tinygrad — фреймворк Python для Deep Learning
— pip install tinygrad
tinygrad имеет встроенную библиотеку для работы с нейросетями, используя разные классы, оптимизаторы и инструменты для управления состоянием нейросетей.
В tinygrad есть JIT, чтобы всё работало быстро.
Также tinygrad имеет отличную поддержку нескольких GPU, что позволяет удобно параллелить операции над тензорами с помощью Tensor.shard.
https://github.com/tinygrad/tinygrad?tab=readme-ov-file
@python_be1
https://github.com/tinygrad/tinygrad?tab=readme-ov-file
— pip install tinygrad
tinygrad имеет встроенную библиотеку для работы с нейросетями, используя разные классы, оптимизаторы и инструменты для управления состоянием нейросетей.
В tinygrad есть JIT, чтобы всё работало быстро.
Также tinygrad имеет отличную поддержку нескольких GPU, что позволяет удобно параллелить операции над тензорами с помощью Tensor.shard.
https://github.com/tinygrad/tinygrad?tab=readme-ov-file
@python_be1
https://github.com/tinygrad/tinygrad?tab=readme-ov-file
👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎨 pypalettes
Поиск идеальных цветов для вашей диаграммы на Python может оказаться непростой задачей. Выбор цветов вручную часто приводит к перебору множества неподходящих вариантов.
Pypalette - новый пакет предоставляет коллекцию цветов из более чем 2500 палитр, тщательно отобранных сотнями экспертов.
Это приложение позволяет вам без особых усилий изучать различные палитры и выбирать лучшие ваорианты.
Импортируется всего в две строки кода, работает с диаграммами Matplotlib.
Найдите для себя подходящую цветовую палитру, которая выделит вашу диаграмму на общем фоне! 😍
pip install git+https://github.com/JosephBARBIERDARNAL/pypalettes.git
▪https://github.com/JosephBARBIERDARNAL/pypalettes
▪https://python-graph-gallery.com/color-palette-finder/
@python_be1
Поиск идеальных цветов для вашей диаграммы на Python может оказаться непростой задачей. Выбор цветов вручную часто приводит к перебору множества неподходящих вариантов.
Pypalette - новый пакет предоставляет коллекцию цветов из более чем 2500 палитр, тщательно отобранных сотнями экспертов.
Это приложение позволяет вам без особых усилий изучать различные палитры и выбирать лучшие ваорианты.
Импортируется всего в две строки кода, работает с диаграммами Matplotlib.
Найдите для себя подходящую цветовую палитру, которая выделит вашу диаграмму на общем фоне! 😍
pip install git+https://github.com/JosephBARBIERDARNAL/pypalettes.git
▪https://github.com/JosephBARBIERDARNAL/pypalettes
▪https://python-graph-gallery.com/color-palette-finder/
@python_be1
👍1
Вызов функций Go из Python с помощью ctypes
У нас вышла новая статья на хабре, в которой поговорим о том, как можно запускать программу, написанную на Go из Python.
Зачем?
При работе на Python иногда имеет смысл реализовать отдельные функции на статичном, высокопроизводительном языке. Go может стать отличным выбором для этого, потому что он быстрый, простой и кроссплатформенный.
Поехали!
https://habr.com/ru/articles/821007/
@python_be1
https://habr.com/ru/articles/821007/
У нас вышла новая статья на хабре, в которой поговорим о том, как можно запускать программу, написанную на Go из Python.
Зачем?
При работе на Python иногда имеет смысл реализовать отдельные функции на статичном, высокопроизводительном языке. Go может стать отличным выбором для этого, потому что он быстрый, простой и кроссплатформенный.
Поехали!
https://habr.com/ru/articles/821007/
@python_be1
https://habr.com/ru/articles/821007/
👍1
Вышел Stable Diffusion 3 - самый мощный бесплатный генератор картинок!
https://youtu.be/k3QNJBpDe7o
@python_be1
https://youtu.be/k3QNJBpDe7o
https://youtu.be/k3QNJBpDe7o
@python_be1
https://youtu.be/k3QNJBpDe7o
YouTube
Вышел Stable Diffusion 3 - самый мощный бесплатный генератор картинок!
⚡️ Встречайте Stable Diffusion 3!
⚡️https://t.me/ai_machinelearning_big_data - наш канал, для всех, кто любит машинное обучение и data science
⚡️https://t.me/+ANhw-uaOaYs1Mjky - это база с 1900 вопросами с собеседований по анализу данных, машинному обучению…
⚡️https://t.me/ai_machinelearning_big_data - наш канал, для всех, кто любит машинное обучение и data science
⚡️https://t.me/+ANhw-uaOaYs1Mjky - это база с 1900 вопросами с собеседований по анализу данных, машинному обучению…
👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
TTE | вычурные эффекты для CLI
Забавная библиотека, которая точно сделает вывод вашего Py-скрипта веселее. Поддерживает цветовую схему RGB, градиенты, кривые, сглаживание эффектов и многое другое.
https://github.com/ChrisBuilds/terminaltexteffects
@python_be1
https://github.com/ChrisBuilds/terminaltexteffects
Забавная библиотека, которая точно сделает вывод вашего Py-скрипта веселее. Поддерживает цветовую схему RGB, градиенты, кривые, сглаживание эффектов и многое другое.
https://github.com/ChrisBuilds/terminaltexteffects
@python_be1
https://github.com/ChrisBuilds/terminaltexteffects
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Taipy | Веб-приложения для ML
Неплохой аналог Streamlit, если вам надо красиво показать результаты машинного / статистического обучения. В англоязычном гайде разобрали, как визуализировать результаты моделей scikit-learn, как завязать визуализацию на той или иной модели.
https://taipy.io/blog/build-interactive-data-apps-of-scikit-learn-models-using-taipy
@python_be1
https://taipy.io/blog/build-interactive-data-apps-of-scikit-learn-models-using-taipy
Неплохой аналог Streamlit, если вам надо красиво показать результаты машинного / статистического обучения. В англоязычном гайде разобрали, как визуализировать результаты моделей scikit-learn, как завязать визуализацию на той или иной модели.
https://taipy.io/blog/build-interactive-data-apps-of-scikit-learn-models-using-taipy
@python_be1
https://taipy.io/blog/build-interactive-data-apps-of-scikit-learn-models-using-taipy
🖥 Дроиды и питоны: как работать с ADB быстрее и проще
У нас вышла новая статья, в которой рассматривается как работать с ADB через python.
Если вы — разработчик или тестировщик приложений для Android, просто обычный программист или юзер — то вы попали по адресу.
Перед тем как начать, стоит понять, почему именно Python.
Python — один из моих любимых языков программирования. Простой и читаемый синтаксис, в последних версиях наблюдается увеличение оптимизации и производительности, а также добавления разных фич — например в Python 3.10 была добавления конструкция match-case.
https://habr.com/ru/articles/821781/
@python_be1
https://habr.com/ru/articles/821781/
У нас вышла новая статья, в которой рассматривается как работать с ADB через python.
Если вы — разработчик или тестировщик приложений для Android, просто обычный программист или юзер — то вы попали по адресу.
Перед тем как начать, стоит понять, почему именно Python.
Python — один из моих любимых языков программирования. Простой и читаемый синтаксис, в последних версиях наблюдается увеличение оптимизации и производительности, а также добавления разных фич — например в Python 3.10 была добавления конструкция match-case.
https://habr.com/ru/articles/821781/
@python_be1
https://habr.com/ru/articles/821781/
Более 100 вопросов с собеседования Python. Разбор реальных вопросов.
@python_be1
https://uproger.com/bolee-100-voprosov-s-sobesedovaniya-python-razbor-realnyh-voprosov/
@python_be1
https://uproger.com/bolee-100-voprosov-s-sobesedovaniya-python-razbor-realnyh-voprosov/
UPROGER | Программирование
Более 100 вопросов с собеседования Python. Разбор реальных вопросов.
Доброго времени суток!
Представляю подборку из более чем 100 вопросов с собесов на позицию джуна Python-разработчика. В сети есть неплохие статьи на тему подготовки к собеседованию и всё в таком духе, но прямо набора вопросов/ответов на понимание Python…
Представляю подборку из более чем 100 вопросов с собесов на позицию джуна Python-разработчика. В сети есть неплохие статьи на тему подготовки к собеседованию и всё в таком духе, но прямо набора вопросов/ответов на понимание Python…
🖥 vedo — модуль python для анализа и визуализации 3D-объектов
— pip install vedo
vedo может работать как с полигональной сеткой, так и с облаком точек, отлично интегрируется с другими библиотеками
https://github.com/marcomusy/vedo
https://vedo.embl.es/
@python_be1
https://github.com/marcomusy/vedo
— pip install vedo
vedo может работать как с полигональной сеткой, так и с облаком точек, отлично интегрируется с другими библиотеками
https://github.com/marcomusy/vedo
https://vedo.embl.es/
@python_be1
https://github.com/marcomusy/vedo
🖥 PhySO — модуль для поиска закономерностей в данных и вывода аналитических зависимостей на их основе
PhySO предназначен для вывода аналитических физических законов из эмпирических данных; модуль способен использовать ограничения физических единиц, например, сокращая пространство поиска с помощью анализа размерности
Рекомендуемый способ установки с помощью conda:
conda create -n PhySO python=3.8
conda activate PhySO
git clone https://github.com/WassimTenachi/PhySO
cd PhySO
conda install —file requirements.txt
pip install -e .
https://github.com/WassimTenachi/PhySO
https://physo.readthedocs.io/en/latest/r_installation.html#install-procedure
https://github.com/WassimTenachi/PhySO/blob/main/demos/sr_quick_start.ipynb
@python_be1
https://github.com/WassimTenachi/PhySO
PhySO предназначен для вывода аналитических физических законов из эмпирических данных; модуль способен использовать ограничения физических единиц, например, сокращая пространство поиска с помощью анализа размерности
Рекомендуемый способ установки с помощью conda:
conda create -n PhySO python=3.8
conda activate PhySO
git clone https://github.com/WassimTenachi/PhySO
cd PhySO
conda install —file requirements.txt
pip install -e .
https://github.com/WassimTenachi/PhySO
https://physo.readthedocs.io/en/latest/r_installation.html#install-procedure
https://github.com/WassimTenachi/PhySO/blob/main/demos/sr_quick_start.ipynb
@python_be1
https://github.com/WassimTenachi/PhySO