🖥 markitdown: Новый пакет Python с открытым исходным кодом
Этот пакет позволяет легко конвертировать различные файлы в Markdown (например, для индексирования, анализа текста и т.д.).
API инструмента очень прост.
🖥 Github (https://github.com/microsoft/markitdown)
@python_be1
Этот пакет позволяет легко конвертировать различные файлы в Markdown (например, для индексирования, анализа текста и т.д.).
API инструмента очень прост.
🖥 Github (https://github.com/microsoft/markitdown)
@python_be1
Примеры программ на Python: простота и мощь языка
@python_be1
https://uproger.com/primery-programm-na-python-prostota-i-moshh-yazyka/
@python_be1
https://uproger.com/primery-programm-na-python-prostota-i-moshh-yazyka/
UPROGER | Программирование
Примеры программ на Python: простота и мощь языка
Python — один из самых популярных языков программирования на сегодняшний день, благодаря своей простоте, читаемости и мощным возможностям. Он используется в самых различных областях: от разработки веб-приложений до искусственного интеллекта и обработки данных.…
📞 Plumbum (https://github.com/tomerfiliba/plumbum) — библиотека для Python, которая упрощает выполнение команд в стиле shell и их обработку в коде!
💡 Эта библиотека предоставляет интерфейсы для выполнения системных команд, построения конвейеров (pipelines), управления процессами и работы с удалёнными серверами через SSH. Plumbum задуман как мощный инструмент для автоматизации задач, объединяя понятный синтаксис Python и функциональность shell.
🔍 Основные возможности Plumbum:
🌟 Вызов системных команд: Команды представляются как объекты, которые можно вызывать, передав параметры так, как это делается в командной строке.
🌟 Пайплайны и перенаправление ввода/вывода: Поддержка гибкого перенаправления стандартных потоков и построения пайплайнов.
🌟 SSH-интерфейс: Управление удалёнными хостами через SSH, включая выполнение команд на удалённой машине.
🌟 Локальные и удалённые команды: Возможность однородного вызова локальных и удалённых команд.
🌟 Обработка ошибок: Исключения для различных ошибок выполнения команд.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/tomerfiliba/plumbum)
@python_be1
💡 Эта библиотека предоставляет интерфейсы для выполнения системных команд, построения конвейеров (pipelines), управления процессами и работы с удалёнными серверами через SSH. Plumbum задуман как мощный инструмент для автоматизации задач, объединяя понятный синтаксис Python и функциональность shell.
🔍 Основные возможности Plumbum:
🌟 Вызов системных команд: Команды представляются как объекты, которые можно вызывать, передав параметры так, как это делается в командной строке.
🌟 Пайплайны и перенаправление ввода/вывода: Поддержка гибкого перенаправления стандартных потоков и построения пайплайнов.
🌟 SSH-интерфейс: Управление удалёнными хостами через SSH, включая выполнение команд на удалённой машине.
🌟 Локальные и удалённые команды: Возможность однородного вызова локальных и удалённых команд.
🌟 Обработка ошибок: Исключения для различных ошибок выполнения команд.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/tomerfiliba/plumbum)
@python_be1
ML в медицине: дайджест за 8 - 15 декабря 2024 г
@python_be1
https://uproger.com/ml-v-mediczine-dajdzhest-za-8-15-dekabrya-2024-g/
@python_be1
https://uproger.com/ml-v-mediczine-dajdzhest-za-8-15-dekabrya-2024-g/
UPROGER | Программирование
ML в медицине: дайджест за 8 - 15 декабря 2024 г
Модели, бенчмарки и датасеты
🟩 Модель диагностики хронического заболевания почек.
Хроническая болезнь почек (ХБП) - серьезная проблема, и ее раннее выявление крайне важно для успешного лечения.
В статье представлена модель глубокого обучения…
🟩 Модель диагностики хронического заболевания почек.
Хроническая болезнь почек (ХБП) - серьезная проблема, и ее раннее выявление крайне важно для успешного лечения.
В статье представлена модель глубокого обучения…
История создания и развития языка программирования Python
@python_be1
https://uproger.com/istoriya-sozdaniya-i-razvitiya-yazyka-programmirovaniya-python/
@python_be1
https://uproger.com/istoriya-sozdaniya-i-razvitiya-yazyka-programmirovaniya-python/
UPROGER | Программирование
История создания и развития языка программирования Python
Язык программирования Python — один из самых популярных и широко используемых языков в мире, известный своей простотой и универсальностью. В этой статье мы подробно рассмотрим его историю, этапы развития, а также ключевые особенности, которые сделали Python…
👩💻 TestZeus Hercules (https://github.com/test-zeus-ai/testzeus-hercules) — это открытый инструмент для автоматизации тестирования веб-приложений!
🌟 Он использует синтаксис Gherkin для написания тестов, что позволяет работать с ним даже без навыков программирования. Hercules интегрируется с Playwright для автоматизации браузера и поддерживает модели ИИ, такие как GPT-4. Он может тестировать сложные платформы, например Salesforce, и генерировать подробные отчёты в форматах JUnit и HTML. Hercules предлагает гибкость в настройках через PyPI, Docker и исходный код, что делает его подходящим для различных команд и тестовых сред. Инструмент разработан для упрощения и ускорения процесса тестирования.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github (https://github.com/test-zeus-ai/testzeus-hercules)
@python_be1
🌟 Он использует синтаксис Gherkin для написания тестов, что позволяет работать с ним даже без навыков программирования. Hercules интегрируется с Playwright для автоматизации браузера и поддерживает модели ИИ, такие как GPT-4. Он может тестировать сложные платформы, например Salesforce, и генерировать подробные отчёты в форматах JUnit и HTML. Hercules предлагает гибкость в настройках через PyPI, Docker и исходный код, что делает его подходящим для различных команд и тестовых сред. Инструмент разработан для упрощения и ускорения процесса тестирования.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github (https://github.com/test-zeus-ai/testzeus-hercules)
@python_be1
🔥 Judges — это библиотека для создания и использования оценщиков на основе LLM!
🌟 Она предоставляет два типа "судей": классификаторы (возвращают True/False) и оценщики (выставляют баллы по числовой или качественной шкале). Библиотека поддерживает интерфейс для объединения нескольких "судей" с помощью объекта Jury, который создает совокупное решение (Verdict).
🌟 Она полезна для задач оценки данных, обработки текстов и создания кастомных алгоритмов для анализа. Установка выполняется через pip install judges.
Подробнее: Judges на GitHub.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 https://github.com/quotient-ai/judges
@python_be1
https://github.com/quotient-ai/judges
🌟 Она предоставляет два типа "судей": классификаторы (возвращают True/False) и оценщики (выставляют баллы по числовой или качественной шкале). Библиотека поддерживает интерфейс для объединения нескольких "судей" с помощью объекта Jury, который создает совокупное решение (Verdict).
🌟 Она полезна для задач оценки данных, обработки текстов и создания кастомных алгоритмов для анализа. Установка выполняется через pip install judges.
Подробнее: Judges на GitHub.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 https://github.com/quotient-ai/judges
@python_be1
https://github.com/quotient-ai/judges
Leopards | быстрая фильтрация списков
Библиотека позволяет фильтровать списки с логикой SQL OR / AND / NOT, причем намного быстрее Pandas.
https://github.com/mkalioby/leopards
@python_be1
https://github.com/mkalioby/leopards
Библиотека позволяет фильтровать списки с логикой SQL OR / AND / NOT, причем намного быстрее Pandas.
https://github.com/mkalioby/leopards
@python_be1
https://github.com/mkalioby/leopards
GitHub
GitHub - mkalioby/leopards: Quicky query your Python lists
Quicky query your Python lists. Contribute to mkalioby/leopards development by creating an account on GitHub.
⚡OpenAI официально представили o3 — обновленную и усовершенствованную версию o1. 🎉🔥
Результаты тестов просто поражают! Новая версия модели показывает уровень программирования, сравнимый с опытом сеньор-разработчика, оставляя далеко позади конкурентов и программистов. 😱
Однако есть и плохие новости: пока что доступ к этой версии для широкой публики предоставлен не будет. Сегодня ограниченная мини-версия модели передана командам, занимающимся вопросами безопасности, для тестирования.
Когда же состоится публичный релиз, у многих разработчиков могут возникнуть опасения за своё будущее.
Команда Сэма Альтмана специально пропустила нейминг O2, чтобы избежать судебных разбирательств с брендом из Британии.
https://openai.com/12-days/
@python_be1
Результаты тестов просто поражают! Новая версия модели показывает уровень программирования, сравнимый с опытом сеньор-разработчика, оставляя далеко позади конкурентов и программистов. 😱
Однако есть и плохие новости: пока что доступ к этой версии для широкой публики предоставлен не будет. Сегодня ограниченная мини-версия модели передана командам, занимающимся вопросами безопасности, для тестирования.
Когда же состоится публичный релиз, у многих разработчиков могут возникнуть опасения за своё будущее.
Команда Сэма Альтмана специально пропустила нейминг O2, чтобы избежать судебных разбирательств с брендом из Британии.
https://openai.com/12-days/
@python_be1
Openai
12 Days of OpenAI
12 Days of OpenAI: 12 days. 12 livestreams. A bunch of new things, big and small.
Нейчев Р.Г. - Введение в глубокое обучение
1. Введение в нейронные сети
2.Метод обратного распространения ошибки, функции активации
3. Методы регуляризации в DL
4. Компьютерное зрение. Сверточные нейросети
5. Компьютерное зрение. Transfer Learning
6. Автоэнкодеры и векторные представления слоев
7. Языковое моделирование и RNN
8. Задача машинного перевода (seq2seq)
9. Компьютерное зрение. Сегментация и детекция
10. Автоэнкодеры и генеративные состязательные сети
#video #nerual
https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNAlDDbL03EZ3aHjQesv1FSC
@python_be1
https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNAlDDbL03EZ3aHjQesv1FSC
1. Введение в нейронные сети
2.Метод обратного распространения ошибки, функции активации
3. Методы регуляризации в DL
4. Компьютерное зрение. Сверточные нейросети
5. Компьютерное зрение. Transfer Learning
6. Автоэнкодеры и векторные представления слоев
7. Языковое моделирование и RNN
8. Задача машинного перевода (seq2seq)
9. Компьютерное зрение. Сегментация и детекция
10. Автоэнкодеры и генеративные состязательные сети
#video #nerual
https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNAlDDbL03EZ3aHjQesv1FSC
@python_be1
https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNAlDDbL03EZ3aHjQesv1FSC