📊 Прокачиваем SQL — от базовых основ до продвинутой аналитики!

SQL Academy — платформа, где тебя не будут грузить скучной теорией. Здесь ты реально учишься на практике: решаешь задачи, пишешь запросы, и сразу видишь результат.

Что ждёт внутри:
🖱Интерактивные тренажёры прямо в браузере;
🖱Задачи по реальным кейсам: от продаж до аналитики;
🖱Пошаговое обучение: от базовых SELECT до оконных функций;
🖱Подсказки, разборы и примеры для каждого этапа;
🖱Полностью на русском и БЕСПЛАТНО.

✍️ Подойдёт:
🟢Начинающим, чтобы вкатиться в аналитику;
🟢Разработчикам, чтобы освежить SQL;
🟢Аналитикам и дата-сайентистам — как прокачка на практике.

👨‍💻 Не просто читай — пробуй, пиши код, анализируй данные, как в боевых проектах.

👍 Сохраняем и учимся БЕСПЛАТНО ТУТ

#doc #sql #database

⌨️ Как правильно работать с виртуальным окружением в Python: venv + pip

Хочешь, чтобы твои проекты были изолированы, чистые и без конфликтов библиотек?

Освой venv — встроенный инструмент Python для создания виртуального окружения, где каждый проект живёт в своей песочнице. Никакого бардака в глобальной системе!

👨‍💻 Создание и активация окружения:

python -m venv myenv         # Создаём виртуальное окружение
source myenv/bin/activate    # Активация на Linux/macOS
myenv\Scripts\activate       # Активация на Windows

⚠️ Выключение и удаление:

deactivate                   # Отключение окружения
rm -r myenv                  # Удаление на Linux/macOS
rmdir /s myenv               # Удаление на Windows

📦 Работа с зависимостями:

pip install <package>        # Установка библиотеки
pip install -U <package>     # Обновление
pip uninstall <package> -y   # Удаление

pip freeze                   # Список зависимостей
pip freeze > requirements.txt   # Сохраняем в файл
pip install -r requirements.txt # Установка из файла

💬 Полезные команды pip:

pip list                     # Список установленных библиотек
pip show <package>           # Инфо о библиотеке
pip check                    # Поиск конфликтов версий
pip cache purge              # Очистка кэша pip

💡 Совет:
Добавь venv/ в .gitignore, чтобы не пушить окружение в репозиторий. Один`requirements.txt` — и проект можно разворачивать за секунды!

📌 Сохраняй шпаргалку, пригодится.

#python #doc #cheatsheet

🔥 Оживляем пиксели по-взрослому!

Lada — умное Python приложение на базе ИИ, предназначенное для восстановления пикселизированных, "взрослых" видео и возвращение картинке былой чёткости 😈

Работать с ним можно как через удобный графический интерфейс, так и прямо из командной строки.

⚠️ Что важно знать:

➡️ Нужна видеокарта Nvidia с поддержкой CUDA;
➡️ Для видео в 1080p потребуется минимум 6–8 ГБ видеопамяти, для 4K — желательно побольше.
➡️ Всё восстановленное видео можно сохранить в отдельный файл — без искажений и артефактов.

⚙️ GitHub/Инструкция

@githubdevs

#python #soft #github

🔥 Крутая реализация кнопки подтверждения заказа для твоего проекта

📂 Код на codepen

👇 Готовые исходники в архиве

#soft #code

😱 Кружка вызывающая инсульт жЁпы

На маркетплейсы завезли идеальный пранк — фейковую кружку с якобы пролитым чаем.

Цена вопроса 1200 рублей.

😂 Как размыть лица на фото с помощью Python и OpenCV

Если тебе нужно быстро замазать лица на снимке — вот тебе универсальный скрипт!

Работает на основе каскадов Хаара и добавляет эффект размытия по каждому найденному лицу.

💻 Готовый скрипт:

import cv2
from typing import Tuple


def load_image(path: str) -> cv2.Mat:
    """Загружает изображение с указанного пути."""
    image = cv2.imread(path)
    if image is None:
        raise FileNotFoundError(f"Изображение не найдено: {path}")
    return image


def detect_faces(image: cv2.Mat) -> Tuple[Tuple[int, int, int, int], ...]:
    """Находит лица на изображении с помощью каскада Хаара."""
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(
        cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml"
    )
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
    return tuple(faces)


def blur_faces(image: cv2.Mat, faces: Tuple[Tuple[int, int, int, int], ...]) -> cv2.Mat:
    """Размывает найденные лица на изображении."""
    for (x, y, w, h) in faces:
        face_roi = image[y:y+h, x:x+w]
        blurred = cv2.GaussianBlur(face_roi, (99, 99), 30)
        image[y:y+h, x:x+w] = blurred
    return image


def save_image(image: cv2.Mat, path: str) -> None:
    """Сохраняет изображение на диск."""
    cv2.imwrite(path, image)


if __name__ == "__main__":
    input_path = "/home/kali/Coding/TEST/man.png"
    output_path = "blurred_faces.jpg"

    img = load_image(input_path)
    found_faces = detect_faces(img)

    print(f"👀 Найдено лиц: {len(found_faces)}")

    blurred_img = blur_faces(img, found_faces)
    save_image(blurred_img, output_path)

    print(f"✅ Сохранено: {output_path}")

👨‍💻 Возможности:
🖱 Автоматическое обнаружение лиц;
🖱 Размытие без потери качества остальной части фото;
🖱 Работает за считанные секунды;
🖱 Код полностью на Python + OpenCV.

📂 Сохраняй и экспериментируй! Лойс не забудь поставить 👍

#python #soft #code

💻 Как проходить собеседование на Python разработчика

Шпаргалка которая содержит в себе более 150 вопросов и ответов с собеседований по языку программирования Python, на русском.

Сохраняй, пригодится! 👍

#doc #python #cheatsheet

💻 Как проходить собеседование на Python разработчика

👨‍💻 Правила написания функций в Python + специализированные функции. Шпаргалка на русском

✅ Создание/вызов функции;
✅ Аргументы функции;
✅ Обязательные аргументы функции;
✅ Аргументы, заданные по-умолчанию;
✅ Аргументы произвольной длины;
✅ Область видимости;
✅ Рекурсия;
✅ Специализированные функции: lambda, map, filter, reduce, zip.

#doc #python #russian

👨‍💻 Правила написания функций в Python + специализированные функции. Шпаргалка на русском

🚀 OpenAlternative — пополняемая, тщательно отобранная коллекция лучших open-source решений, заменяющих популярные платные программы.

Просто выбираем нужный инструмент и получаем подборку альтернатив с описанием, отсортированную в топик, который строится исходя из звёзд, форков и активности репозитория.

Что предлагает OpenAlternative:
💬 Обширный каталог: Более 500 альтернативных инструментов, охватывающих различные категории — от управления проектами до аналитики данны.
💬 Экономия средств: Переход на open-source решения позволяет снизить затраты на программное обеспечение без потери функциональност.
💬 Прозрачность и безопасность: Открытый исходный код обеспечивает высокий уровень безопасности и возможность адаптации под индивидуальные потребност.

🔗 Сохраняй, пригодится!

#soft

😂

С добрым утром, хорошего дня сталкеры! ☕️

👺 FaceEnhance — инструмент который прокачивает до идеала лица на AI-картинках.

🧑‍💻 Что умеет:
💬 Дорабатывает лица в нейросетевых изображениях без искажения фона и освещения.
💬 Повышает качество и точность деталей лица.
💬 Работает через простой скрипт или удобный Gradio-интерфейс.

⚙️ Как установить:

git clone https://github.com/RishiDesai/FaceEnhance
cd FaceEnhance
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python install.py

😰 Протестировать можно одной командой:

python test.py --input examples/dany_gpt_1.png --ref examples/dany_face.jpg --out examples/dany_enhanced.png

⌨️ Есть даже веб-интерфейс на Gradio (python demo.py) для быстрого теста без кода.

5️⃣ GitHub/Инструкция

#python #soft #code