⏳ maya — это удобная обёртка над стандартным модулем datetime в Python, созданная для упрощения работы с датами и временем.

Ориентирована на удобство, читаемость и "человеко-дружелюбный" API.

Основные особенности:
🔵Удобный парсинг дат и времени из строк, включая естественный язык
🔵Конвертация дат в ISO 8601, RFC 3339, datetime, epoch
🔵Генерация временных интервалов с шагом (дни, часы и т.д.)
🔵Человекочитаемый вывод времени (например, "2 years ago")
🔵Автоматическая работа с часовыми поясами
🔵Основана на pendulum и dateutil

➡️Установка: pip install maya

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

DeepMesh — это современная система генерации 3D-моделей, написанная на Python. Сочетает в себе авто-регрессионные трансформеры и обучение с подкреплением для создания высококачественных треугольных сеток на основе облаков точек или изображений.

Основные возможности:
🔵Генерация треугольных 3D-сеток на основе облаков точек или изображений
🔵Использование авто-регрессионного трансформера с механизмом внимания
🔵Токенизация 3D-сеток с сохранением топологии
🔵Поддержка генерации до 30 000 граней при высоком разрешении
🔵Обучение с подкреплением через Direct Preference Optimization
🔵Использование человеческих предпочтений для улучшения качества
🔵Высокая визуальная реалистичность и сохранение мелких деталей

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🚀 OnnxOCR — это лёгкая и быстрая система оптического распознавания текста (OCR), основанная на PaddleOCR, но полностью независимая от фреймворка PaddlePaddle.

Использует модели, преобразованные в формат ONNX, что обеспечивает высокую точность и производительность при распознавании текста.

Основные особенности:
⏺Поддержка более 80 языков
⏺Высокая производительность
⏺Кроссплатформенность
⏺Лёгкая интеграция
⏺Работа без PaddlePaddle
⏺Использование моделей PPOCRv4 в формате ONNX
⏺Поддержка ARM и x86
⏺Возможность использования через Docker
⏺Совместимость с ONNX Runtime

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🧠 snnTorch — это Python-библиотека для создания нейросетей, которые работают не просто как обычные, а похожи на мозг — они обрабатывают информацию с помощью коротких электрических импульсов, или "спайков". Это делает их более биологически реалистичными и позволяет решать задачи, где важна временная динамика и энергосбережение.

Построена на основе PyTorch и позволяет быстро запускать такие сети на видеокартах с помощью удобных инструментов.

Основные возможности:
🔵Реализация спайковых нейронов, таких как Leaky Integrate-and-Fire
🔵Совместимость с PyTorch и использование его инструментов
🔵Обучение с помощью суррогатных градиентов
🔵Поддержка обучения на GPU и ускорение вычислений
🔵Экспорт моделей для работы с другими нейроморфными библиотеками
🔵Наличие обучающих материалов и примеров для быстрого старта
🔵Работа с нейроморфными датасетами и временными данными

➡️Установка: pip install snntorch

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🤖 Teleshare — это проект настраиваемого Telegram-бота, предназначенного для обмена файлами.

Позволяет пользователям загружать файлы и получать уникальные ссылки для их распространения, а также обеспечивает управление доступом и автоматическое удаление контента

Основные возможности бота:
⏺Автоматическая генерация ссылок на файлы
⏺Команда удаления ссылок и файлов
⏺Поддержка рассылки сообщений
⏺Настройка автоудаления файлов
⏺Принудительная подписка на каналы
⏺Поддержка нескольких ссылок с разных каналов
⏺Защита контента от неавторизованного доступа
⏺Возможность бана и разбана пользователей
⏺Управление файлами из резервного канала

Основные библиотеки:
✅pyrogram
✅TgCrypto
✅motor
✅pydantic

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🌐Lookyloo — это веб-интерфейс, который позволяет пользователям захватывать страницы веб-сайтов и отображать древовидную структуру доменов, которые вызывают друг друга.

Помогает составить карту пути веб-страницы.

Основные особенности:
🔵Захват страниц веб-сайтов.
🔵Отображение древа доменов, вызывающих друг друга.
🔵Картографирование пути веб-страницы.
🔵Самодокументированный API с помощью Swagger.
🔵Доступен клиент Python pylookyloo.

➡️Установка: pip install pylookyloo

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Roop — это инструмент для замены лица в видео с использованием всего одной фотографии.

Основные возможности:
🔵Замена лица в видео: Позволяет заменить лицо в видео на другое, используя только одну фотографию желаемого лица.
🔵Без обучения моделей: Не требует предварительного обучения или использования больших наборов данных.
🔵Поддержка различных платформ: Работает на Windows, macOS и Linux.
🔵Использование GPU: Поддерживает ускорение с помощью GPU для повышения производительности.

➡️Установка: pip install roop-pip

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Dulwich — это проект, который представляет собой реализацию системы контроля версий Git на чистом Python.

Основные особенности:
🔵Реализация Git на чистом Python
🔵Не требует установленного Git
🔵Поддержка низкоуровневого и высокоуровневого API
🔵Возможность использования расширений на Rust
🔵Совместимость с различными версиями Python и PyPy
🔵Встроенные команды, аналогичные Git (clone, commit, push и др.)
🔵Подходит для встраивания в Python-приложения

➡️Установка: pip install dulwich

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🤖 TGPy — это проект Telegram-бота, позволяющего запускать фрагменты Python-кода прямо в сообщениях Telegram.

Объединяет возможности Telegram и Python, чтобы легко создавать функции, модули и команды для автоматизации и работы с данными.

Основные возможности:
⏺Выполнение кода в чате
⏺Интеграция с Telegram API
⏺Создание и использование модулей
⏺Настройка команд и хуков
⏺Поддержка TeX
⏺Выполнение внешних команд

Основные библиотеки:
✅Telethon

➡️Установка: pipx install tgpy

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🗣OuteTTS — это интерфейс для моделей текст-в-речь (TTS), разработанный на базе архитектуры LLaMa.

Ориентирован на локальное использование и голосовое клонирование без необходимости в громоздких внешних адаптерах.

Основные особенности:
🔵Чистая языковая модель, использующая аудио в виде языковых токенов
🔵Голосовое клонирование без необходимости обучения на новых данных
🔵Поддержка различных бэкендов, включая Llama.cpp и Hugging Face Transformers
🔵Возможность работы на устройствах без GPU
🔵Использование архитектуры LLaMa для синтеза речи
🔵Модели разного размера для разных задач (от 350M до 1B параметров)

➡️Установка: pip install outetts

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🤖 RadioPlayerV3 — это проект Telegram-бота, разработанный для трансляции непрерывного радио, музыки и прямых трансляций с YouTube непосредственно в голосовые чаты групп или каналов.

Основные возможности:
⏺Поддержка плейлистов с очередью и круглосуточным радио.
⏺Прямые трансляции с YouTube.
⏺Автоматическое переключение на радио при завершении плейлиста.
⏺Интерактивное управление через кнопки и команды.
⏺Динамическое обновление названия голосового чата с текущей песней.
⏺Предзагрузка следующих треков для плавного воспроизведения

Основные библиотеки:
✅pyrogram
✅PyTgCalls
✅ffmpeg-python

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔍Surprise — это Python-библиотека для построения и анализа рекомендательных систем, работающих с явными оценками пользователей.

Основные возможности:
🔵Поддержка различных алгоритмов рекомендательных систем
🔵Работа с встроенными и пользовательскими датасетами
🔵Удобные инструменты для оценки качества моделей (кросс-валидация, RMSE, MAE)
🔵Поддержка поиска по сетке гиперпараметров
🔵Простая интеграция новых алгоритмов
🔵Поддержка различных метрик сходства (например, косинус, корреляция Пирсона)

➡️Установка: pip install scikit-surprise

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🚀 Jittor — это высокопроизводительный фреймворк для глубокого обучения, разработанный с использованием технологии компиляции «just-in-time» и концепции мета-операторов.

Ориентирован на гибкость, производительность и возможность настройки, предоставляя исследователям и разработчикам мощные инструменты для создания и оптимизации моделей машинного обучения.

Основные особенности:
🔵JIT-компиляция: Весь фреймворк и мета-операторы компилируются во время выполнения, что позволяет генерировать высокопроизводительный код, специализированный для конкретной модели.
🔵Мета-операторы: Предоставляет классы операторов, похожих на Numpy, называемых мета-операторами. Модель глубокого обучения, построенная на этих мета-операторах, компилируется в высокопроизводительный код для CPU или GPU в реальном времени.
🔵Унифицированное выполнение графов: Для управления мета-операторами Jittor использует высоко оптимизированный способ выполнения вычислительных графов, называемый унифицированным выполнением графов.
🔵Поддержка Python: Фронтенд написан на Python, что обеспечивает удобный интерфейс для пользователей.
🔵Богатая библиотека моделей: Включает множество высокопроизводительных библиотек моделей, охватывающих задачи распознавания изображений, обнаружения, сегментации, генерации, дифференцируемой визуализации, геометрического обучения, обучения с подкреплением и другие.

➡️Установка: python -m pip install jittor

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🎞 VideoMind — это проект с открытым исходным кодом для анализа длинных видео.

Предназначена для решения сложных задач понимания видеоконтента: локализации, проверки и генерации ответов на основе видео.

Как это работает:
🔵VideoMind построен по архитектуре Chain-of-LoRA, где каждый агент выполняет отдельную задачу:
🔵Planner — разбивает запрос на подзадачи;
🔵Grounder — находит релевантные временные отрезки в видео;
🔵Verifier — проверяет точность найденных отрезков;
🔵Answerer — формирует финальный ответ на вопрос.

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📺 Почему None не равно False в Python

В данном Shorts разберёмся, почему None != False в Python.

➡️Справочник Программиста. Подписаться