Python_news
10 subscribers
651 photos
111 videos
10 files
733 links
Свежие новости, тенденции и инсайты из мира программирования на языке Python. Получайте ежедневные обновления прямо в ваш Telegram!
Download Telegram
🗃 Библиотеки для работы с временными рядами

🔴Прогнозирование
• [17,9k stars] https://github.com/facebook/prophet
• [9,6k stars] https://github.com/statsmodels/statsmodels
• [7,5k stars] https://github.com/alan-turing-institute/sktime
• [7,4k stars] https://github.com/unit8co/darts
• [4,8k stars] https://github.com/facebookresearch/Kats
• [4,7k stars] https://github.com/thuml/Time-Series-Library
• [3,7k stars] https://github.com/jdb78/pytorch-forecasting
• [3,3k stars] https://github.com/salesforce/Merlion
• [1,8k stars] https://github.com/linkedin/greykite
• [840 stars] https://github.com/etna-team/etna
• [610 stars] https://github.com/aimclub/FEDOT

🟢Классификация
• [7,5k stars] https://github.com/alan-turing-institute/sktime
• [4,7k stars] https://github.com/thuml/Time-Series-Library
• [2,8k stars] https://github.com/tslearn-team/tslearn/
• [1,7k stars] https://github.com/johannfaouzi/pyts
• [1,5k stars] https://github.com/hfawaz/dl-4-tsc
• [840 stars] https://github.com/tinkoff-ai/etna

🟣Кластеризация
• [7,5k stars] https://github.com/alan-turing-institute/sktime
• [2,8k stars] https://github.com/tslearn-team/tslearn/

🟡Агрегация (выделение признаков)
• [8,2k stars] https://github.com/blue-yonder/tsfresh
• [4,8k stars] https://github.com/facebookresearch/Kats
• [800 stars] https://github.com/fraunhoferportugal/tsfel
• [370 stars] https://github.com/predict-idlab/tsflex

🔵Поиск аномалий (changepoint detection)
• [1,5k stars] https://github.com/deepcharles/ruptures
• [17,9k stars] https://github.com/facebook/prophet
• [4,8k stars] https://github.com/facebookresearch/Kats
• [4,7k stars] https://github.com/thuml/Time-Series-Library
• [3,3k stars] https://github.com/salesforce/Merlion
• [2,1k stars] https://github.com/SeldonIO/alibi-detect
• [1,8k stars] https://github.com/linkedin/greykite
• [1,2k stars] https://github.com/linkedin/luminol
• [1k stars] https://github.com/arundo/adtk

🔴Поиск аномалий (outlier detection)
• [8k stars] https://github.com/yzhao062/pyod
• [1,3 stars] https://github.com/datamllab/tods
• [840 stars] https://github.com/tinkoff-ai/etna
• [750 stars] https://github.com/zillow/luminaire/
• [220 stars] https://github.com/selimfirat/pysad

🟢Аугментация и генерация
• [4,8k stars] https://github.com/timeseriesAI/tsai
• [630 stars] https://github.com/ratschlab/RGAN
• [330 stars] https://github.com/arundo/tsaug
• [330 stars] https://github.com/TimeSynth/TimeSynth
• [320 stars] https://github.com/uchidalab/time_series_augmentation
Шпаргалка по операторам в Python с примерами использования
Мастера собрали все хоткеи в одну большую библиотеку.

Здесь есть все: от ОС и браузеров, до VSCode и других IDE — сотни шпаргалок больше не нужны, ведь теперь всё лежит в одном месте.

https://hotkeycheatsheet.com/ru
https://hotkeycheatsheet.com/ru
🖥 Kapitan — инструмент на Python для управления шаблонами Kubernetes, Terraform и не только

Kapitan — это не самый хайповый инструмент, но в некоторых ситуациях он очень полезен, и для кого-то будет удобнее, чем Helm

С технической точки зрения Kapitan очень прост и включает в себя такие компоненты:
— иерархическая коллекция значений в yaml-формате, которые подставляются в шаблоны

— шаблонизаторы: Jinja2, Jsonnet, Kadet; они берут значения и создают файлы (yaml, json или bash-скрипты).

— компонент для управления секретами

Быстрый старт с Docker:
docker run -t —rm -v $(pwd):/src:delegated kapicorp/kapitan -h
🖥 GitHub https://github.com/kapicorp/kapitan
🟡 Доки https://kapitan.dev/
🟡 Пример использования Kapitan https://www.youtube.com/watch?v=M81qU94FCLQ
@Pythonnewsone
Arcee: Семейство merdge-моделей от сервиса arcee.ai

Arcee.ai - сервис, основанный в сентябре 2023 года ( Mark McQuade, Jacob Solawetz и Brian Benedict), который предоставляет услуги тренинга LLM для корпоративных клиентов.

Сервисом представлены в открытом доступе 2 новые модели: Arcee-Scribe и Arcee-Nova.

Arcee-Scribe (7.74B) - это универсальная модель чата, ориентированная на рассуждения, решение творческих задач и написание текстов.
Модель представляет собой слияние InternLM-2.5-chat с пользовательской InternLM finetune, включающей как общие, так и специфические для письма данные.

Возможности и примеры использования:

🟢role-play диалоги с подтекстом и сложными эмоциями;
🟢объяснение сложных идей с помощью творческих аналогий;
🟢создание историй с нелинейным повествованием или уникальной перспективой и сложной повествовательной структурой;
🟢решение бизнес-задач: создание контента, описание продукции, коммуникация с потребителями, брейнстрорминг.

Модель набрала 48.5 балла в AGI-Eval, 60.1 в BIG Bench Hard и 69.4 в GPT 4ALL бенчмарках.
Это лучший показатель по сравнению с Llama-3-8B-Instuct по всем тестам и Mistral-7B-Instruct v03 в двух из трех.

Модель представлена в квантованиях (GGUF) от 2Bit (Q2 - 2.78GB) до 32bit (F32 - 31Gb) и
в Transformers

Arcee-Nova (72.7B) - высокопроизводительная мультиязычная модель с широким спектром языковых задач. Nova - это объединение Qwen2-72B-Instruct с собственной моделью, настроенной на смеси обобщенных данных.

Возможности и примеры использования:

🟠решение сложных задач, логические выводы и рассуждения;
🟠создание увлекательного и оригинального текстового контента в различных жанрах;
🟠помощь в решении задач программирования, от создания кода до его отладки;
🟠общее понимание языка, создание человекоподобных текстов в различных контекстах.
🟠решение бизнес-задач: создание контента, разработка программного обеспечения, коммуникация с потребителями, анализ данных и построение отчетов, исследования и гипотезы, анализ документов и проверка соответствия нормативным требованиям, адаптивные системы обучения и интеллектуальные обучающие программы.

Модель показала лучшие результаты (43.68) в совокупности тестов ( IFEval, BBH, MATH Lvl 5, GPQA, MUSR и MMLU-PRO) по сравнению с Qwen2-72B-Instruct, OrcaMini_V7-72B, LLama-3-70B-Instruct-DPO-v2.0 и другими моделями.

Модель представлена в квантованиях (GGUF) от 1Bit (Q1 - 24GB) до 16bit (F32 - 145Gb) и
в Transformers

📌Лицензирование Arcee-Scribe

Для некоммерческих проектов - Apache2.0
Для коммерческого использования: - через подачу заявки у InternLM

📌Лицензирование Arcee-Nova

Для некоммерческих проектов - свободно, тип не определен.
Для коммерческого использования: - симметрично Qwen2-72B

🟡Страница проекта https://www.arcee.ai/
🟡Модели Arcee-Scribe https://huggingface.co/arcee-ai/Arcee-Scribe-GGUFhttps://huggingface.co/arcee-ai/Arcee-Scribe-GGUF
🟡Модели Arcee-Nova https://huggingface.co/arcee-ai/Arcee-Nova-GGUF
🟡Demo Arcee-Nova https://udify.app/chat/s3i0GX51Rwrb4XRm

#AI #LLM #GGUF #ML #ArceeNova #ArceeScribe
@Pythonnewsone
http://arcee.ai/
Что выведет код ?
@Pythonnewsone
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
open-interpreter | Управление компьютером с помощью естественного языка

Python-библиотека, которая позволяет управлять ПК с помощью обычной челочеческой речи, в том числе на русском. На видео переключаются со светлой темы на тёмную, конвертируют docx-файлы на рабочем столе в .pdf.

https://github.com/OpenInterpreter/open-interpreter
https://colab.research.google.com/drive/1WKmRXZgsErej2xUriKzxrEAXdxMSgWbb?usp=sharing
@Pythonnewsone
Что выведет код ?
@Pythonnewsone
Шпаргалка по структурам данных в программировании с максимально понятным объяснением и примерами из жизни

Эти структуры данных являются основополагающими в программировании и часто используются для решения различных алгоритмических задач.

Сохраняй и пользуйся 👍

#doc #cheatsheet
@Pythonnewsone
Hotel WordPress Theme is the best hotel, hostel, resort, apartment presentation WordPress theme. With its beautiful design and high coding quality, this theme can showcase your unique accommodations to the world and attract more visitors to your website https://visualmodo.com/theme/hotel-wordpress-theme/
🏨🛎🛌⛵️🏖
#Hotel #Theme #WordPress #Template #Plugins #Resort #Booking #Presentation #Tourism #WebDesign #WebDevelopment #Spa
@Pythonnewsone
https://visualmodo.com/theme/hotel-wordpress-theme/
🖥 Bytewax — фреймворк Python, который упрощает обработку событий и потоков

— pip install bytewax

Bytewax объединяет возможности Flink, Spark и Kafka Streams по обработке потоков и событий.
Bytewax позволяет подключать источники данных, выполнять преобразования с учетом состояния и записывать данные в различные системы с помощью встроенных коннекторов или существующих библиотек Python.

🖥 GitHub https://github.com/bytewax/bytewax
🟡 Доки https://bytewax.io/
@Pythonnewsone
https://github.com/bytewax/bytewax
изуализации данных на Python

— pip install lets-plot

Lets-Plot — библиотека от JetBrains, созданная на основе принципов Grammar of Graphics, как и знаменитая ggplot2 для R.

Особенности и преимущества:

- Мультиплатформенность: Lets-Plot работает как в блокнотах Python (Jupyter, Datalore, Kaggle и др.), так и в IDE PyCharm и IntelliJ IDEA.

- Интерактивные возможности: Поддержка интерактивных карт с возможностью увеличения и перемещения, а также кастомизация подсказок и аннотаций.

- Геопространственная визуализация: Простая интеграция с GeoDataFrame и мощный модуль геокодирования.

- Экспорт графиков: Сохранение графиков в формате SVG, HTML, PNG и PDF с помощью функций ggsave(), to_svg(), to_html(), to_png() и to_pdf().

- Поддержка режима без JavaScript и оффлайн-режима: Lets-Plot генерирует графики как простые SVG-изображения, что обеспечивает работу без Интернет-соединения.

🖥 GitHub https://github.com/JetBrains/lets-plot
🟡 Доки https://lets-plot.org/python/pages/api.html
@Pythonnewsone