⚡Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
Машинное обучение: https://t.me/+J4AzVdLQGbEwOWQy
Python: t.me/pythonl
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/linuxacademiya
Docker: t.me/DevopsDocker
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
2310 вопросов с python собеседований t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Разработка игр: https://t.me/+UQidyqnWfY82NGIy
😆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
Машинное обучение: https://t.me/+J4AzVdLQGbEwOWQy
Python: t.me/pythonl
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/linuxacademiya
Docker: t.me/DevopsDocker
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
2310 вопросов с python собеседований t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Разработка игр: https://t.me/+UQidyqnWfY82NGIy
😆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
Telegram
Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение, лучшие open source новинки из мира ml, код, вопросы с собеседований, публикуем открытые курсы и гайды
По всем вопросам- @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
По всем вопросам- @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👩💻 ZIM — инструмент на Python для матирования изображений (image matting), особенно полезный для задач по удалению фонов с изображений, где требуется выделить конкретный объект. Этот процесс включает сегментацию объектов и фона с высокими деталями, что часто используется для редактирования изображений и улучшения контента.
🌟 На практике ZIM использует машинное обучение для точного различения границ объектов, обеспечивая четкость и правильность выделения даже на сложных фонах.
🔐 Лицензия: CC BY-NC 4.0
🖥 Github (https://github.com/naver-ai/ZIM)
@pythonl
@python_be1
🌟 На практике ZIM использует машинное обучение для точного различения границ объектов, обеспечивая четкость и правильность выделения даже на сложных фонах.
🔐 Лицензия: CC BY-NC 4.0
🖥 Github (https://github.com/naver-ai/ZIM)
@pythonl
@python_be1
❤1
🖥 Paramiko (https://github.com/paramiko/paramiko) — библиотека, реализующая протокол SSHv2 на языке Python!
🌟 Эта библиотека предоставляет функциональность как для SSH-клиентов, так и для серверов, включая такие возможности, как удаленное выполнение команд и безопасная передача файлов. Она используется как основа для более высокоуровневых инструментов, таких как Fabric, которые предназначены для автоматизации задач администрирования серверов.
🔐 Лицензия: LGPL-2.1
🖥 Github (https://github.com/paramiko/paramiko)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@python_be1
🌟 Эта библиотека предоставляет функциональность как для SSH-клиентов, так и для серверов, включая такие возможности, как удаленное выполнение команд и безопасная передача файлов. Она используется как основа для более высокоуровневых инструментов, таких как Fabric, которые предназначены для автоматизации задач администрирования серверов.
🔐 Лицензия: LGPL-2.1
🖥 Github (https://github.com/paramiko/paramiko)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@python_be1
❤1
👩💻 Pexpect (https://github.com/pexpect/pexpect) — это библиотека для Python, предназначенная для автоматизации взаимодействия с приложениями через терминал!
🌟 Она предоставляет инструменты для управления дочерними процессами, отправки команд и ожидания определённых ответов, используя концепцию "ожидания" (expect). Это особенно полезно для скриптов, которые должны взаимодействовать с утилитами командной строки, такими как ssh, ftp, scp, telnet, или для автоматизации тестирования в терминале.
🔍 Основные возможности:
🌟 Поддержка регулярных выражений для поиска ожидаемых выходных данных.
🌟 Асинхронная работа (в Python 3.4+).
🌟 Управление вводом-выводом и создание псевдотерминалов (pty), что позволяет эмулировать пользовательский ввод!
🔐 Лицензия: ISC
🖥 Github (https://github.com/pexpect/pexpect)
@python_job_interview
@python_be1
🌟 Она предоставляет инструменты для управления дочерними процессами, отправки команд и ожидания определённых ответов, используя концепцию "ожидания" (expect). Это особенно полезно для скриптов, которые должны взаимодействовать с утилитами командной строки, такими как ssh, ftp, scp, telnet, или для автоматизации тестирования в терминале.
🔍 Основные возможности:
🌟 Поддержка регулярных выражений для поиска ожидаемых выходных данных.
🌟 Асинхронная работа (в Python 3.4+).
🌟 Управление вводом-выводом и создание псевдотерминалов (pty), что позволяет эмулировать пользовательский ввод!
🔐 Лицензия: ISC
🖥 Github (https://github.com/pexpect/pexpect)
@python_job_interview
@python_be1
❤1
🖥 Easy Animate 12B
Комплексное решение для генерации видео высокого разрешения и большой продолжительности, основанное на технологии Transformer Diffusion.
Обновлен до версии 5, поддерживает генерацию видео с разрешением до 1024x1024, 49 кадров, 6 с, 8 кадров в секунду, с расширенным масштабом модели до 12B, включает структуру MMDIT и позволяет управлять моделями с различными входными данными.
🖥 Github (https://github.com/aigc-apps/EasyAnimate)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@python_be1
Комплексное решение для генерации видео высокого разрешения и большой продолжительности, основанное на технологии Transformer Diffusion.
Обновлен до версии 5, поддерживает генерацию видео с разрешением до 1024x1024, 49 кадров, 6 с, 8 кадров в секунду, с расширенным масштабом модели до 12B, включает структуру MMDIT и позволяет управлять моделями с различными входными данными.
🖥 Github (https://github.com/aigc-apps/EasyAnimate)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@python_be1
❤1
👩💻 Основы Pandas — полный курс!
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/playlist?list=PLp0BA-8NZ4bgNDMxQojvn6eg71jaaRaYZ)
#курс #python #pandas
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@python_be1
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/playlist?list=PLp0BA-8NZ4bgNDMxQojvn6eg71jaaRaYZ)
#курс #python #pandas
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@python_be1
❤1
⚡️ Эндрю Нг, основатель DeepLearningAI и Coursera только что выпустил новый пакет Python с открытым исходным кодом.
Быстрая смена моделей через простой строковый идентификатор. Гибкая и простая в использовании и библиотека.
Одна строка для переключения между любыми LLM:
OpenAI ➝ "openai:gpt-4o"
Claude ➝ "антропный:claude-3-5-sonnet"
Лама ➝ "оллама:ллама3"
<code>pip install aisuite</code>
GitHub: https://github.com/andrewyng/aisuite
@python_be1
Быстрая смена моделей через простой строковый идентификатор. Гибкая и простая в использовании и библиотека.
Одна строка для переключения между любыми LLM:
OpenAI ➝ "openai:gpt-4o"
Claude ➝ "антропный:claude-3-5-sonnet"
Лама ➝ "оллама:ллама3"
<code>pip install aisuite</code>
GitHub: https://github.com/andrewyng/aisuite
@python_be1
❤1
🌟 cuPyNumeric: замена NumPy от NVIDIA.
По мере роста объемов данных и сложности вычислений, вычисления на Python и NumPy, основанные на CPU, нуждаются в ускорении для выполнения современных исследований.
cuPyNumeric разработана, чтобы стать заменой библиотеки NumPy, предоставляя сообществу Python распределенные и ускоренные вычисления на платформе NVIDIA. cuPyNumeric позволяет масштабировать вычисления без изменения кода проектов с одного CPU до суперкомпьютеров с несколькими GPU и вычислительными нодами.
Библиотека построена на Legate, поддерживает родной Python и интерфейс NumPy. cuPyNumeric доступен из conda (версия не ниже 24.1) в legate channel. На системах с GPU пакеты, поддерживающие графические ускорители будут выбраны автоматически во время установки.
Пример эффективности cuPyNumeric - обработка 10 ТБ микроизображений многоракурсной микроскопии в виде одного массива NumPy за один день с визуализаций в режиме реального времени.
▶️Установка и тест на примере из репозитория:
<pre language="python"># Create new conda env
conda create -n myenv -c conda-forge -c legate cupynumeric
# Test via example from repo
$ legate examples/black_scholes.py
Running black scholes on 10K options...
Elapsed Time: 129.017 ms</pre>
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Статья (https://developer.nvidia.com/cupynumeric)
🟡Документация (https://docs.nvidia.com/cupynumeric/latest/index.html)
🖥GitHub (https://github.com/nv-legate/cupynumeric)
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #NumPy #NVIDIA #cuPyNumeric
@python_be1
По мере роста объемов данных и сложности вычислений, вычисления на Python и NumPy, основанные на CPU, нуждаются в ускорении для выполнения современных исследований.
cuPyNumeric разработана, чтобы стать заменой библиотеки NumPy, предоставляя сообществу Python распределенные и ускоренные вычисления на платформе NVIDIA. cuPyNumeric позволяет масштабировать вычисления без изменения кода проектов с одного CPU до суперкомпьютеров с несколькими GPU и вычислительными нодами.
Библиотека построена на Legate, поддерживает родной Python и интерфейс NumPy. cuPyNumeric доступен из conda (версия не ниже 24.1) в legate channel. На системах с GPU пакеты, поддерживающие графические ускорители будут выбраны автоматически во время установки.
Пример эффективности cuPyNumeric - обработка 10 ТБ микроизображений многоракурсной микроскопии в виде одного массива NumPy за один день с визуализаций в режиме реального времени.
▶️Установка и тест на примере из репозитория:
<pre language="python"># Create new conda env
conda create -n myenv -c conda-forge -c legate cupynumeric
# Test via example from repo
$ legate examples/black_scholes.py
Running black scholes on 10K options...
Elapsed Time: 129.017 ms</pre>
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Статья (https://developer.nvidia.com/cupynumeric)
🟡Документация (https://docs.nvidia.com/cupynumeric/latest/index.html)
🖥GitHub (https://github.com/nv-legate/cupynumeric)
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #NumPy #NVIDIA #cuPyNumeric
@python_be1
NVIDIA Developer
NVIDIA cuPyNumeric Library Download
A drop-in replacement library for NumPy, bringing distributed and accelerated computing on the NVIDIA platform to the Python community.
❤1
👩💻 Создание (https://www.youtube.com/watch?v=OojA7SPViEs) системы регистрации и входа с помощью Django: пошаговое руководство!
💡 Создание надежной системы аутентификации пользователей необходимо для любого веб-приложения. В этом руководстве вы создадите простую, но эффективную систему регистрации и входа с использованием фреймворка Django. К концу этой статьи у вас будет функциональная система аутентификации, в которой пользователи могут регистрироваться, входить и выходить, при этом система будет придерживаться встроенных механизмов аутентификации Django.
🕞 Продолжительность: 26:18
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/watch?v=OojA7SPViEs)
@pythonl
@python_be1
💡 Создание надежной системы аутентификации пользователей необходимо для любого веб-приложения. В этом руководстве вы создадите простую, но эффективную систему регистрации и входа с использованием фреймворка Django. К концу этой статьи у вас будет функциональная система аутентификации, в которой пользователи могут регистрироваться, входить и выходить, при этом система будет придерживаться встроенных механизмов аутентификации Django.
🕞 Продолжительность: 26:18
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/watch?v=OojA7SPViEs)
@pythonl
@python_be1
❤1
👩💻 pypyr (https://github.com/pypyr/pypyr) — это инструмент для автоматизации задач и выполнения пайплайнов, который сочетает команды, скрипты на разных языках программирования и приложения в единый процесс! Pypyr позволяет определять пайплайны в формате YAML, что делает его удобным для управления сложными задачами.
💡 Инструмент предоставляет интерфейс командной строки (CLI) и API для выполнения пайплайнов. Он может быть расширен за счёт плагинов, таких как поддержка AWS или Slack. Это делает pypyr подходящим для самых разных сценариев автоматизации, включая управление ресурсами, отправку уведомлений и интеграцию с внешними сервисами. Для использования достаточно установить библиотеку через pip и задать конфигурацию пайплайнов!
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/pypyr/pypyr)
@pythonl
@python_be1
💡 Инструмент предоставляет интерфейс командной строки (CLI) и API для выполнения пайплайнов. Он может быть расширен за счёт плагинов, таких как поддержка AWS или Slack. Это делает pypyr подходящим для самых разных сценариев автоматизации, включая управление ресурсами, отправку уведомлений и интеграцию с внешними сервисами. Для использования достаточно установить библиотеку через pip и задать конфигурацию пайплайнов!
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/pypyr/pypyr)
@pythonl
@python_be1
❤1