Перед вами — книга-метод, книга-наставник, способная перевернуть мышление и помочь выработать осознанный подход к работе и жизни в целом путём высокоуровневого планирования.
В своей второй книге IT-архитектор, методолог, педагог Александр Бындю раскрывает наиболее эффективный на сегодняшний день метод стратегического планирования, получивший название «Карта гипотез». Карта учит, как достигать намеченной цели через гипотезы, и служит навигатором на этом пути. В основу книги легли годы практики, и с уверенностью можно сказать, что Карта гипотез позволяет создать стратегию достижения для самых амбициозных целей.
У Карты гипотез нет ограничений по области применения или роли пользователя — она будет полезна в самых разных ситуациях, от личного планирования до планирования работы огромной компании. Автор надеется, что его метод, которому посвящена эта книга, послужит вашему благополучию во всех сферах жизни.
Ознакомиться с книгой
В своей второй книге IT-архитектор, методолог, педагог Александр Бындю раскрывает наиболее эффективный на сегодняшний день метод стратегического планирования, получивший название «Карта гипотез». Карта учит, как достигать намеченной цели через гипотезы, и служит навигатором на этом пути. В основу книги легли годы практики, и с уверенностью можно сказать, что Карта гипотез позволяет создать стратегию достижения для самых амбициозных целей.
У Карты гипотез нет ограничений по области применения или роли пользователя — она будет полезна в самых разных ситуациях, от личного планирования до планирования работы огромной компании. Автор надеется, что его метод, которому посвящена эта книга, послужит вашему благополучию во всех сферах жизни.
Ознакомиться с книгой
Руководство по созданию интерактивных визуализаций на Python
Визуализация данных — один из важнейших этапов проекта в области науки о данных и аналитики данных. Она помогает как изучать и понимать данные, так и эффективно обмениваться результатами.
https://nuancesprog.ru/p/16222/
original https://levelup.gitconnected.com/guide-to-creating-interactive-visualizations-in-python-78f79ffc7d61
👉 @python_real
Визуализация данных — один из важнейших этапов проекта в области науки о данных и аналитики данных. Она помогает как изучать и понимать данные, так и эффективно обмениваться результатами.
https://nuancesprog.ru/p/16222/
original https://levelup.gitconnected.com/guide-to-creating-interactive-visualizations-in-python-78f79ffc7d61
👉 @python_real
Бесплатные курсы по Python
Начало: 1 апреля
Расписание: пн, чт в 20.15-21.00 по москве
Продолжительность: 8 лекций + 2 недели практики
Для записи вступите в следующий канал:
https://t.me/+8wzlnw2vrsIwODAy
Начало: 1 апреля
Расписание: пн, чт в 20.15-21.00 по москве
Продолжительность: 8 лекций + 2 недели практики
Для записи вступите в следующий канал:
https://t.me/+8wzlnw2vrsIwODAy
Taskiq
Это асинхронная распределенная очередь задач для python. Этот проект черпает вдохновение в таких крупных проектах, как Celery и Dramatiq. Но Taskiq может отправлять и выполнять как синхронные, так и асинхронные функции, имеет интеграцию с популярными асинхронными фреймворками, такими как FastAPI и AioHTTP.
https://github.com/taskiq-python/taskiq
👉 @python_real
Это асинхронная распределенная очередь задач для python. Этот проект черпает вдохновение в таких крупных проектах, как Celery и Dramatiq. Но Taskiq может отправлять и выполнять как синхронные, так и асинхронные функции, имеет интеграцию с популярными асинхронными фреймворками, такими как FastAPI и AioHTTP.
https://github.com/taskiq-python/taskiq
👉 @python_real
Узнайте, как извлекать таблицы из PDF и загружать их как Pandas df
https://github.com/patchy631/machine-learning/blob/main/random/extracting_text_from_pdf.ipynb
👉 @python_real
https://github.com/patchy631/machine-learning/blob/main/random/extracting_text_from_pdf.ipynb
👉 @python_real
Stable-Dreamfusion
Реализация pytorch модели Dreamfusion, основанной на модели Stable Diffusion text-to-2D.
Экспорт текста в 3D, изображения в 3D и сетки с NeRF + диффузия.
https://github.com/ashawkey/stable-dreamfusion
👉 @python_real
Реализация pytorch модели Dreamfusion, основанной на модели Stable Diffusion text-to-2D.
Экспорт текста в 3D, изображения в 3D и сетки с NeRF + диффузия.
https://github.com/ashawkey/stable-dreamfusion
👉 @python_real
DeepFaceDrawing — нейросеть, которая позволяет создавать реалистичные изображения лиц из набросков от руки
Метод отрисовки по существу использует входные эскизы в качестве «мягких» ограничений и, таким образом, способен создавать высококачественные изображения лиц даже из грубых и/или неполных эскизов. Данный инструмент прост в использовании даже для тех кто не рисует, сохраняя при этом тонкое управление деталями формы
https://github.com/IGLICT/DeepFaceDrawing-Jittor
👉 @python_real
Метод отрисовки по существу использует входные эскизы в качестве «мягких» ограничений и, таким образом, способен создавать высококачественные изображения лиц даже из грубых и/или неполных эскизов. Данный инструмент прост в использовании даже для тех кто не рисует, сохраняя при этом тонкое управление деталями формы
https://github.com/IGLICT/DeepFaceDrawing-Jittor
👉 @python_real
Установка и выполнение приложений Python с использованием pipx
В этом руководстве вы узнаете об инструменте pipx, который позволяет удобно устанавливать и запускать пакеты Python как автономные приложения командной строки в изолированных средах.
https://realpython.com/python-pipx/
👉 @python_real
В этом руководстве вы узнаете об инструменте pipx, который позволяет удобно устанавливать и запускать пакеты Python как автономные приложения командной строки в изолированных средах.
https://realpython.com/python-pipx/
👉 @python_real
15 репозиториев Python на GitHub, которые должен знать каждый разработчик 2024
https://favtutor.com/articles/github-repositories-python/
👉 @python_real
https://favtutor.com/articles/github-repositories-python/
👉 @python_real
Введение в информатику и программирование на Python
6.0001 «Введение в информатику и программирование на Python» предназначен для студентов с небольшим опытом программирования или без него. Цель курса - дать студентам понимание роли вычислений в решении проблем и помочь студентам, независимо от их специализации, почувствовать обоснованную уверенность в своей способности писать небольшие программы, которые позволяют им достигать полезных целей. В классе используется язык программирования Python 3.5.
https://ocw.mit.edu/courses/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/
👉 @python_real
6.0001 «Введение в информатику и программирование на Python» предназначен для студентов с небольшим опытом программирования или без него. Цель курса - дать студентам понимание роли вычислений в решении проблем и помочь студентам, независимо от их специализации, почувствовать обоснованную уверенность в своей способности писать небольшие программы, которые позволяют им достигать полезных целей. В классе используется язык программирования Python 3.5.
https://ocw.mit.edu/courses/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/
👉 @python_real
What's Lazy Evaluation in Python?
Being lazy is not always a bad thing. Every line of code you write has at least one expression that Python needs to evaluate. Python lazy evaluation is when Python takes the lazy option and delays working out the value returned by an expression until that value is needed.
https://realpython.com/python-lazy-evaluation/
👉 @python_real
Being lazy is not always a bad thing. Every line of code you write has at least one expression that Python needs to evaluate. Python lazy evaluation is when Python takes the lazy option and delays working out the value returned by an expression until that value is needed.
https://realpython.com/python-lazy-evaluation/
👉 @python_real
10 удивительных вещей, которые можно делать со списком в Python
Вам надоело писать объемный код, на чтение и выполнение которого уходит целая вечность? Обратите внимание на понимания списков в Python!
Осмысление списков - это мощный и эффективный способ преобразования и фильтрации данных в краткой и выразительной манере. Перебирая существующий список и применяя к нему преобразование или фильтрацию по условию, вы можете создавать новые списки, содержащие только нужные вам элементы.
https://blog.gopenai.com/10-amazing-things-you-can-do-with-list-comprehensions-in-python-d4f2f270a55f
👉 @python_real
Вам надоело писать объемный код, на чтение и выполнение которого уходит целая вечность? Обратите внимание на понимания списков в Python!
Осмысление списков - это мощный и эффективный способ преобразования и фильтрации данных в краткой и выразительной манере. Перебирая существующий список и применяя к нему преобразование или фильтрацию по условию, вы можете создавать новые списки, содержащие только нужные вам элементы.
https://blog.gopenai.com/10-amazing-things-you-can-do-with-list-comprehensions-in-python-d4f2f270a55f
👉 @python_real
Pandas AI - будущее анализа данных
Представьте, что вы можете разговаривать со своими данными так, будто они ваши лучшие друзья. Именно это и делает Pandas AI! Эта библиотека Python обладает возможностями генеративного искусственного интеллекта, который может превратить ваши фреймы данных в собеседников. Больше не нужно бесконечно смотреть на строки и столбцы.
https://medium.com/@fareedkhandev/pandas-ai-the-future-of-data-analysis-8f0be9b5ab6f
👉 @python_real
Представьте, что вы можете разговаривать со своими данными так, будто они ваши лучшие друзья. Именно это и делает Pandas AI! Эта библиотека Python обладает возможностями генеративного искусственного интеллекта, который может превратить ваши фреймы данных в собеседников. Больше не нужно бесконечно смотреть на строки и столбцы.
https://medium.com/@fareedkhandev/pandas-ai-the-future-of-data-analysis-8f0be9b5ab6f
👉 @python_real
Write Unit Tests for Your Python Code With ChatGPT
Having a good battery of tests for your code may be a requirement for many Python projects. In practice, writing unit tests is hard and can take a lot of time and effort. Therefore, some developers don’t like to write them. However, with large language models (LLMs) and tools like ChatGPT, you can quickly create robust and complete sets of tests for your Python code.
In Python, you can use multiple different tools for writing tests. The most commonly used tools include doctest, unittest, and pytest. ChatGPT can be of great help in writing tests with any of these tools.
https://realpython.com/chatgpt-unit-tests-python/
👉 @python_real
Having a good battery of tests for your code may be a requirement for many Python projects. In practice, writing unit tests is hard and can take a lot of time and effort. Therefore, some developers don’t like to write them. However, with large language models (LLMs) and tools like ChatGPT, you can quickly create robust and complete sets of tests for your Python code.
In Python, you can use multiple different tools for writing tests. The most commonly used tools include doctest, unittest, and pytest. ChatGPT can be of great help in writing tests with any of these tools.
https://realpython.com/chatgpt-unit-tests-python/
👉 @python_real