🔥 Это — модель компьютера, на которой был разработан UNIX Кеном Томпсоном и Деннисом Ритчи! Сможете ли вы угадать, что это за компьютер?

@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

👩‍💻 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

🖥 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

Лучшие Проекты Для Начинающих Python-Разработчиков

https://www.youtube.com/watch?v=h8nrlZ0IxkA
@Pythonnewsone
https://www.youtube.com/watch?v=h8nrlZ0IxkA

👩‍💻 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

Что выведет код ?
@Pythonnewsone

Что выведет код ?
@Pythonnewsone

👩‍💻 Основы Pandas — полный курс!

🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/playlist?list=PLp0BA-8NZ4bgNDMxQojvn6eg71jaaRaYZ)

#курс #python #pandas

@pythonl (https://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone

⚡️ Эндрю Нг, основатель DeepLearningAI и Coursera только что выпустил новый пакет Python с открытым исходным кодом.

Быстрая смена моделей через простой строковый идентификатор. Гибкая и простая в использовании и библиотека.

Одна строка для переключения между любыми LLM:
OpenAI ➝ "openai:gpt-4o"
Claude ➝ "антропный:claude-3-5-sonnet"
Лама ➝ "оллама:ллама3"

<code>pip install aisuite</code>
GitHub: https://github.com/andrewyng/aisuite
@Pythonnewsone

В этом посте я хочу рассмотреть важные аспекты работы с базами данных и их взаимосвязями, используя популярные библиотеки Flask, SQLAlchemy и Marshmallow. Данная тема актуальна, так как качественная работа с данными является основой успешного функционирования любого веб-приложения. Вы могли бы думать, что взаимодействие с базами данных – это задача, достаточно простая для освоения. Однако, как показывают исследования, более 70% разработчиков сталкиваются с проблемами при визуализации и сериализации данных.

В третьей части нашего путешествия в мир Flask, мы сосредоточимся на работе с несколькими таблицами, связанных между собой, а также на создании связи «один ко многим». Зная, что более 80% современных приложений требуют сложной структуры данных, навыки работы с отношениями баз данных безусловно повысят вашу конкурентоспособность на рынке разработки.

Ключевыми моментами, на которые стоит обратить внимание в этой статье, станут:

1. Создание связей «один ко многим». Это базовое правило структуры данных, которое позволяет эффективно моделировать отношения между объектами. Например, один автор может иметь множество книг, однако каждая книга относится только к одному автору.

2. Управление связанными данными с помощью SQLAlchemy. Эта библиотека предоставляет мощные инструменты для работы с базами данных и обработки сложных схем данных, что делает управление взаимосвязанной информацией более простым и интуитивно понятным.

3. Сериализация данных с помощью Marshmallow. Она позволяет вам преобразовывать сложные структуры данных в формат, удобный для отображения в клиентском интерфейсе. Это критически важный аспект разработки, так как он влияет на пользовательский опыт и взаимодействие с приложением.

Кроме того, визуализация связанных объектов может существенно повысить удовлетворенность пользователей и их вовлеченность. По статистике, примерно 80% пользователей предпочитают приложения, которые предлагают интуитивно понятный интерфейс.

Рекомендую вам не упустить возможность ознакомиться с этой статьей, чтобы поднять свои навыки на новый уровень. Если вы хотите быть в курсе последних новостей и трендов в мире Python и SMM, подписывайтесь на наш канал @Pythonnewsone.

#Flask #SQLAlchemy #Marshmallow #WebDevelopment

Недавно была опубликована вторая статья, посвященная нейронным сетям на основе алгоритма Колмогорова-Арнольда (KAN). Это направление исследуется с каждым годом всё активнее, и, как рассудительный эксперт, я могу сказать, что расширение понимания психо-математических основ KAN открывает новые горизонты как для науки, так и для практического применения.

Статья демонстрирует, как KAN соединяет различные области знания и предоставляет читателям подробные практические советы по использованию библиотеки pykan, разработанной на Python. Эта библиотека не просто реализует алгоритм, но и предоставляет мощные инструменты для обработки и анализа данных. Пользователи Python найдут множество полезных функций, которые могут ускорить и улучшить их проекты в области машинного обучения.

Интересно отметить, что KAN имеет серьезные преимущества перед традиционными алгоритмами, такие как более высокая точность и гибкость. По данным исследований, использование KAN позволяет снизить ошибку прогнозирования на 15-30% по сравнению с устаревшими методами.

Также нельзя не упомянуть, что нейронные сети становятся все более важными инструментами в современном обществе. По опросам, около 70% компаний планируют внедрить технологии искусственного интеллекта в свои бизнес-процессы в следующем году. Это говорит о том, что алгоритмы, такие как KAN, будут востребованы и обеспечат конкурентные преимущества тем, кто сможет их эффективно применять.

Я призываю вас изучить эту новую статью и поделиться своими мыслями по поводу KAN и его практического применения. Как вы считаете, насколько важно использование таких алгоритмов в будущем? Подпишитесь на наш канал @Pythonnewsone, чтобы быть в курсе последних новостей!

#нейронныесети #алгоритмKAN #Python #машинноеобучение

В современном мире бизнес уже невозможно представить без автоматизированных систем планирования и управления ресурсами предприятия (ERP). Принятие ERP-системы становится необходимым шагом к оптимальному управлению компанией, и это не подлежит обсуждению. Как показывает практика, внедрение таких систем позволяет добиться значительного повышения эффективности процессов: от управления запасами до финансового учета.

По статистике, более 70% компаний, внедривших ERP, отмечают увеличение продуктивности и сокращение издержек. Но все это не происходит без сложностей. При этом у многих предпринимателей до сих пор остаются неясными преимущества, которые они могут получить от внедрения, а также процесс выбора, проектирования, внедрения и настройки систем, подходящих конкретно под их бизнес.

Ключевыми преимуществами ERP-систем является интеграция информации из всех отделов, что позволяет принимать более обоснованные решения и улучшать взаимодействие между различными функциональными группами. Кроме того, системы повышают прозрачность процессов и, как следствие, улучшают контроль за ресурсами.

Однако не стоит забывать, что успешное внедрение ERP зависит от грамотного подхода. Здесь важны предварительное исследование рынка, тщательный выбор и адаптация системы под свои нужды. Не стоит, например, слепо следовать модным тенденциям и выбирать систему, которая не соответствует спецификам вашего бизнеса.

В заключение, внедрение ERP возможно и продуктивно, но требует внимательного планирования и стратегии. И мне будет интересно услышать ваши мысли на эту тему! Поделитесь своим опытом или мнением о внедрении ERP-систем в комментариях.

Подписывайтесь на канал @Pythonnewsone, чтобы быть в курсе новых тенденций в бизнесе и управлении!

#ERP #бизнес #автоматизация #управлениеCollection

Привет, друзья! Сегодня я, Никита Соболев, core-разработчик языка CPython и автор видео о его устройстве, хочу погрузить вас в мир внутреннего устройства структуры данных bytearray.

Bytearray — это одна из ключевых структур в Python, которая позволяет работать с последовательностями байтов. Скорость и оптимизация работы с bytearray важны, ведь в мире программирования каждая миллисекунда на счету. По статистике, правильно оптимизированный код может показателен на 30-50% выше по производительности, чем его неэффективные аналоги. И эта тема действительно стоит внимания.

В своей работе с bytearray я выделил несколько интересных аспектов: оптимизацию памяти, использование различных аллокаторов в CPython и математические операции с указателями на C. Эти моменты не только углубляют понимание того, как работает язык, но и вооружают разработчика инструментариями для создания более эффективного кода.

Также стоит отметить, что на сегодняшний день bytearray активно используется в различных приложениях: от веб-разработки до обработки данных. Например, исследования показывают, что использование bytearray в веб-сервисах может значительно ускорить обмен данными, особенно когда речь идет о больших объемах информации.

Если вам интересны эти вопросы или вы просто хотите узнать больше о том, как устроен Python на самом деле, присоединяйтесь к обсуждению и выскажите свои мысли по этому поводу!

Не забудьте подписаться на наш канал @Pythonnewsone, чтобы не пропустить самые актуальные новости и исследования в мире Python!

#Python #bytearray #разработка #программированиеCollection

Недавно я наткнулся на интересную статью о разработке Telegram-бота, который помогает находить дешёвые авиабилеты, исключая необходимость бесконечно прокручивать каналы с предложениями. Это действительно осмысленное решение, поскольку в условиях современных реалий цена на билеты может значительно варьироваться, и время — это деньги. Разработчик поделился, что всего за первый месяц использования своего бота он смог приобрести авиаперелёт в США и обратно за полцены от обычной стоимости.

Согласно статистике, средняя стоимость внутреннего авиаперелёта в США в 2022 году составила около $250, однако с помощью умных решений можно сэкономить до 50%, что действительно впечатляет. Понимание о том, как автоматизировать мониторинг цен и быстро получать информацию, является ключом для экономии не только денег, но и времени. Исследования показывают, что более 75% путешественников тратят множество часов на изучение цен и расписаний — с такими инструментами, как Telegram-боты, этот процесс можно значительно упростить.

Такой проект будет полезен не только для обычных туристов, но и для любителей путешествий, стремящихся исследовать новые страны, не опустошая при этом свой кошелек. Разработчик обещает поделиться своим кодом на GitHub, что позволяет каждому из нас создать аналогичное решение под свои нужды.

Давайте поразмышляем: насколько подобные технологии могут изменить подход к планированию путешествий? Какой опыт у вас уже есть в использовании ботов и автоматизации для поиска билетов?

Подписывайтесь на наш канал @Pythonnewsone, чтобы всегда быть в курсе новинок из мира технологий и программирования!

#Технологии #Путешествия #TelegramБоты #ЭкономияCollection

Публикуйте свою новость, и я помогу вам сформулировать текст!