Напишите свой первый макрос Python в LibreOffice

Эта статья объясняет, как настроить макрос LibreOffice для Python, и поможет вам написать свой первый макрос Python в LibreOffice Calc и Writer.

https://www.debugpoint.com/first-python-macro-libreoffice/

Извлечение данных из Викиданных с использованием SPARQL и Python

Викиданные — это бесплатный многоязычный граф знаний, который содержит структурированные данные по широкому кругу тем, от людей и организаций до местоположений и событий. Хотя веб-интерфейс Викиданных позволяет вам просматривать и искать данные, иногда вам может понадобиться извлечь данные и работать с ними программно. В этом руководстве мы покажем, как использовать язык запросов SPARQL и библиотеку SPARQLWrapper в Python для запроса и извлечения данных из Викиданных и преобразования фреймов данных pandas.

https://medium.com/@jelle.vankerkvoorde/extracting-data-from-wikidata-using-sparql-and-python-59e0037996f

Как использовать ChatGPT в Python | Неофициальное руководство по Python API ChatGPT

ChatGPT Unoffical Python API — https://github.com/terry3041/pyChatGPT
ChatGPT Руководство по коду Google Colab — https://colab.research.google.com/drive/1vl98oSAIK14wa5Fa0bFVc-o8zj2dJvUD?usp=sharing

Новый пакет #Python под названием mapwidget — создание интерактивных 3D-карт в среде Jupyter с использованием популярных библиотек JavaScript, таких как #CesiumJS , #Mapbox , #MapLibre , #Leaflet и #OpenLayers

https://github.com/giswqs/mapwidget

МОДЕЛИ CHATGPT С ОТКРЫТЫМ ИСХОДНЫМ КОДОМ: ПОШАГОВОЕ РУКОВОДСТВО

В этой статье мы объясним, как работают модели ChatGPT с открытым исходным кодом и как вы можете их запускать. Мы рассмотрим две разные модели с открытым исходным кодом, а именно Alpaca и GPT4All. К концу этой статьи вы должны хорошо понимать эти модели и уметь запускать их в Python. Поскольку эти модели имеют открытый исходный код, они доступны бесплатно, и вам не нужно использовать платный API OpenAI для доступа к ним.
https://www.listendata.com/2023/03/open-source-chatgpt-models-step-by-step.html

Массовое обновление для Auto-GPT: выполнение кода! 🤖💻

Auto-GPT теперь может писать собственный код, используя #gpt4 , и выполнять скрипты Python! Это позволяет ему рекурсивно отлаживать, разрабатывать и самосовершенствоваться..

https://github.com/Torantulino/Auto-GPT

SQL-запросы в Python 🔥

Загрузите SQL-запросы и преобразуйте их в Pandas Dataframe. Проверь это: https://github.com/Sumanth077/ML-Tutorials/blob/main/SQL%20in%20Python.ipynb

Лучшие IDE Python для Linux

Являетесь ли вы программистом или нет, вы наверняка слышали о языке программирования Python . Python широко используется в искусственном интеллекте и машинном обучении, одних из самых популярных модных словечек в вычислительной технике.

Поскольку это популярный язык программирования, вы, возможно, уже знаете его или заинтересованы в его изучении.

Когда кто-то изучает язык программирования, ему пригодится IDE (интегрированная среда разработки). Это упрощает программирование, предоставляя вам доступ к нескольким утилитам в несколько кликов.

В частности, он предоставляет такие функции, как подсветка синтаксиса, отладка и т. д., в одном месте.

Если вы изучаете Python и хотите использовать IDE для тестирования, я составил их список, чтобы помочь вам.

https://itsfoss.com/best-python-ides-linux/

30 лучших библиотек Python для машинного обучения

В этой статье вы увидите 30 лучших библиотек Python для машинного обучения.

Сегодня Python является одним из самых популярных языков программирования и заменил многие языки в отрасли. Существуют различные причины его популярности, и одна из них заключается в том, что у python есть большая коллекция библиотек.
https://shly.link/g7QQJ

Гиперсовременный набор инструментов Python

В этом посте содержится ясность относительно Hypermodern Python Toolbox — инструментов, которые устанавливают стандарт для Python в 2023 году 💎
https://levelup.gitconnected.com/hypermodern-python-toolbox-355412944a06

(если пост не открывается полностью, войдите в режиме инкогнито)

Прощай, os.path: 15 приемов Pathlib для быстрого освоения файловой системы в Python

Никаких головных болей и нечитаемого кода отos.path
https://towardsdatascience.com/goodbye-os-path-15-pathlib-tricks-to-quickly-master-the-file-system-in-python-881213ca7c21

50+ проектов Python (10 строк кода)

Этот репозиторий GitHub содержит более 50 приложений Python всего с 10 строками кода!

В этом репозитории вы найдете широкий спектр тем, таких как машинное обучение, глубокое обучение, графический интерфейс, компьютерное зрение и разработка API. https://shly.link/grSFs

Google объявляет список из 574 пакетов Python в своей новой службе «Гарантированное программное обеспечение с открытым исходным кодом».

https://cloud.google.com/assured-open-source-software/docs/supported-packages#python

16 причуд Python, которые нужно знать новичкам, чтобы повысить свой уровень

Если вы уже некоторое время изучаете Python и чувствуете, что готовы поднять свои навыки Python на новый уровень, эта статья для вас.

(если пост не открывается полностью, войдите в режиме инкогнито)

https://python.plainenglish.io/16-python-quirks-beginners-need-to-know-to-level-up-5e0469244a95

Представляем segment-anything-py, официальный пакет #Python для модели Meta AI Segment Anything. Установите его с помощью одной командной строки: «pip install segment-anything-py»

https://pypi.org/project/segment-anything-py/

Станьте сертифицированным Google Data Scientist, потратив 0 долларов США на бесплатные сертификационные курсы по Data Science с использованием Python от Google.

1. Изучите основы Python для анализа данных
2. Основы науки о данных
3. Наука о данных с Python
4. Ускоренный курс по машинному обучению

Представляем segment-geospatial, пакет Python для сегментации геопространственных данных с помощью модели Segment Anything Model (SAM) GitHub: https://github.com/opengeos/segment-geospatial

10 лучших IDE Python для использования в 2023 году

Существует множество IDE Python , в этой статье мы перечислим лучшие IDE Python для Linux. Независимо от того, новичок вы в программировании или опытный разработчик, мы предоставим вам все необходимое.

https://www.tecmint.com/best-python-ides-for-linux-programmers/

Алгоритмы динамического программирования, которые должен знать каждый программист

Динамическое программирование — популярный метод в компьютерных науках и разработке программного обеспечения, который играет решающую роль в соревновательном программировании. Это метод решения сложных проблем путем их разбиения на более мелкие подзадачи и решения каждой подзадачи только один раз с сохранением решений подзадач, чтобы их можно было повторно использовать при необходимости. В этом блоге мы рассмотрим необходимые алгоритмы динамического программирования, которые должен знать каждый конкурентоспособный программист.
https://dev.to/rishitashaw/dynamic-programming-algorithms-every-programmer-should-know-3915

PandasGUI — главный секрет легкого анализа данных

Практический обзор PandasGUI для анализа данных.
https://shly.link/i0FUX