⚡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

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

⚡️Анимированные графики на python
@python_be1

🌟 Кто-то проверял?.. Работает?


@python_be1

Обед с коллегами зуммерами
@python_be1

👩‍💻 Django Haystack (https://github.com/django-haystack/django-haystack) — это модульная библиотека поиска для Django!

💡 Она предоставляет унифицированный API, который позволяет интегрировать различные поисковые движки, такие как Solr, Elasticsearch, Whoosh и Xapian, без необходимости изменения основного кода приложения.

🔍 Основные функции:

🌟 Поддержка "faceting" (фасетного поиска).

🌟 Возможность использования "More Like This" для рекомендаций.
Подсветка результатов поиска.

🌟 Пространственный поиск и предложения по исправлению опечаток.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/django-haystack/django-haystack)


@python_be1

👩‍💻 flask-msearch (https://github.com/honmaple/flask-msearch) — расширение для Flask, которое добавляет функциональность полнотекстового поиска с использованием различных бэкендов поиска, таких как Elasticsearch, Whoosh и других!

🌟 Это расширение упрощает интеграцию поисковых систем в Flask-приложения, позволяя легко реализовать функции поиска по базе данных и обеспечивать быстрый доступ к данным через индексированные поля.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github (https://github.com/honmaple/flask-msearch)


@python_be1

👩‍💻 pywebview (https://github.com/r0x0r/pywebview) — это легковесная кроссплатформенная библиотека на Python, которая позволяет создавать графический интерфейс для приложений с использованием веб-технологий, таких как HTML, CSS и JavaScript!

🌟 Она отображает веб-контент в родных окнах GUI на различных операционных системах (Windows, macOS, Linux, Android) с минимальными зависимостями, сохраняя малый размер исполнимого файла. Pywebview поддерживает двустороннюю связь между Python и DOM, что позволяет интегрировать веб-технологии с Python-программами.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github (https://github.com/r0x0r/pywebview)


@python_be1

В мире SEO специалистов ключевым вопросом становится сбор семантики для Google. При увеличении объема запросов возникает необходимость в более продвинутых инструментах, так как привычные методы уже неэффективны.

С выходом новых шартов Google Ads, старые подходы, такие как связка Key Collector и прокси, больше не работают. Теперь без обращения к официальному API задача сбора информации становится сложной и запутанной.

Погрузитесь в детали и узнайте о современных подходах к этой проблеме.

Читать далее: https://habr.com/ru/articles/867876/?utmcampaign=867876&utmsource=habrahabr&utmmedium=rssnullhabracut

nullSEO nullGoogleAds nullСборСемантики nullПромышленныеИнструменты

Подписывайтесь на канал @python_be1!

Сегодня обсудим сборку python-проекта с помощью инструмента GEAR, разработанного командой сообщества Альт для автоматизации этого процесса.

GEAR является оберткой вокруг Git и rpmbuild, что упрощает сборку rpm-пакетов. Достаточно дополнить стандартную spec-инструкцию GEAR-правилами формирования архива из git-репозитория.

Этот материал станет полезным для всех, кто заинтересован в сборке rpm-пакетов на базе ОС «Альт».

Подробности по ссылке: https://habr.com/ru/articles/867902/?utmcampaign=867902&utmsource=habrahabr&utmmedium=rssnullhabracut

Присоединяйтесь к обсуждению на моем канале @python_be1.

nullPython nullRPM nullGEAR nullALTLinux

📢 Внимание, разработчики и любители финансов!

Недавно опубликована статья, в которой исследуется выгодность досрочного погашения кредита и наглядно сравниваются методы: «Уменьшать срок или платёж, что выгоднее». Исследование, проведенное методом подстановки чисел в калькуляторы, дает интересные выводы, но вызывает вопросы по поводу математической эквивалентности методов.

Автор статьи делится своими размышлениями о равнозначности методов и обоснованиями, а также представляет свой ипотечный калькулятор на Python. Бонусом — захватывающая история о покупке "убитой" хрущёвки!

👉🏻 Читать далее

nullPython nullфинансы nullипотека nullразработка

📊 На КиноПоиске проведено исследование, посвященное факторам, влияющим на популярность фильмов. В работе проанализированы жанровые предпочтения аудитории и сравнению оценок с IMDb, а также зависимости между бюджетами и кассовыми сборами.

💻 Для анализа использовались библиотеки Pandas, Seaborn и SciPy. Эффективная обработка данных и визуализация результатов стали возможны благодаря современному стеку технологий, включая MongoDB и RabbitMQ.

🎬 Исследование выявило ключевые закономерности: успешные жанры, влияние бюджета на кассовые сборы и роль известных актёров в фильмах. Эти результаты могут помочь киностудиям в планировании проектов и оптимизации маркетинга.

🔗 Читать далее

#Python #КиноПоиск #АнализДанных #Визуализация

🔍 В мире дата-аналитики библиотека Pandas продолжает оставаться одной из самых популярных. Однако, стоит обратить внимание на альтернативы, которые могут предложить другие решения.

💡 В новом посте Леши Жирякова вы найдете обзор таких инструментов, как DuckDB, Polars, Modin и Vaex. Каждый из них имеет свои уникальные особенности и преимущества, которые могут значительно повысить эффективность обработки данных.

📊 Если вы хотите расширить свои знания и получить информацию о новых возможностях в анализе данных, не пропустите эту статью!

👉 Читайте по ссылке: Читать далее

#Python #DataAnalysis #Pandas #Альтернативы

📱 Мобильная разработка продолжает удивлять нас новыми трендами. В 2025 году можно ожидать активное развитие в двух ключевых направлениях.

🤖 Первое – это ИИ. С момента запуска Chat GPT и аналогов от таких компаний, как Google и Yandex, наблюдается рост популярности LLM. В 2024 году Google интегрировал ИИ-помощников в Android, а Apple анонсировала своего ассистента. Это открывает новые возможности для создания и обучения собственных ИИ-решений.

📱 Второе направление – кросс-платформенная разработка. Google делает акцент на Kotlin Multiplatform, а Flutter продолжает оставаться в топе для создания клиентских приложений. С каждым годом технологии становятся всё более эффективными и удобными.

👉 Читайте подробнее: Читать далее

#мобильнаяразработка #AI #кроссплатформенность #тренды2025

Что выведет код ?
@python_be1

В мире Python блоки try-except используются значительно чаще, чем в C++. Это связано с особенностями обработки ошибок в языке, где исключения являются «первоклассными объектами».

При использовании try-except Python позволяет избежать частого написания проверок ошибок до выполнения кода. Этот подход упрощает разработку и делает её более организованной.

Есть также мнение, что использование таких конструкций не сильно влияет на производительность интерпретатора. Узнайте больше об этом в статье на Хабре!

👉 Читать далее

#Python #Разработка #Программирование #Ошибки

Что выведет код ?
@python_be1