‍📞 Plumbum (https://github.com/tomerfiliba/plumbum) — библиотека для Python, которая упрощает выполнение команд в стиле shell и их обработку в коде!

💡 Эта библиотека предоставляет интерфейсы для выполнения системных команд, построения конвейеров (pipelines), управления процессами и работы с удалёнными серверами через SSH. Plumbum задуман как мощный инструмент для автоматизации задач, объединяя понятный синтаксис Python и функциональность shell.

🔍 Основные возможности Plumbum:

🌟 Вызов системных команд: Команды представляются как объекты, которые можно вызывать, передав параметры так, как это делается в командной строке.

🌟 Пайплайны и перенаправление ввода/вывода: Поддержка гибкого перенаправления стандартных потоков и построения пайплайнов.

🌟 SSH-интерфейс: Управление удалёнными хостами через SSH, включая выполнение команд на удалённой машине.

🌟 Локальные и удалённые команды: Возможность однородного вызова локальных и удалённых команд.

🌟 Обработка ошибок: Исключения для различных ошибок выполнения команд.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/tomerfiliba/plumbum)

@pythonl
@Pythonnewsone

👩‍💻 Рисунки в консоли с помощью Python!

@pythonl
@Pythonnewsone

ML в медицине: дайджест за 8 - 15 декабря 2024 г
@Pythonnewsone
https://uproger.com/ml-v-mediczine-dajdzhest-za-8-15-dekabrya-2024-g/

История создания и развития языка программирования Python
@Pythonnewsone
https://uproger.com/istoriya-sozdaniya-i-razvitiya-yazyka-programmirovaniya-python/

Что выведет код ?
@Pythonnewsone

👩‍💻 ClearerVoice-Studio (https://github.com/modelscope/ClearerVoice-Studio) — это инструмент с открытым исходным кодом для обработки речи на основе ИИ!

🌟 Он включает задачи улучшения качества речи, разделения источников звука и извлечения целевого спикера. В проекте предлагаются современные предварительно обученные модели, такие как FRCRN и MossFormer, а также скрипты для обучения и дообучения.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github (https://github.com/modelscope/ClearerVoice-Studio)

@pythonl
@Pythonnewsone

Что выведет код ?
@Pythonnewsone

⚡️ Курс: Математика Машинного обучения Урок 2 Инвариантность

https://youtu.be/U6bjqygW9zQ?si=AZ_jUWMGtdWLMPYC
@Pythonnewsone

👩‍💻 MoneyPrinter (https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinter) — это проект для автоматизации создания YouTube Shorts с использованием MoviePy!

🌟 Он позволяет генерировать короткие видео, предоставив лишь тему для обсуждения. Проект включает инструкции для настройки и запуска локальной версии, а также решение распространенных проблем при установке. Он использует Python и MoviePy для редактирования видео.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinter)

@pythonl
@Pythonnewsone

🔥 Judges — это библиотека для создания и использования оценщиков на основе LLM!

🌟 Она предоставляет два типа "судей": классификаторы (возвращают True/False) и оценщики (выставляют баллы по числовой или качественной шкале). Библиотека поддерживает интерфейс для объединения нескольких "судей" с помощью объекта Jury, который создает совокупное решение (Verdict).

🌟 Она полезна для задач оценки данных, обработки текстов и создания кастомных алгоритмов для анализа. Установка выполняется через pip install judges.

Подробнее: Judges на GitHub.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 https://github.com/quotient-ai/judges
@Pythonnewsone
https://github.com/quotient-ai/judges

👩‍💻 Python Fire (https://github.com/google/python-fire?tab=readme-ov-file) — библиотека для автоматической генерации интерфейсов командной строки (CLI) из любых объектов Python!

🌟 Это упрощает создание и использование CLI для функций, классов и других объектов, позволяя легко интегрировать Python-код с командной строкой. Python Fire также облегчает разработку, отладку и взаимодействие с Python-программами через терминал, предоставляя простой способ выполнения команд и работы с различными типами данных через командную строку.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github (https://github.com/google/python-fire)

@pythonl
@Pythonnewsone

ЧТо выведет код ?
@Pythonnewsone

🖥 Более 40 команд Linux для улучшения рабочего процесса машинного обучения!

🌟 В этой статье рассматриваются основные команды Linux , которые должен знать каждый инженер машинного обучения, с пояснениями, рассчитанными на новичков, но достаточно подробными для опытных пользователей.

🔗 Ссылка: *клик* (https://www.tecmint.com/linux-commands-for-machine-learning/)

@linuxacademiya
@Pythonnewsone

⚡OpenAI официально представили o3 — обновленную и усовершенствованную версию o1. 🎉🔥

Результаты тестов просто поражают! Новая версия модели показывает уровень программирования, сравнимый с опытом сеньор-разработчика, оставляя далеко позади конкурентов и программистов. 😱

Однако есть и плохие новости: пока что доступ к этой версии для широкой публики предоставлен не будет. Сегодня ограниченная мини-версия модели передана командам, занимающимся вопросами безопасности, для тестирования.

Когда же состоится публичный релиз, у многих разработчиков могут возникнуть опасения за своё будущее.

Команда Сэма Альтмана специально пропустила нейминг O2, чтобы избежать судебных разбирательств с брендом из Британии.

https://openai.com/12-days/
@Pythonnewsone

⚡Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Haskel: t.me/haskell_tg
C++ t.me/cpluspluc
ИИ 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
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

Нейчев Р.Г. - Введение в глубокое обучение

1. Введение в нейронные сети
2.Метод обратного распространения ошибки, функции активации
3. Методы регуляризации в DL
4. Компьютерное зрение. Сверточные нейросети
5. Компьютерное зрение. Transfer Learning
6. Автоэнкодеры и векторные представления слоев
7. Языковое моделирование и RNN
8. Задача машинного перевода (seq2seq)
9. Компьютерное зрение. Сегментация и детекция
10. Автоэнкодеры и генеративные состязательные сети

#video #nerual

https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNAlDDbL03EZ3aHjQesv1FSC
@Pythonnewsone
https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNAlDDbL03EZ3aHjQesv1FSC

🌟 Кто-то проверял?.. Работает?

@pythonl
@Pythonnewsone

Машинное обучение в медицине: дайджест за 16 - 22 декабря 2024 г.
@Pythonnewsone
https://uproger.com/mashinnoe-obuchenie-v-mediczine-dajdzhest-za-16-22-dekabrya-2024-g/