔐 Лицензия: LGPL-2.1
🖥 Github (https://github.com/paramiko/paramiko)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone
🌟 Эта библиотека предоставляет функциональность как для SSH-клиентов, так и для серверов, включая такие возможности, как удаленное выполнение команд и безопасная передача файлов. Она используется как основа для более высокоуровневых инструментов, таких как Fabric, которые предназначены для автоматизации задач администрирования серверов.
🔐 Лицензия: LGPL-2.1
🖥 Github (https://github.com/paramiko/paramiko)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone
Лучшие Проекты Для Начинающих Python-Разработчиков
https://www.youtube.com/watch?v=h8nrlZ0IxkA
@Pythonnewsone
https://www.youtube.com/watch?v=h8nrlZ0IxkA
https://www.youtube.com/watch?v=h8nrlZ0IxkA
@Pythonnewsone
https://www.youtube.com/watch?v=h8nrlZ0IxkA
YouTube
Лучшие Проекты Для Начинающих Python-Разработчиков
Получи профессию python-разработчика с нуля в SkillFactory:
https://clc.to/obwJEA
Скидка 50% по промокоду PyLounge до 09.03.2022
курс «Soft Skills для digital-менеджеров» по промокоду в подарок!
Можно сколько угодно упираться в сухую теорию, но без применения…
https://clc.to/obwJEA
Скидка 50% по промокоду PyLounge до 09.03.2022
курс «Soft Skills для digital-менеджеров» по промокоду в подарок!
Можно сколько угодно упираться в сухую теорию, но без применения…
👩💻 Pexpect (https://github.com/pexpect/pexpect) — это библиотека для Python, предназначенная для автоматизации взаимодействия с приложениями через терминал!
🌟 Она предоставляет инструменты для управления дочерними процессами, отправки команд и ожидания определённых ответов, используя концепцию "ожидания" (expect). Это особенно полезно для скриптов, которые должны взаимодействовать с утилитами командной строки, такими как ssh, ftp, scp, telnet, или для автоматизации тестирования в терминале.
🔍 Основные возможности:
🌟 Поддержка регулярных выражений для поиска ожидаемых выходных данных.
🌟 Асинхронная работа (в Python 3.4+).
🌟 Управление вводом-выводом и создание псевдотерминалов (pty), что позволяет эмулировать пользовательский ввод!
🔐 Лицензия: ISC
🖥 Github (https://github.com/pexpect/pexpect)
@python_job_interview
@Pythonnewsone
🌟 Она предоставляет инструменты для управления дочерними процессами, отправки команд и ожидания определённых ответов, используя концепцию "ожидания" (expect). Это особенно полезно для скриптов, которые должны взаимодействовать с утилитами командной строки, такими как ssh, ftp, scp, telnet, или для автоматизации тестирования в терминале.
🔍 Основные возможности:
🌟 Поддержка регулярных выражений для поиска ожидаемых выходных данных.
🌟 Асинхронная работа (в Python 3.4+).
🌟 Управление вводом-выводом и создание псевдотерминалов (pty), что позволяет эмулировать пользовательский ввод!
🔐 Лицензия: ISC
🖥 Github (https://github.com/pexpect/pexpect)
@python_job_interview
@Pythonnewsone