⚡️ Этот инструмент RAG с открытым исходным кодом для работы с вашими документами в режиме чата в последние несколько дней занимает лидирующие позиции на Github

- RAGUI с открытым исходным кодом для контроля качества инструмента
- Поддерживает локальные Lms и API-провайдеров
- Гибридный конвейер RAG с полнотекстовым и векторным поиском
- Мультимодальность
- Поддерживает Сложные рассуждения с декомпозицией вопросов
- Настраиваемый пользовательский
интерфейс,
- Расширяемая архитектура

▪ Github (https://github.com/Cinnamon/kotaemon)

@data_analysis_ml
@python_be1

Что выведет код ?
@python_be1

⚡Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

Машинное обучение: https://t.me/+OoPQS_MapaVkOWQy
Python: t.me/pythonl
2310 вопросов с python собеседований t.me/python_job_interview
ИИ/технологии t.me/vistehno
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
C#: t.me/csharp_ci
Go: t.me/Golang_google
Хакинг: t.me/linuxkalii
Java: t.me/javatg
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
C++/ t.me/cpluspluc
Devops: t.me/devOPSitsec
Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Big Data: t.me/bigdatai
Тестирование:https://t.me/+F9jPLmMFqq1kNTMy
Аналитика данных: https://t.me/+mAXY9ppJwitkMDBi
Kubernets: t.me/+vE7jzitan5QzZjVi
1900 разобранных вопросов с собеседований мл t.me/machinelearning_interview
Frontend https://t.me/+U3U3HoZzEglkNDdi
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog

🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers

📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

ИИ: t.me/vistehno

Книги по искусственному интеллекту https://t.me/+2rl907ptiWliYmYy

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Java разработчика: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6
Папка С# https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi
Папка frontend https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Бесплатный Chatgpt бот: t.me/Chatgpturbobot

🔥 1935 ГБ ОПЕНСОРС курсов: https://t.me/+1cPKgIcza4Y5NGFi
@python_be1
http://t.me/ai_machinelearning_big_data

⚡️ Clark — это инструмент командной строки для монтажа аудио и видео с возможностью установки временных меток.

Он разработан для пользователей, которые предпочитают работать в командной строке, обеспечивая точную обрезку и разделение медиафайлов.

Интерфейс TUI оснащен шкалой прокрутки и маркерами времени, которые группируются для уменьшения загромождения экрана.

🖥 Github (https://github.com/wong-justin/clark)

@pythonl
@python_be1

Какова разница между методами __getattr__ и __getattribute__?

Оба этих метода являются магическими.

🔘<code>__getattr__</code>
<pre language="python">
class Missing:
attr = 42

def __getattr__(self, name):
print(f"In __getattr__, asked for {name}")
return 73

m = Missing()
print(m.attr) # 42
print(m.xyz) # In __getattr__, asked for xyz; 73</pre>
Пример кода выше показывает, как метод используется для обработки запроса несуществующего атрибута xyz.

🔘<code>__getattribute__</code>
<pre language="python">
class Always:
attr = 42

def __getattribute__(self, name):
print(f"In __getattribute__, asked for {name}")
return 73

a = Always()
print(a.attr) # In __getattribute__, asked for attr; 73
print(a.xyz) # In __getattribute__, asked for xyz; 73</pre>
Здесь же можно увидеть, что метод используется для обработки запросов всех атрибутов, как существующих (attr), так и несуществующих (xyz).

✅ Таким образом, <code>__getattribute__</code> — это метод, который управляет всеми запросами атрибутов, тогда как <code>__getattr__</code> вызывается, когда <code>__getattribute__</code> не находит атрибут.

#вопросы_с_собеседований

@python_job_interview
@python_be1

🖥 GPT Computer Assistant

Это фреймворк на Python, предназначенный для создания интеллектуальных функций в ваших продуктах, таких как Apple Intelligence.

<code>from gpt_computer_assistant.remote import remote

remote.save_models("gpt-4o")
remote.save_openai_api_key("sk-**")</code>

▪ Github (https://github.com/Upsonic/gpt-computer-assistant#)

@pythonl
@python_be1

Deepfake video при помощи Python в Google Colab
https://youtu.be/Rj4qq-iQepg
@python_be1
https://youtu.be/Rj4qq-iQepg

Создание водяных знаков
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@python_be1

🖥 Шифрование и дешифрование в Python с помощью ООП

@pythonl
@python_be1

✂️ CSV Trimming
CSV Trimming - это Python пакет , предназначенный для очистки кривых CSV - таких, которые вы получаете при паркинге сайтов, устаревшими системами или плохо собранными данными и преобразовании их в чистые, хорошо отформатированные CSV с помощью всего одной строки кода.

Нет необходимости в сложных настройках или больших языковых моделях.

```<code>pip install csv_trimming</code>```

<pre language="python">
Python
import pandas as pd
from csv_trimming import CSVTrimmer

# Load your csv
csv = pd.read_csv("tests/documents/noisy/sicilia.csv")
# Instantiate the trimmer
trimmer = CSVTrimmer()
# And trim it
trimmed_csv = trimmer.trim(csv)
# That's it!
</pre>

• Github (https://github.com/LucaCappelletti94/csv_trimming)
@python_be1

⚡️ Awesome GPT Super Prompting

Большой курируемый список методов обхода ограничений на модели GPT.

<code>Внутри: </code>
- GPT Джейлбрейки
- GPT Prompt Leaks
- GPT Prompt Injection
- LLM Prompt Security
- Prompt Hack
- Prompt Security
- AI Prompt Engineering
- Adversarial Machine Learning

▪ Github (https://github.com/CyberAlbSecOP/Awesome_GPT_Super_Prompting)

@linuxkalii
@python_be1

Что такое %s?

%s — это специальное форматирующее поле, которое используется для вставки строковых значений в другие строки, а также для форматирования строк. Он является частью строкового форматирования, используемого в функциях print(), str.format(), и старом стиле форматирования с оператором %.
@python_be1

🔎 Разведочный анализ данных, c помощью одной строки кода

Разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) — это выявление скрытой информации в наборе данных.

sweetviz — библиотека, которая предоставляет важную информацию о наборе данных без написания большого количества кода.

<code>pip install sweetviz</code>

➡️ Читать дальше (https://telegra.ph/Razvedochnyj-analiz-dannyh-v-odnoj-stroke-koda-12-01)
🖥 Github (https://github.com/fbdesignpro/sweetviz)

@pythonl
@python_be1

Что выведет код ?
@python_be1

Machine Learning: Медицинский дайджест 1.09-07.09 2024 г
@python_be1
https://habr.com/ru/articles/841870/