Реализация RSA в Python с нуля

https://coderoasis.com/implementing-rsa-from-scratch-in-python

LLM знакомится с SQL: революция в запросах данных с помощью обработки естественного языка

https://levelup.gitconnected.com/llms-meet-sql-revolutionizing-data-querying-with-natural-language-processing-52487337f043

Двоичная магия: создание BitNet 1.58bit с использованием PyTorch с нуля

https://medium.com/@theseriousprogrammer/binary-magic-building-bitnet-1-58bit-using-pytorch-from-scratch-01fa6289db6f

Введение в PyTorch — использование пользовательских данных
В этом посте «Введение в PyTorch» мы узнаем, как использовать пользовательские наборы данных с PyTorch, особенно табличные, визуальные и текстовые данные.

https://ivopbernardo.medium.com/pytorch-introduction-using-custom-data-4c70940d5358

Ограничения в телеграм-бот (Bot API), о которых никто не расскажет

В декабре 23-го мне поступила творческая задача разработать телеграм-бот для проведения новогоднего марафона-тренинга по личностному росту.

В этой статье расскажу о проблеме, с которой столкнулась при разработке телеграм-бота. Разберем ошибку 429 (Too Many Requests) и лимиты на доступ к API. https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/799565/

Основные типы распределений вероятностей в примерах

Статистические исследования и эксперименты являются краеугольным камнем развития любой компании. Особенно это касается интернет-проектов, где учёт количества пользователей в день, времени нахождения на сайте, нажатий на целевые кнопки, покупок товаров является обычным и необходимым явлением. Любые изменения в пользовательском опыте на сайте компании (внешний вид, структура, контент) приводят к изменениям в работе пользователя и, как результат, изменения наблюдаются в собираемых данных. Важным элементом анализа изменений данных и его фундаментом является использование основных типов распределений случайных величин, от понимания которых напрямую зависит качество оценки значимости наблюдаемого изменения. Рассмотрим их подробнее на наглядных примерах.

https://habr.com/ru/articles/801101/

Визуализация данных в Python с помощью Seaborn
В этом руководстве вы узнаете, как использовать библиотеку Python seaborn для создания графиков статистического анализа данных, которые позволят вам лучше визуализировать ваши данные. Вы научитесь использовать как традиционный классический интерфейс, так и более современный интерфейс объектов.

https://realpython.com/python-seaborn/

🐍Легкий фреймворк для создания динамических HTML-страниц на чистом Python.

https://github.com/paveldedik/ludic

🐍Более 70 лучших идей проектов Python: от новичков до экспертов [с бесплатным исходным кодом]

https://python.plainenglish.io/top-70-python-project-ideas-beginner-to-expert-with-free-source-code-7df5399692c5

🐍Как создать систему онлайн-банкинга — Учебное пособие по объектно-ориентированному программированию на Python

https://www.freecodecamp.org/news/how-to-build-an-online-banking-system-python-oop-tutorial

🐍Создайте игру Turtle на Python: клон Space Invaders

https://realpython.com/build-python-turtle-game-space-invaders-clone

Упрощение жизни с помощью Python

https://swapnoneel.hashnode.dev/making-life-easy-with-python

Все инструменты, необходимые для создания идеального приложения с искусственным интеллектом.

https://dev.to/taipy/all-the-tools-i-need-to-build-a-perfect-ai-app-2oeh

Проектирование веб-фреймворка на чистом Python
В этом посте объясняется, как Reflex, веб-фреймворк на чистом Python, позволяет пользователям создавать веб-приложения без необходимости изучения новых языков. В нем подробно описано, как работает Reflex, подчеркивая его уникальный подход к компиляции пользовательского интерфейса в JavaScript при сохранении логики приложения и управления состоянием в Python на сервере.

https://reflex.dev/blog/2024-03-21-reflex-architecture/

Вот как сделать ваш код панд удобочитаемым и пуленепробиваемым.

https://towardsdatascience.com/pandas-from-messy-to-beautiful-b03b0c32f767

Забудьте `pip install`, используйте вместо этого это

Устанавливайте пакеты Python до 100 раз быстрее, чем раньше.
https://medium.com/bitgrit-data-science-publication/forget-pip-install-use-this-instead-754863c58f1e

Чтение и запись файлов WAV на Python
В этом уроке вы узнаете, как работать с аудиофайлами WAV на Python с использованием стандартного модуля wave. Попутно вы будете синтезировать звуки с нуля, визуализировать формы сигналов во временной области, анимировать спектрограммы в реальном времени и применять специальные эффекты для расширения стереополя.

https://realpython.com/python-wav-files/

Взглянем на внутреннюю реализацию списков в CPython, чтобы понять эту странную особенность.
https://codeconfessions.substack.com/p/why-do-python-lists-multiply-oddly

Настройка докеризованной среды Python — элегантный способ
В этом посте представлено пошаговое руководство по настройке докеризованной среды разработки Python с помощью VScode и расширения Dev Containers.

https://towardsdatascience.com/setting-a-dockerized-python-environment-the-elegant-way-f716ef85571d

Установка и выполнение приложений Python с использованием pipx
В этом руководстве вы узнаете об инструменте pipx, который позволяет удобно устанавливать и запускать пакеты Python как автономные приложения командной строки в изолированных средах.

https://realpython.com/python-pipx/

В Python добавлен JIT-компилятор

Доступен альфа выпуск языка программирования Python 3.13.0a6, который примечателен включением в состав ветки 3.13, на основе которой формируется осенний стабильный релиз Python 3.13, экспериментальной реализации JIT-компилятора, позволяющего добиться существенного повышения производительности. Для включения JIT в CPython добавлена сборочная опция "--enable-experimental-jit". Для сборки CPython с JIT требуется установка LLVM в качестве дополнительной зависимости.
https://pythoninsider.blogspot.com/2024/04/python-3123-and-3130a6-released.html

10 репозиториев GitHub для Master Python

Изучите Python с помощью учебных пособий, блогов, книг, проектной работы и упражнений. Получите доступ ко всему этому бесплатно на GitHub и присоединитесь к поддерживающему сообществу открытого исходного кода.
https://www.kdnuggets.com/10-github-repositories-to-master-python

Лучшие практики обеспечения безопасности Python для веб-разработчиков
Программирование в Интернете означает, что вам нужно больше заботиться о безопасности, поскольку каждый имеет доступ к вашему программному обеспечению. В этой статье обсуждаются ключевые шаги, которые вы можете предпринять, чтобы сделать свой код более
https://www.arjancodes.com/blog/best-practices-for-securing-python-applications/

Учебное пособие по расширенному AI-агенту Python — LlamaIndex, Ollama и Multi-LLM!

https://www.youtube.com/watch?v=JLmI0GJuGlY