Добрый день .Можно питоном сделать выбор в ячейке? Нужно заполнить и сохранить.
@python_be1

Выпущен Python 3.12.4!
Я рад объявить о выпуске Python 3.12.4:

Скачать: https://www.python.org/downloads/release/python-3124

🔥 Python 3.12 – это новейшая основная версия языка, содержащая множество новых функций и оптимизаций, содержащая более 250 исправлений ошибок, улучшений сборки и изменений в документации.

Основные новые возможности серии 3.12 по сравнению с версией 3.11

Новые возможности
– Более гибкий синтаксический анализ f-строк, позволяющий выполнять многие функции, которые ранее были запрещены (PEP 701).
– Поддержка протокола buffer в коде Python (PEP 688).
– Новый API для отладки/профилирования (PEP 669).
– Поддержка изолированных подинтерпретаторов с отдельными глобальными блокировками интерпретатора (PEP 684).
– Улучшены сообщения об ошибках. Добавлено больше исключений, которые могут быть вызваны опечатками, теперь предоставляют пользователю рекомендации.
Поддержка Linux perf profiler для отображения имен функций Python в трассировках.
Множество крупных и мелких улучшений производительности (например, PEP 709 и поддержка бинарного оптимизатора BOLT), что позволило повысить общую производительность примерно на 5%.

https://uproger.com/vypushhena-novaya-versiya-python-3-12-4/
@python_be1
https://uproger.com/vypushhena-novaya-versiya-python-3-12-4/

‍🌟 Эти 94 строки кода — всё, что нужно для обучения нейросети

Всё остальное — просто для повышения эффективности и т.д.

Это код engine.py из проекта Micrograd.
Micrograd – это небольшая реализация нейронной сети от Карпати, написанная на чистом Python без библиотек, в которой вычислительными единицами выступают не векторы и матрицы, а скалярные величины.

Micrograd представляет из себя комбинацию нескольких взаимодополняющих частей:
— небольшого построителя и оценивателя выражений на основе графа;
— автоматической дифференциации в обратном режиме для того же самого графа вычислений;
— строительных блоков нейронной сети для многослойного перцептрона

🖥 Код со скрина из micrograd: https://github.com/karpathy/micrograd/blob/master/micrograd/engine.py
🟡 Пошаговое создание micrograd: https://www.youtube.com/watch?v=VMj-3S1tku0
🟡 Пост Андрея Карпати в X: https://x.com/karpathy/status/1803963383018066272
@python_be1
https://youtu.be/VMj-3S1tku0
https://github.com/karpathy/micrograd/blob/master/micrograd/engine.py

🖥 ​NVIDIA Warp

Мощный фреймворк Python для высокопроизводительного моделирования графического процессора и графики.

Ядра определяются в синтаксисе Python, а JIT преобразуются в C++/CUDA и компилируются во время выполнения.

Warp поможет вам упростить написание программ для физического моделирования, обработки геометрии и процедурной анимации графики.

Кроме того, ядра Warp являются дифференцируемыми и могут использоваться как часть конвейеров машинного обучения с такими фреймворками, как PyTorch и JAX.

#Python #Cuda #Cpp #Graphics #nvidia

https://github.com/NVIDIA/warp
@python_be1

🖥 Maestro — это инструмент искусственного интеллекта, который использует возможности передовых нейронных сетей для выполнения ваших задач.

Этот Python-скрипт задействует до трех моделей искусственного интеллекта: GPT-4o, Claude-3.5 и LlaMa 3, работающих вместе для решения ваших задач.

Роли моделей следующие:
▫ ORCHESTRATOR MODEL — управляет всем процессом. Она принимает вашу краткую подсказку, разбивает её на более мелкие задачи и передает их следующей модели.

▫ SUB AGENT MODEL — выполняет ключевые функции проекта, такие как написание кода, генерация текста и многое другое.

▫ REFINER MODEL — оптимизирует и улучшает результаты, исправляет ошибки, делает текст более естественным и многое другое.

https://github.com/Doriandarko/maestro
@python_be1
https://github.com/Doriandarko/maestro

Carfinger | управление авто ладонью

Забавный репозиторий на базе OpenCV, позволяющий использовать различные кастомизируемые жесты вместо WASD. Если показать машине средний палец, поедет назад.

Репозиторий проекта

#библиотека #кек

https://github.com/ayaankhan28/Carfinger
@python_be1
https://github.com/ayaankhan28/Carfinger

Что выведет код ?
@python_be1

phonenumbers - библиотека для работы с телефонными номерами, проверка на существование номера и т.д.

Например, код для проверки номера:
from phonenumbers import is_valid_number, parse

parsed_number = parse("+12345678910", "US")

if is_valid_number(parsed_number):
print("Номер телефона найден")
else:
print("Номер телефона не найден")
Программа выводит 'Номер телефона найден', если такой номер существует, а если такого номера нет, то выводит 'Номер телефона не найден'.

Устанавливается командой pip install phonenumbers

https://pypi.org/project/phonenumbers/

https://www.geeksforgeeks.org/phonenumbers-module-in-python/
@python_be1
https://pypi.org/project/phonenumbers/

Что выведет код ?
@python_be1

⏰ Wakepy — это библиотека для предотвращения перехода компьютера в спящий режим.

Она может быть полезна для задач, таких как обучение моделей машинного обучения или веб-скрейпинг.

Библиотека поддерживает два основных режима:

▪ Режим сохранения активности процессора (keep.running) предотвращает переход в спящий режим, но позволяет экранам блокироваться и включаться экранным заставкам.

▪ Режим сохранения активности экрана (keep.presenting) предотвращает блокировку экрана и включение экранных заставок.

Этот инструмент написан на Python и является кросс-платформенным решением, работающим на Windows, macOS и Linux.

https://github.com/fohrloop/wakepy
@python_be1
https://github.com/fohrloop/wakepy

Что выведет код ?
@python_be1

Что выведет код ?
@python_be1

​​django-mfa2 | Двухфакторная авторизация для Django-сайта

Мастхэв для современного веб-портала с поддержкой TOTP (одноразовых СМС-паролей), U2F, FIDO2 U2F (Web Authn), почтовых Email-кодов, доверенных устройств и резервных кодов восстановления.

https://github.com/mkalioby/django-mfa2
@python_be1
https://github.com/mkalioby/django-mfa2

Что выведет код ?
@python_be1

Коллекция шпаргалок Python

Здесь и про типы данных, операторы, Numpy, Pandasm Matplotlib, scikit-learn, а также Jupyter Notebook. Микрогайд от DataQuest вообще достоен похвалы за стиль и удобочитаемость.
@python_be1

Задача об автобусе

Автобус идет по маршруту от 0-й до (n - 1) остановок по кругу, причем в обоих направлениях. Автобус едет в обоих направлениях, то есть по часовой стрелке и против часовой стрелки.

Мы знаем расстояние между всеми парами соседних остановок. distance[i] — это расстояние между остановками номер i и (i + 1) % n.

Создайте функцию find_min_distance(), возвращающую кратчайшее расстояние между заданными остановками начала и конца.

Для теста:

»> distances = [1,2,3,4]
»> start = 0
»> destination = 3
»> find_min_distance(distances, start, destination)
... 4

Пишите решение в комментариях
@python_be1