📊 OpenBB (https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB#) — это платформа для инвестиционных исследований, предоставляющая доступ к акциям, опционам, криптовалютам, форексу и макроэкономическим данным. Платформа ориентирована на пользователей всех уровней и включает в себя как командную строку, так и графический интерфейс. 🌟 OpenBB предлагает бесплатный и открытый доступ к аналитическим инструментам и может быть расширен через различные плагины. Проект также поддерживает автоматизацию процессов и интеграцию с внешними сервисами
🔥 Инструмент является бесплатным аналогом Bloomberg terminal (подписка на который стоит $20 тыс. в год!)
👩💻 Язык: Python
🔐 Лицензия: GNU
▪ Github (https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB#)
@pythonl
@Pythonnewsone
🔥 Инструмент является бесплатным аналогом Bloomberg terminal (подписка на который стоит $20 тыс. в год!)
👩💻 Язык: Python
🔐 Лицензия: GNU
▪ Github (https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB#)
@pythonl
@Pythonnewsone
🔍 Нотация Big O 101: Секрет написания эффективных алгоритмов
О-большое (Big O) – это специальная нотация, используемая для описания асимптотической сложности; то есть, скорости роста времени выполнения алгоритма с увеличением размера входных данных.
Это нужно, чтобы понимать, насколько быстро или медленно работают алгоритмы. В О-большом нет коэффициентов, минут, секунд и так далее. Об этом будет наглядно показано в примере про логарифмическую сложность O(log n).
@Pythonnewsone
О-большое (Big O) – это специальная нотация, используемая для описания асимптотической сложности; то есть, скорости роста времени выполнения алгоритма с увеличением размера входных данных.
Это нужно, чтобы понимать, насколько быстро или медленно работают алгоритмы. В О-большом нет коэффициентов, минут, секунд и так далее. Об этом будет наглядно показано в примере про логарифмическую сложность O(log n).
@Pythonnewsone
🖥 Новый тренд программирования в Python – LangChain
LangChain — это мощная библиотека, которая облегчает создание приложений на основе языковых моделей. Она позволяет интегрировать различные компоненты: от работы с API до обработки текста и динамического создания запросов к LLM через API.🌐
🔍 Подробности об использовании LangChain (https://python.langchain.com/docs/introduction/)
💡 С помощью LangChain можно легко создавать ассистентов, chatbots и многое другое. Не упустите шанс изучить его возможности!
@pythonl (http://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone
LangChain — это мощная библиотека, которая облегчает создание приложений на основе языковых моделей. Она позволяет интегрировать различные компоненты: от работы с API до обработки текста и динамического создания запросов к LLM через API.🌐
🔍 Подробности об использовании LangChain (https://python.langchain.com/docs/introduction/)
💡 С помощью LangChain можно легко создавать ассистентов, chatbots и многое другое. Не упустите шанс изучить его возможности!
@pythonl (http://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone
🖥 TurboAsync
Этот проект - попытка создать многопоточный цикл обработки событий, совместимый с asyncio.
То есть вы, наконец, сможете использовать asyncio и сделать его многопоточным!
Тут объяснение, (https://www.neilbotelho.com/blog/multithreaded-async.html) в котором подробно описано, почему и как работает этот проект.
🔗 Github (https://github.com/NeilBotelho/turboAsync)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone
Этот проект - попытка создать многопоточный цикл обработки событий, совместимый с asyncio.
То есть вы, наконец, сможете использовать asyncio и сделать его многопоточным!
Тут объяснение, (https://www.neilbotelho.com/blog/multithreaded-async.html) в котором подробно описано, почему и как работает этот проект.
🔗 Github (https://github.com/NeilBotelho/turboAsync)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone
👩💻 Пет-проект (https://www.youtube.com/watch?v=gBfkX9H3szQ) на Python за 50 минут. Курс по FastAPI для начинающих (2024)
💡 В видео рассматривается создание простого проекта на Python с использованием FastAPI. Обсуждаются основные концепции, такие как маршрутизация, обработка запросов и использование зависимости. Программа охватывает создание RESTful API, работу с параметрами, развертывание приложения через Docker а также интеграцию с базой данных. Также приведены советы по развертыванию приложения и тестированию. Это видео подходит для начинающих, желающих быстро освоить FastAPI
🕞 Продолжительность: 50:00
🇷🇺 Видео на русском языке!
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/watch?v=gBfkX9H3szQ)
#курс #python #docker #fastapi
@python_job_interview
@Pythonnewsone
💡 В видео рассматривается создание простого проекта на Python с использованием FastAPI. Обсуждаются основные концепции, такие как маршрутизация, обработка запросов и использование зависимости. Программа охватывает создание RESTful API, работу с параметрами, развертывание приложения через Docker а также интеграцию с базой данных. Также приведены советы по развертыванию приложения и тестированию. Это видео подходит для начинающих, желающих быстро освоить FastAPI
🕞 Продолжительность: 50:00
🇷🇺 Видео на русском языке!
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/watch?v=gBfkX9H3szQ)
#курс #python #docker #fastapi
@python_job_interview
@Pythonnewsone
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 3DTopia-XL (https://github.com/3DTopia/3DTopia-XL?tab=readme-ov-file): высококачественная генерация 3D PBR с помощью диффузии!
💡 Платформа 3DTopia-XL предназначена для создания и управления 3D-контентом. Она включает инструменты для моделирования, визуализации и рендеринга 3D, ориентированные на разработчиков игр, архитекторов и дизайнеров.
3DTopia-XL предоставляет открытые API и модули для интеграции с другими графическими движками и приложениями, что позволяет гибко адаптировать систему под разные проекты
▪️Github (https://github.com/3DTopia/3DTopia-XL?tab=readme-ov-file)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone
💡 Платформа 3DTopia-XL предназначена для создания и управления 3D-контентом. Она включает инструменты для моделирования, визуализации и рендеринга 3D, ориентированные на разработчиков игр, архитекторов и дизайнеров.
3DTopia-XL предоставляет открытые API и модули для интеграции с другими графическими движками и приложениями, что позволяет гибко адаптировать систему под разные проекты
▪️Github (https://github.com/3DTopia/3DTopia-XL?tab=readme-ov-file)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone
Математика в запросах SQL
В SQL-запросах есть возможность использовать результаты математических вычислений, причем мы можем как выводить результаты математических вычислений в SELECT, так и использовать математические выражения в условиях отбора строк WHERE. В этом видеоуроке автор подробно разбирает данную функцию.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/4BnxMB-VtVY
@Pythonnewsone
https://youtu.be/4BnxMB-VtVY
В SQL-запросах есть возможность использовать результаты математических вычислений, причем мы можем как выводить результаты математических вычислений в SELECT, так и использовать математические выражения в условиях отбора строк WHERE. В этом видеоуроке автор подробно разбирает данную функцию.
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/4BnxMB-VtVY
@Pythonnewsone
https://youtu.be/4BnxMB-VtVY
YouTube
Урок 14. SQL. Математика в запросах.
В запросах SQL мы можем использовать результаты математических вычислений
причем мы можем выводить результаты математических вычислений, так и использовать математические выражения
в уловиях отбора строк WHERE
тестовая среда https://apex.oracle.com/pls/apex/…
причем мы можем выводить результаты математических вычислений, так и использовать математические выражения
в уловиях отбора строк WHERE
тестовая среда https://apex.oracle.com/pls/apex/…
⚡Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
Машинное обучение: https://t.me/+PNoyfIWe7cU0NmYy
Python: t.me/pythonl
2310 вопросов с python собеседований t.me/python_job_interview
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/+A8jY79rcyKJlYWY6
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
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
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
😆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/+PNoyfIWe7cU0NmYy
Python: t.me/pythonl
2310 вопросов с python собеседований t.me/python_job_interview
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/+A8jY79rcyKJlYWY6
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
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
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
😆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
🖥 MinerU (https://github.com/opendatalab/MinerU) — это инструмент, который преобразует PDF-файлы в машиночитаемые форматы (например, markdown, JSON), что позволяет легко извлекать их в любой формат
❓ Основные характеристики:
🌟 Удаляет такие элементы, как верхние и нижние колонтитулы, сноски и номера страниц, сохраняя при этом семантическую непрерывность
🌟 Выводит текст из многоколоночных документов в удобном для восприятия виде
🌟 Сохраняет исходную структуру документа, включая заголовки, абзацы и списки
🌟 Извлекает изображения, подписи к изображениям, таблицы и подписи к таблицам
🌟 Автоматически распознает формулы в документе и преобразует их в LaTeX
🌟 Автоматически распознает таблицы в документе и преобразует их в LaTeX
🌟 Автоматически обнаруживает и включает функцию OCR для поврежденных PDF-файлов
🌟 Поддерживает как CPU, так и GPU среды
🌟 Поддерживает платформы Windows, Linux и Mac
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
▪️Github (https://github.com/opendatalab/MinerU)
@pythonl
@Pythonnewsone
❓ Основные характеристики:
🌟 Удаляет такие элементы, как верхние и нижние колонтитулы, сноски и номера страниц, сохраняя при этом семантическую непрерывность
🌟 Выводит текст из многоколоночных документов в удобном для восприятия виде
🌟 Сохраняет исходную структуру документа, включая заголовки, абзацы и списки
🌟 Извлекает изображения, подписи к изображениям, таблицы и подписи к таблицам
🌟 Автоматически распознает формулы в документе и преобразует их в LaTeX
🌟 Автоматически распознает таблицы в документе и преобразует их в LaTeX
🌟 Автоматически обнаруживает и включает функцию OCR для поврежденных PDF-файлов
🌟 Поддерживает как CPU, так и GPU среды
🌟 Поддерживает платформы Windows, Linux и Mac
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
▪️Github (https://github.com/opendatalab/MinerU)
@pythonl
@Pythonnewsone
Крутая методика позволяющая стать профессиональным программистом Python. Короткий путь.
https://www.youtube.com/watch?v=P5K2mVAb3gk&t=11s
@Pythonnewsone
https://youtu.be/P5K2mVAb3gk
https://www.youtube.com/watch?v=P5K2mVAb3gk&t=11s
@Pythonnewsone
https://youtu.be/P5K2mVAb3gk
YouTube
Крутая методика позволяющая стать профессиональным программистом Python. Короткий путь.
В этом видео рассказано, что значит базовый уровень в программировании питон, так как многие путают, базовый уровень владения языком программирования от знакомства с языком программирования.
Планы обучение программированию Питон по индивидуальной программе.…
Планы обучение программированию Питон по индивидуальной программе.…
👩💻 Выпущена новая версия Python 3.13
Год разработки завершился публикацией новой версии выпуска Python 3.13.
В новой ветке поддержка будет осуществляться полтора года, затем еще три с половиной года для нее будут создаваться обновления, устраняющие уязвимости.
Альфа-тестирование ветки Python 3.14 (https://www.python.org/download/pre-releases/) начнется в ближайшие часы. Она будет находиться на стадии альфа-выпусков семь месяцев, в течение которых будут добавляться новые возможности и исправляться ошибки. По новому графику разработки, работа над новой веткой начинается за пять месяцев до релиза предыдущей ветки и достигает стадии альфа-тестирования к моменту очередного релиза. Затем в течение трех месяцев будет проходить тестирование бета-версий, где добавление новых возможностей будет запрещено, и вся энергия будет направлена на исправление ошибок. За два месяца до релиза ветка перейдет в стадию кандидата в релизы, где будет проведена окончательная стабилизация.
<code>❤️ Лайк за новую версию </code>
🔗 (https://uproger.com/vypushhena-novaya-versiya-python-3-13/)Скачать (https://www.python.org/downloads/release/python-3130/)
🔗 Список обновлений (https://uproger.com/vypushhena-novaya-versiya-python-3-13/)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone
Год разработки завершился публикацией новой версии выпуска Python 3.13.
В новой ветке поддержка будет осуществляться полтора года, затем еще три с половиной года для нее будут создаваться обновления, устраняющие уязвимости.
Альфа-тестирование ветки Python 3.14 (https://www.python.org/download/pre-releases/) начнется в ближайшие часы. Она будет находиться на стадии альфа-выпусков семь месяцев, в течение которых будут добавляться новые возможности и исправляться ошибки. По новому графику разработки, работа над новой веткой начинается за пять месяцев до релиза предыдущей ветки и достигает стадии альфа-тестирования к моменту очередного релиза. Затем в течение трех месяцев будет проходить тестирование бета-версий, где добавление новых возможностей будет запрещено, и вся энергия будет направлена на исправление ошибок. За два месяца до релиза ветка перейдет в стадию кандидата в релизы, где будет проведена окончательная стабилизация.
<code>❤️ Лайк за новую версию </code>
🔗 (https://uproger.com/vypushhena-novaya-versiya-python-3-13/)Скачать (https://www.python.org/downloads/release/python-3130/)
🔗 Список обновлений (https://uproger.com/vypushhena-novaya-versiya-python-3-13/)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone
👩💻 Langfun (https://github.com/google/langfun) — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google.
В ней используется объектно-ориентированное программирование (ООП) для взаимодействия с LLM моделями, что упрощает создание и управление запросами через объекты и типы
🌟 Langfun поддерживает популярные LLM, такие как GPT, Claude и Llama, и легкоинтегрируется в Python-проекты.
Простота использования и мощный функционал делают библиотеку полезным инструментом для разработки ИИ-агентов и работы с большими языковыми моделями
🔐 Лицензия: Apache-2.0
▪️Github (https://github.com/google/langfun)
@pythonl (http://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone
В ней используется объектно-ориентированное программирование (ООП) для взаимодействия с LLM моделями, что упрощает создание и управление запросами через объекты и типы
🌟 Langfun поддерживает популярные LLM, такие как GPT, Claude и Llama, и легкоинтегрируется в Python-проекты.
Простота использования и мощный функционал делают библиотеку полезным инструментом для разработки ИИ-агентов и работы с большими языковыми моделями
🔐 Лицензия: Apache-2.0
▪️Github (https://github.com/google/langfun)
@pythonl (http://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone