🖥 Code 2 Prompt
Мощный инструмент командной строки, который генерирует качественные промпты и предназначен для упрощения взаимодействия между разработчиками и LLM для генерации и анализа кода, документирования и выполнения задач по улучшению существующего кода.
Ключевые особенности:
- Поддержка нескольких языков программирования
- Интеграция с .gitignore
- Настраиваемое форматирование вывода с помощью шаблонов Jinja2
- Автоматический обход каталогов
Code2Prompt упрощает создание информативных комментариев по коду, что делает его ценным инструментом для разработчиков, желающих улучшить документацию и совместную работу по своим проектам.
https://github.com/raphaelmansuy/code2prompt
@python_be1
https://github.com/raphaelmansuy/code2prompt
Мощный инструмент командной строки, который генерирует качественные промпты и предназначен для упрощения взаимодействия между разработчиками и LLM для генерации и анализа кода, документирования и выполнения задач по улучшению существующего кода.
Ключевые особенности:
- Поддержка нескольких языков программирования
- Интеграция с .gitignore
- Настраиваемое форматирование вывода с помощью шаблонов Jinja2
- Автоматический обход каталогов
Code2Prompt упрощает создание информативных комментариев по коду, что делает его ценным инструментом для разработчиков, желающих улучшить документацию и совместную работу по своим проектам.
https://github.com/raphaelmansuy/code2prompt
@python_be1
https://github.com/raphaelmansuy/code2prompt
🖥 tslearn — библиотека Python для анализа временных рядов и решения подобных ML-задач
— pip install tslearn
tslearn — это библиотека Python, которая предоставляет ML-инструменты для анализа временных рядов.
tslearn основана на библиотеках scikit-learn, numpy и scipy.
🖥 GitHub https://github.com/tslearn-team/tslearn
🟡 Доки https://tslearn.readthedocs.io/en/stable/?badge=stable#installation
@python_be1
https://github.com/tslearn-team/tslearn
— pip install tslearn
tslearn — это библиотека Python, которая предоставляет ML-инструменты для анализа временных рядов.
tslearn основана на библиотеках scikit-learn, numpy и scipy.
🖥 GitHub https://github.com/tslearn-team/tslearn
🟡 Доки https://tslearn.readthedocs.io/en/stable/?badge=stable#installation
@python_be1
https://github.com/tslearn-team/tslearn
🖥 Как построить полигональную сетку по изображению с помощью Python?
— pip install numpy mediapipe supervision pillow
В целом ничего сложного, нам понадобятся библиотеки numpy, mediapipe, supervision и pillow
Пробуйте)
@python_be1
— pip install numpy mediapipe supervision pillow
В целом ничего сложного, нам понадобятся библиотеки numpy, mediapipe, supervision и pillow
Пробуйте)
@python_be1
🖥 Open3D — современная библиотека Python для 3D моделирования
— pip install open3d
Open3D — это open-source библиотека, которая поддерживает быструю разработку ПО, работающего с 3D-данными.
Фронтенд Open3D предоставляет набор тщательно отобранных структур данных и алгоритмов на языках C++ и Python. Бэкэнд высоко оптимизирован и настроен на распараллеливание.
Основные возможности Open3D:
— поддержка структур 3D-данных
— алгоритмы обработки 3D-данных
— реконструкция сцены
— Выравнивание поверхностей
— 3D-визуализация
— рендеринг с учётом физики (PBR)
— поддержка машинного 3D-обучения с помощью PyTorch и TensorFlow
— ускорение GPU для основных 3D-операций
https://github.com/isl-org/Open3D
https://www.open3d.org/docs/release/
@python_be1
https://github.com/isl-org/Open3D
— pip install open3d
Open3D — это open-source библиотека, которая поддерживает быструю разработку ПО, работающего с 3D-данными.
Фронтенд Open3D предоставляет набор тщательно отобранных структур данных и алгоритмов на языках C++ и Python. Бэкэнд высоко оптимизирован и настроен на распараллеливание.
Основные возможности Open3D:
— поддержка структур 3D-данных
— алгоритмы обработки 3D-данных
— реконструкция сцены
— Выравнивание поверхностей
— 3D-визуализация
— рендеринг с учётом физики (PBR)
— поддержка машинного 3D-обучения с помощью PyTorch и TensorFlow
— ускорение GPU для основных 3D-операций
https://github.com/isl-org/Open3D
https://www.open3d.org/docs/release/
@python_be1
https://github.com/isl-org/Open3D
🖥 Мощная шпаргалка по Python
Здесь приводится много информации, которая будет полезна начинающим и продвинутым питонистам: от базовых структур данных, ООП и работы с файлами — до создания асинхронных приложений и работы с SQL
🟡 Python Cheatsheet https://www.pythonsheets.com/
@python_be1
Здесь приводится много информации, которая будет полезна начинающим и продвинутым питонистам: от базовых структур данных, ООП и работы с файлами — до создания асинхронных приложений и работы с SQL
🟡 Python Cheatsheet https://www.pythonsheets.com/
@python_be1
Автономизация процессов в 2024 году становится новой нормой. Компании с помощью ML и AI оптимизируют бизнес-процессы. Рынок AI-решений стремительно растет, а спрос на специалистов по Data Science и ML бьет рекорды.
📊 Факты и цифры:
- Рынок Data Science и ML ежегодно растет на 30%.
- Средняя зарплата специалистов в России — 171 000 рублей.
- Спрос на специалистов вырос на 50% за последние два года.
ТГУ и Skillfactory запускают онлайн-магистратуру "Науки о данных и машинное обучение". Программа готовит специалистов для всех секторов экономики: от ритейла и банков до медицины и промышленности.
🎓 Преимущества программы:
- Реальные задачи от индустрии: программа основана на актуальных кейсах.
- Обучение с нуля: достаточно любого диплома высшего образования.
- Эксперты индустрии: преподаватели из ТГУ и IT-практики
- Онлайн-формат: студенческие льготы и диплом очной формы ТГУ. Стоимость обучения первый год — от 270 рублей в месяц!
- Гибкость: выберите формат выпускной работы — диссертация или бизнес-задача.
🌟 Присоединяйтесь сейчас! Оставляйте заявку и получите подготовительный курс бесплатно. Записаться тут: https://go.skillfactory.ru/L244IQ
@python_be1
https://go.skillfactory.ru/L244IQ
📊 Факты и цифры:
- Рынок Data Science и ML ежегодно растет на 30%.
- Средняя зарплата специалистов в России — 171 000 рублей.
- Спрос на специалистов вырос на 50% за последние два года.
ТГУ и Skillfactory запускают онлайн-магистратуру "Науки о данных и машинное обучение". Программа готовит специалистов для всех секторов экономики: от ритейла и банков до медицины и промышленности.
🎓 Преимущества программы:
- Реальные задачи от индустрии: программа основана на актуальных кейсах.
- Обучение с нуля: достаточно любого диплома высшего образования.
- Эксперты индустрии: преподаватели из ТГУ и IT-практики
- Онлайн-формат: студенческие льготы и диплом очной формы ТГУ. Стоимость обучения первый год — от 270 рублей в месяц!
- Гибкость: выберите формат выпускной работы — диссертация или бизнес-задача.
🌟 Присоединяйтесь сейчас! Оставляйте заявку и получите подготовительный курс бесплатно. Записаться тут: https://go.skillfactory.ru/L244IQ
@python_be1
https://go.skillfactory.ru/L244IQ
🖥 Теория + Notebook'и с практическими заданиями по основным темам Python
Здесь объясняются структуры данных, ООП, различные принципы и паттерны типа SOLID, обработка ошибок, написание тестов и много всего другого (в т.ч. алгоритмы сортировки), что можно освежить перед собеседованием
🟡 Hands on Programming with Python
🟡 Ссылка сразу на все Notebook'и
https://chemaar.github.io/python-programming-course/#programming_resources
https://github.com/chemaar/python-programming-course/tree/master/intro-programming
@python_be1
https://chemaar.github.io/python-programming-course/#programming_resources
Здесь объясняются структуры данных, ООП, различные принципы и паттерны типа SOLID, обработка ошибок, написание тестов и много всего другого (в т.ч. алгоритмы сортировки), что можно освежить перед собеседованием
🟡 Hands on Programming with Python
🟡 Ссылка сразу на все Notebook'и
https://chemaar.github.io/python-programming-course/#programming_resources
https://github.com/chemaar/python-programming-course/tree/master/intro-programming
@python_be1
https://chemaar.github.io/python-programming-course/#programming_resources
🖥 Tach
Крутой и полезный инструмент: контроля вызова модулей и зависимостей для Python, напсианная на Rust.
С помощью Tach вы можете управлять тем, какие модули Python полагаются на какие другие. Чтобы избежать жесткой зависимости, модули также могут указывать общедоступный интерфейс.
В результате получается модульная, разделенная конструкция, которая упрощает разработку и обслуживание.
Любая попытка одного модуля импортировать другой, который явно не объявлен как зависимость, приведет к сообщению об ошибке от Tach. Когда для модуля установлен «строгий режим», Tach выдаст ошибку, если другой модуль попытается импортировать из него без использования его общедоступного интерфейса.
1. Он может показать что откуда кого вызывает и обращается в масштабе проекта, например (особенно, если он чужой)
2. Для CI процесса важно проверить перед деплоем, все ли ок, эта штука помогает это сделать
3. Контроль при коллективной разработке. Ставите ограничения на main например и фиг кто добавит в вызовы туда лишнее
pip install tach
▪ Github https://github.com/gauge-sh/tach
@python_be1
Крутой и полезный инструмент: контроля вызова модулей и зависимостей для Python, напсианная на Rust.
С помощью Tach вы можете управлять тем, какие модули Python полагаются на какие другие. Чтобы избежать жесткой зависимости, модули также могут указывать общедоступный интерфейс.
В результате получается модульная, разделенная конструкция, которая упрощает разработку и обслуживание.
Любая попытка одного модуля импортировать другой, который явно не объявлен как зависимость, приведет к сообщению об ошибке от Tach. Когда для модуля установлен «строгий режим», Tach выдаст ошибку, если другой модуль попытается импортировать из него без использования его общедоступного интерфейса.
1. Он может показать что откуда кого вызывает и обращается в масштабе проекта, например (особенно, если он чужой)
2. Для CI процесса важно проверить перед деплоем, все ли ок, эта штука помогает это сделать
3. Контроль при коллективной разработке. Ставите ограничения на main например и фиг кто добавит в вызовы туда лишнее
pip install tach
▪ Github https://github.com/gauge-sh/tach
@python_be1
GitHub
GitHub - gauge-sh/tach: A Python tool to visualize + enforce dependencies, using modular architecture 🌎 Open source 🐍 Installable…
A Python tool to visualize + enforce dependencies, using modular architecture 🌎 Open source 🐍 Installable via pip 🔧 Able to be adopted incrementally - ⚡ Implemented with no runtime impact ♾️ Intero...