Библиотека питониста | Python, Django, Flask
40.5K subscribers
2.77K photos
75 videos
51 files
4.35K links
Все самое полезное для питониста в одном канале.

Список наших каналов: https://t.me/proglibrary/9197

Курс по ML: https://cl

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

По рекламе: @proglib_adv
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b885cbd501cf3b2cdb5b36
Download Telegram
🐍 Учим Raspberry Pi распознаванию лиц

Из этой статьи вы узнаете, как написать программу распознавания лиц для Raspberry Pi. Обучите компьютер узнавать вас и членов вашей семьи, чтобы получать уведомления от умной системы контроля доступа по e-mail.

https://proglib.io/sh/KxzBl89uVe
Python Crash Course: 5 Fundamental Skills to Learn (2020)
Автор: Jason Scratch
Количество страниц: 109

Python можно относительно быстро и легко выучить, если придерживаться структурированного плана обучения. Данное быстрое и подробное введение в программирование на Python поможет вам научиться писать программы, решать задачи и создавать рабочие программы в кратчайшие сроки.

Скачать книгу
🧩 Кэширование в Python: алгоритм LRU

Чтобы применить LRU-кэширование в Python, достаточно добавить всего две строчки – импорт и объявление декоратора @lru_cache. Показываем на примерах, как и зачем его использовать.

https://proglib.io/sh/caZDGmS7hW
📊Django, Pandas и Chart.js для быстрой панели инструментов

Попробуем разобраться, как можно использовать Django, Pandas и Chart.js для быстрого отображения данных в виде различных графиков и диаграмм.

https://proglib.io/sh/T5rfZezgGQ
Advanced Python Development (2020)
Автор: Matthew Wilkes
Количество страниц: 628

Эта книга создана на основе базовых руководств по Python для объяснения различных особенностей языка, которые обычно не рассматриваются: от многократно используемых консольных скриптов, которые выполняют двойную работу в качестве микросервисов за счет использования точек входа, до эффективного использования asyncio для сопоставления данных из большого количества источников. Попутно книга охватывает линтинг на основе типов, тестирование с минимальными затратами и другие автоматические проверки качества, чтобы продемонстрировать надежный процесс разработки в реальном мире.

Скачать книгу
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Приглашаем вас на мероприятие "Серия онлайн семинаров по опциям базы данных Oracle":

1. Вебинар “Самые популярные опции базы данных Oracle”, пройдет 26 ноября в 11:00 Время Московское. Темы: Oracle Real Application Clusters (RAC), технология управления данных Advanced Compression и самая популярная опция в СУБД - Oracle Partitioning.

2. Вебинар “Недооцененные опции базы данных Oracle”, пройдет 3 декабря в 11:00 Время Московское.
Темы: технология Oracle Active Data Guard, уникальный инструмент Real Application Testing (RAT).

3. Вебинар “Новые опции базы данных Oracle”, пройдет 10 декабря в 11:00 Время Московское.
Темы: контейнерная архитектура БД или Multitenant Container Database, технология хранения информации в специализированном КЭШе – ORACLE DATABASE IN-MEMORY OPTION.

Участие в мероприятии бесплатное при условии предварительной регистрации.

Принять участие: https://vk.cc/aCDUIY 👈
🐍 10 классных функций Python 3.9

Новая версия популярного языка программирования вышла не так давно. Рассмотрим наиболее интересные возможности Python 3.9, изучить которые стоит как новичкам, так и профессионалам.

https://proglib.io/sh/BcYMgXt7sx
🖥🛠Брендовый неттоп vs самосборный мини-ПК: выбираем компьютер для программиста

Собрать компактный компьютер для программирования самому или взять готовый? Наш сравнительный обзор поможет выбрать. В него вошли восемнадцать неттопов и комплектующие для системника Mini ATX.

https://proglib.io/sh/C2ncqG1Vh9
Forwarded from SkillFactory PRO
Мы рады анонсировать Workshop “Data Science: Расти в экспертность или управление?” Акселератора Data Science от Skillfactory PRO 26 ноября (четверг) в 20:00

Участие бесплатно, необходима регистрация 👉 skillfactory.ru/dsexpert-workshop2611?utm_source=channel

Какой путь роста выбрать продвинутому специалисту Data Science: управлять командой или реализовывать проекты? В прямом эфире вы можете подробнее узнать об обоих вариантах, изучить опыт продвинутых экспертов и задать свои вопросы.

Эксперты:

- Иван Ямщиков, исследователь ИИ и когнитивных наук в Институте Макса Планка.
Cооснователь Creaited Labs, евангелист искусственного интеллекта в компании ABBYY

- Полина Полунина, ex-руководитель Data Science направлений HR, финансов и видеоаналитики в группе «М.Видео — Эльдорадо».
Победительница международных чемпионатов по анализу данных, основала с нуля 3 Data Science направления (HR, Финансы, Видео-аналитика)

Также в прямом эфире разработаем траекторию для ML-инженера, О. получил степень бакалавра в Московском техническом университете, затем продолжил обучение и получил степень магистра в инновационном ВУЗе по направлению “Data Science”, также активно проходит дополнительные курсы по Machine Learning и Data Science. Опыт работы О. в сфере Data Science уже насчитывает более 3-х лет, включая работу в России и за рубежом. На данный момент занимает должность “ML Engineer” в крупной международной компании.

Он хотел бы сейчас двигаться в сторону экспертности, но при этом быть универсальным специалистом, знать обо всём, а через 2-3 года начать делать управленческие шаги. Насколько это возможно и реализуемо? Нет ли в этом противоречий? Что на самом деле ему стоит предпринять? Ответы на все эти вопросы мы узнаем на нашем воркшопе, не пропустите!

📱 Обсудить в чате 👉 https://t.me/joinchat/CwioCE1FcYCCu9pzFzvFyQ