С каждым днём мы всё ближе к RLT.Conf 🎉
29 ноября конференция Росэлторг.Университета — «В ИТ с головой» — соберёт экспертов в сфере IT и маркетинга, преподавателей вузов, руководителей проектов и многих других в одном месте.
🥳 Прежде чем эксперты поделятся с участниками мероприятия своими кейсами, новейшими гипотезами, разработками и практиками из разных индустрий, мы вас с ними познакомим!
Листайте карточки, чтобы ничего и никого не упустить!
🔗 Узнать спикеров поближе и зарегистрировать своё участие можно на сайте.
Когда? 29 ноября 2024.
Где? Москва, Согласие Холл, пр-т Мира, д. 36 стр. 1.
Росэлторг — больше, чем закупки😉
29 ноября конференция Росэлторг.Университета — «В ИТ с головой» — соберёт экспертов в сфере IT и маркетинга, преподавателей вузов, руководителей проектов и многих других в одном месте.
Листайте карточки, чтобы ничего и никого не упустить!
Когда? 29 ноября 2024.
Где? Москва, Согласие Холл, пр-т Мира, д. 36 стр. 1.
Росэлторг — больше, чем закупки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Вакансии для специалистов и разработчиков Python
▪️Backend AQA engineer (Python)
Гибкий график
Python • Pytest • Robot Framework
Подробнее о вакансии
▪️QA Automation (Python)
Полная занятость • Удалённый формат работы
Python • Docker • Kubernetes
Подробнее о вакансии
▪️Data engineer (Python Hadoop Spark)
Гибкий график • Можно удалённо
Python • Apache Hadoop • SQL
Подробнее о вакансии
▪️Middle Python Developer [Bridge]
Полная занятость
Python • REST • RabbitMQ • Asyncio
Подробнее о вакансии
▪️Lead Python - разработчик в Рейнджеры
Удаленная работа • Полный день
Python • Django • PostgreSQL • Apache Airflow
Подробнее о вакансии
@pythonpythonjobs
▪️Backend AQA engineer (Python)
Гибкий график
Python • Pytest • Robot Framework
Подробнее о вакансии
▪️QA Automation (Python)
Полная занятость • Удалённый формат работы
Python • Docker • Kubernetes
Подробнее о вакансии
▪️Data engineer (Python Hadoop Spark)
Гибкий график • Можно удалённо
Python • Apache Hadoop • SQL
Подробнее о вакансии
▪️Middle Python Developer [Bridge]
Полная занятость
Python • REST • RabbitMQ • Asyncio
Подробнее о вакансии
▪️Lead Python - разработчик в Рейнджеры
Удаленная работа • Полный день
Python • Django • PostgreSQL • Apache Airflow
Подробнее о вакансии
@pythonpythonjobs
⚡️Всероссийский Хакатон ФИЦ 2024
🚀Попробуйте себя в одном из предложенных кейсов:
- Разработка алгоритма трекинга людей в видеопотоке с нескольких камер
- Цифровая карта подземных коммуникаций с использованием Cesium
- Симуляция записи в расписание
- Цифровой сервис для ведения реестра зеленых насаждений города Москвы
- Предсказание необходимого количества средств досмотра
- Система контроля и управления доступом
- Семантический делитель текстов
- Разработка сервиса печати этикеток для производителей одежды
И др. кейсы смотрите на сайте: https://фиц2024.рф/hackathon
Хакатон пройдет в 2 этапа: Отборочный этап в Онлайн, Финал в Офлайн.
🏆Призовой фонд: 6 000 000 руб.
🔥Дедлайн регистрации: 26 ноября, 23:59
📅Даты отборочного этапа: 29 ноября - 2 декабря
🦾Даты финала: 3 - 4 декабря
Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://фиц2024.рф/hackathon
🚀Попробуйте себя в одном из предложенных кейсов:
- Разработка алгоритма трекинга людей в видеопотоке с нескольких камер
- Цифровая карта подземных коммуникаций с использованием Cesium
- Симуляция записи в расписание
- Цифровой сервис для ведения реестра зеленых насаждений города Москвы
- Предсказание необходимого количества средств досмотра
- Система контроля и управления доступом
- Семантический делитель текстов
- Разработка сервиса печати этикеток для производителей одежды
И др. кейсы смотрите на сайте: https://фиц2024.рф/hackathon
Хакатон пройдет в 2 этапа: Отборочный этап в Онлайн, Финал в Офлайн.
🏆Призовой фонд: 6 000 000 руб.
🔥Дедлайн регистрации: 26 ноября, 23:59
📅Даты отборочного этапа: 29 ноября - 2 декабря
🦾Даты финала: 3 - 4 декабря
Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://фиц2024.рф/hackathon
🚀 Scrapling — это инструмент для веб-скрейпинга, предоставляющий набор готовых функций для сбора данных с веб-сайтов!
❗️Scrapling написан на Python и разработан с целью облегчить извлечение информации из HTML-страниц, делая процесс скрейпинга доступным даже для начинающих пользователей.
💥Особенности:
✅ Удобство использования — разработан для быстрого старта, не требуя сложной настройки.
✅ Множество предустановленных методов — функции для поиска элементов, анализа данных, работы с таблицами и текстовыми блоками.
✅ Минимальная зависимость от внешних библиотек — поддерживает основные методы работы с HTML, включая парсинг тегов, CSS-классов и идентификаторов.
✅ Простота и гибкость — позволяет пользователям создавать кастомные запросы и извлекать данные, подходящие для их целей.
🦾 Лицензия: BSD-3-Clause
🌐 Github
@pythonpythonjobs
❗️Scrapling написан на Python и разработан с целью облегчить извлечение информации из HTML-страниц, делая процесс скрейпинга доступным даже для начинающих пользователей.
💥Особенности:
✅ Удобство использования — разработан для быстрого старта, не требуя сложной настройки.
✅ Множество предустановленных методов — функции для поиска элементов, анализа данных, работы с таблицами и текстовыми блоками.
✅ Минимальная зависимость от внешних библиотек — поддерживает основные методы работы с HTML, включая парсинг тегов, CSS-классов и идентификаторов.
✅ Простота и гибкость — позволяет пользователям создавать кастомные запросы и извлекать данные, подходящие для их целей.
🦾 Лицензия: BSD-3-Clause
🌐 Github
@pythonpythonjobs
🚀 20+ практических проектов Python для начинающих!
🏆 Разработайте огромное количество проектов — от простого калькулятора до разного рода игр и приложений вроде прогноза погоды!
🌐 Ссылка
@pythonpythonjobs
🏆 Разработайте огромное количество проектов — от простого калькулятора до разного рода игр и приложений вроде прогноза погоды!
🌐 Ссылка
@pythonpythonjobs
🚀Scikit-learn — это одна из самых популярных библиотек для машинного обучения на Python. Она предоставляет простой и эффективный инструментарий для анализа данных и построения моделей машинного обучения, включая методы классификации, регрессии, кластеризации, уменьшения размерности и многое другое. Scikit-learn разработана с учетом простоты использования и эффективности, что делает её идеальным выбором как для новичков, так и для опытных специалистов.
🦾Основные Особенности Scikit-learn:
- Широкий спектр алгоритмов: Библиотека включает алгоритмы для supervised и unsupervised обучения, такие как SVM, Decision Trees, Random Forests, K-Means, и многие другие.
- Удобный интерфейс: Scikit-learn предлагает последовательный и интуитивно понятный API, что упрощает процесс обучения моделей и их оценки.
- Инструменты для предобработки данных: Библиотека включает функции для обработки данных, такие как нормализация, кодирование категориальных переменных, заполнение пропусков и т.д.
- Мощные средства для оценки моделей: Scikit-learn предоставляет различные метрики для оценки качества моделей, такие как точность, F1-score, ROC-AUC и другие.
🎓Полезные Ссылки и Ресурсы:
Официальная документация:
https://scikit-learn.org/stable/ — основное руководство по библиотеке, где вы найдете подробные описания всех функций и методов.
Гайды и учебные пособия:
https://www.udacity.com/course/machine-learning-engineer-nanodegree--nd009 — курс на Udacity, охватывающий основные алгоритмы машинного обучения с использованием Scikit-learn.
https://towardsdatascience.com/how-to-use-scikit-learn-for-machine-learning-c7e805fa5527 — статья на Towards Data Science, предлагающая введение в использование Scikit-learn для машинного обучения.
Примеры и проекты:
https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/ — книга от Aurélien Géron, содержащая практические примеры и проекты с использованием Scikit-learn.
https://www.kaggle.com/learn/scikit-learn — курс на платформе Kaggle, который поможет вам освоить Scikit-learn на практике через интерактивные задачи.
Сообщество и форумы:
https://stackoverflow.com/questions/tagged/scikit-learn — раздел форума Stack Overflow, где обсуждаются вопросы и проблемы, связанные с использованием Scikit-learn.
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn — репозиторий на GitHub, где вы можете найти исходный код, проблемы и новые функции, а также получить помощь от разработчиков и сообщества.
Scikit-learn — это мощный инструмент для любого, кто хочет заняться машинным обучением на Python. С множеством доступных ресурсов, этот инструмент становится простым и доступным даже для новичков в данной области.
@pythonpythonjobs
🦾Основные Особенности Scikit-learn:
- Широкий спектр алгоритмов: Библиотека включает алгоритмы для supervised и unsupervised обучения, такие как SVM, Decision Trees, Random Forests, K-Means, и многие другие.
- Удобный интерфейс: Scikit-learn предлагает последовательный и интуитивно понятный API, что упрощает процесс обучения моделей и их оценки.
- Инструменты для предобработки данных: Библиотека включает функции для обработки данных, такие как нормализация, кодирование категориальных переменных, заполнение пропусков и т.д.
- Мощные средства для оценки моделей: Scikit-learn предоставляет различные метрики для оценки качества моделей, такие как точность, F1-score, ROC-AUC и другие.
🎓Полезные Ссылки и Ресурсы:
Официальная документация:
https://scikit-learn.org/stable/ — основное руководство по библиотеке, где вы найдете подробные описания всех функций и методов.
Гайды и учебные пособия:
https://www.udacity.com/course/machine-learning-engineer-nanodegree--nd009 — курс на Udacity, охватывающий основные алгоритмы машинного обучения с использованием Scikit-learn.
https://towardsdatascience.com/how-to-use-scikit-learn-for-machine-learning-c7e805fa5527 — статья на Towards Data Science, предлагающая введение в использование Scikit-learn для машинного обучения.
Примеры и проекты:
https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/ — книга от Aurélien Géron, содержащая практические примеры и проекты с использованием Scikit-learn.
https://www.kaggle.com/learn/scikit-learn — курс на платформе Kaggle, который поможет вам освоить Scikit-learn на практике через интерактивные задачи.
Сообщество и форумы:
https://stackoverflow.com/questions/tagged/scikit-learn — раздел форума Stack Overflow, где обсуждаются вопросы и проблемы, связанные с использованием Scikit-learn.
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn — репозиторий на GitHub, где вы можете найти исходный код, проблемы и новые функции, а также получить помощь от разработчиков и сообщества.
Scikit-learn — это мощный инструмент для любого, кто хочет заняться машинным обучением на Python. С множеством доступных ресурсов, этот инструмент становится простым и доступным даже для новичков в данной области.
@pythonpythonjobs
🚀Odoo — большая платформа на Python с открытым исходным кодом для управления бизнес-процессами, включающую множество модулей для управления продажами, складом, бухгалтерией, проектами, CRM и другими аспектами! Odoo разработан как ERP-система, которую можно расширять и адаптировать под различные бизнес-потребности.
✅Лицензия: LGPLv3
🌐Github
@pythonpythonjobs
✅Лицензия: LGPLv3
🌐Github
@pythonpythonjobs
🚀DocETL — это инструмент на Python для создания и выполнения конвейеров обработки данных, особенно подходящий для сложных задач обработки документов.
🦾Он применяет подходы с минимальным кодом и YAML для упрощенного управления потоками данных, обеспечивая модульность и возможность повторных попыток обработки данных при сбоях
✅ Лицензия: MIT
🌐Github
@pythonpythonjobs
🦾Он применяет подходы с минимальным кодом и YAML для упрощенного управления потоками данных, обеспечивая модульность и возможность повторных попыток обработки данных при сбоях
✅ Лицензия: MIT
🌐Github
@pythonpythonjobs
🚀 Khoj — это инструмент на Python с открытым исходным кодом для локального поиска и организации заметок.
🦾 Khoj использует встраиваемую ИИ-модель для индексирования и быстрого поиска информации в заметках и файлах, поддерживая интеграцию с Obsidian, Markdown и другими форматами. Khoj работает локально, обеспечивая безопасность данных и поддержку нескольких форматов для удобства пользователей, которым нужна организация информации на базе ИИ.
✅ Лицензия: AGPL-3.0
🌐 Github
@pythonpythonjobs
🦾 Khoj использует встраиваемую ИИ-модель для индексирования и быстрого поиска информации в заметках и файлах, поддерживая интеграцию с Obsidian, Markdown и другими форматами. Khoj работает локально, обеспечивая безопасность данных и поддержку нескольких форматов для удобства пользователей, которым нужна организация информации на базе ИИ.
✅ Лицензия: AGPL-3.0
🌐 Github
@pythonpythonjobs
Все надоело и пропал интерес, чувствуешь себя амебой и хочется только залипать в телефоне. Бывает?
Психолог взрослого человека - канал для айтишников, у которых периодически опускаются руки и отключается мозг, ибо переработки и постоянная тревожность не приводят к другим исходам.
✔️ Как научиться отвлекаться от работы и отдыхать?
✔️ Как совместить кучу рабочих задач и время с семьей?
✔️ Как справиться с прокрастинацией?
✔️ Как не растерять запал, даже если кажется, что ничего не выходит?
Подписывайтесь на канал @vadimpetrov_psy и научитесь работать без упахивания, выгорания и ущерба для личной жизни!
👨🏻💻 Псс. Заходите в закреп канала - там много полезного, и даже бесплатный мини-курс по выходу из апатии.
Психолог взрослого человека - канал для айтишников, у которых периодически опускаются руки и отключается мозг, ибо переработки и постоянная тревожность не приводят к другим исходам.
✔️ Как научиться отвлекаться от работы и отдыхать?
✔️ Как совместить кучу рабочих задач и время с семьей?
✔️ Как справиться с прокрастинацией?
✔️ Как не растерять запал, даже если кажется, что ничего не выходит?
Подписывайтесь на канал @vadimpetrov_psy и научитесь работать без упахивания, выгорания и ущерба для личной жизни!
👨🏻💻 Псс. Заходите в закреп канала - там много полезного, и даже бесплатный мини-курс по выходу из апатии.
Вакансии для специалистов и разработчиков Python
▪️Python Developer
Гибкий график
Python • Pytest • Docker
Подробнее о вакансии
▪️SDET Python (LTE)
Полная занятость • Удалённый формат работы
Python • Docker • Kubernetes
Подробнее о вакансии
▪️Middle/Senior Python Developer
от 200 000 до 300 000 ₽
Гибкий график • Можно удалённо
Python • PostgreSQL • Django
Подробнее о вакансии
▪️Python разработчик (FINTECH)
Полная занятость
Python • REST • RabbitMQ
Подробнее о вакансии
▪️QA Automation Python
Удаленная работа • Полный день
Python • Django • PostgreSQL • Linux
Подробнее о вакансии
@pythonpythonjobs
▪️Python Developer
Гибкий график
Python • Pytest • Docker
Подробнее о вакансии
▪️SDET Python (LTE)
Полная занятость • Удалённый формат работы
Python • Docker • Kubernetes
Подробнее о вакансии
▪️Middle/Senior Python Developer
от 200 000 до 300 000 ₽
Гибкий график • Можно удалённо
Python • PostgreSQL • Django
Подробнее о вакансии
▪️Python разработчик (FINTECH)
Полная занятость
Python • REST • RabbitMQ
Подробнее о вакансии
▪️QA Automation Python
Удаленная работа • Полный день
Python • Django • PostgreSQL • Linux
Подробнее о вакансии
@pythonpythonjobs
🔥 Осталось всего 2 дня до конца регистрации на хакатон «Норникеля» «Интеллектуальные горизонты»! Подай заявку и поборись за призовой фонд в размере 1 500 000 рублей!
Погружайся в кейсы от «Норникеля» и решай задачу по одному из трех треков: от анализа данных до автоматизации, от экологического мониторинга до создания алгоритмов, которые могут изменить правила игры в индустрии.
Когда: 6 - 8 декабря.
Формат: онлайн.
Призовой фонд: 1 500 000 рублей.
🧑💻 Разработчики, аналитики, инженеры и любители новаторских решений смогут применить свои знания, чтобы придумать решения для реальных задач в промышленности.
Хакатон «Норникеля» «Интеллектуальные горизонты» — это отличный шанс показать свои идеи, повлиять на промышленность и найти новых единомышленников.
Если нет команды — поможем её собрать!
➡️ Успей зарегистрироваться до 2 декабря, 23:59 МСК по ссылке.
Погружайся в кейсы от «Норникеля» и решай задачу по одному из трех треков: от анализа данных до автоматизации, от экологического мониторинга до создания алгоритмов, которые могут изменить правила игры в индустрии.
Когда: 6 - 8 декабря.
Формат: онлайн.
Призовой фонд: 1 500 000 рублей.
🧑💻 Разработчики, аналитики, инженеры и любители новаторских решений смогут применить свои знания, чтобы придумать решения для реальных задач в промышленности.
Хакатон «Норникеля» «Интеллектуальные горизонты» — это отличный шанс показать свои идеи, повлиять на промышленность и найти новых единомышленников.
Если нет команды — поможем её собрать!
➡️ Успей зарегистрироваться до 2 декабря, 23:59 МСК по ссылке.
🚀 python-magic — это обертка для Python над библиотекой libmagic, которая используется для определения типов файлов на основе их содержимого! Он позволяет извлекать информацию о типе файла, MIME-типе и другой метаинформации, анализируя заголовки файлов, а не их расширения.
🎓 Пример применения: проверка типа загруженного файла в веб-приложениях для обработки данных. Установка доступна через PyPI, и проект поддерживает различные операционные системы.
✅ Лицензия: MIT
Github
@pythonpythonjobs
🎓 Пример применения: проверка типа загруженного файла в веб-приложениях для обработки данных. Установка доступна через PyPI, и проект поддерживает различные операционные системы.
✅ Лицензия: MIT
Github
@pythonpythonjobs
🚀Voice Pro — это проект, созданный для управления голосовым взаимодействием с поддержкой ИИ, оптимизированный для среды Python!
🎓Репозиторий включает инструменты для запуска приложений голосового взаимодействия и поддерживает функционал, такой как проверка среды и установка необходимых компонентов. Проект также предоставляет возможность обновления интерфейсов через командную строку и настройки некоторых элементов среды выполнения для запуска сторонних библиотек, включая llama-cpp для взаимодействия с CUDA (если доступно) в ML-проектах.
✅Лицензия: MIT
🌐GitHub
@pythonpythonjobs
🎓Репозиторий включает инструменты для запуска приложений голосового взаимодействия и поддерживает функционал, такой как проверка среды и установка необходимых компонентов. Проект также предоставляет возможность обновления интерфейсов через командную строку и настройки некоторых элементов среды выполнения для запуска сторонних библиотек, включая llama-cpp для взаимодействия с CUDA (если доступно) в ML-проектах.
✅Лицензия: MIT
🌐GitHub
@pythonpythonjobs
🚀TensorFlow — это мощная библиотека для машинного обучения и глубокого обучения, разработанная Google. Она предназначена для создания и обучения сложных нейронных сетей и широкого спектра алгоритмов машинного обучения. TensorFlow поддерживает как обучение моделей на CPU, так и GPU, что позволяет значительно ускорить вычисления.
🦾Основные Особенности TensorFlow:
- Гибкость: TensorFlow позволяет пользователям разрабатывать модели для обработки различных типов данных, включая текст, изображения и звуковые данные.
- Многоуровневый абстракции: Библиотека предоставляет различные уровни абстракции, от низкоуровневых операций с тензорами до высокоуровневых API, таких как Keras, что позволяет удобно и быстро разрабатывать модели.
- Поддержка распределенного обучения: TensorFlow позволяет обучать модели на нескольких устройствах и в облаке, что особенно полезно для работы с большими наборами данных.
- Богатый инструментарий: Библиотека включает много инструментов для визуализации (например, TensorBoard), а также для автоматизации и оптимизации работы с моделями.
🤓Полезные Ссылки и Ресурсы:
Официальная документация:
https://www.tensorflow.org/ — основное руководство по TensorFlow, где можно найти информацию о различных функциях, примерах и руководствах.
Учебные материалы и курсы:
https://www.tensorflow.org/tutorials — официальные учебные руководства, охватывающие основы TensorFlow и его применение к различным задачам.
https://www.coursera.org/specializations/deep-learning — курс на Coursera, который включает обучение использованию TensorFlow для разработки глубоких нейронных сетей.
Книги и статьи:
https://www.manning.com/books/deep-learning-with-python-and-tensorflow — книга, которая поможет понять основы глубокого обучения с использованием TensorFlow и Keras.
https://www.packtpub.com/product/tensorflow-2-0-quick-start-guide/9781838826122 — руководство по быстрой настройке и использованию TensorFlow 2.0.
Сообщество и форумы:
https://github.com/tensorflow/tensorflow — репозиторий на GitHub, где размещен исходный код TensorFlow и где можно найти обсуждения, отчеты об ошибках и ресурсы сообщества.
https://www.tensorflow.org/community — платформа для общения, где пользователи могут задавать вопросы, делиться опытом и находить поддержку.
Примеры проектов и кода:
https://github.com/tensorflow/examples — набор примеров использования TensorFlow, включая модели для изображений, текста, последовательностей и многих других задач.
TensorFlow является мощным инструментом, позволяющим разработчикам, исследователям и энтузиастам машинного обучения и глубокого обучения последовательно и эффективно создать, обучить и развернуть сложные модели.
@pythonpythonjobs
🦾Основные Особенности TensorFlow:
- Гибкость: TensorFlow позволяет пользователям разрабатывать модели для обработки различных типов данных, включая текст, изображения и звуковые данные.
- Многоуровневый абстракции: Библиотека предоставляет различные уровни абстракции, от низкоуровневых операций с тензорами до высокоуровневых API, таких как Keras, что позволяет удобно и быстро разрабатывать модели.
- Поддержка распределенного обучения: TensorFlow позволяет обучать модели на нескольких устройствах и в облаке, что особенно полезно для работы с большими наборами данных.
- Богатый инструментарий: Библиотека включает много инструментов для визуализации (например, TensorBoard), а также для автоматизации и оптимизации работы с моделями.
🤓Полезные Ссылки и Ресурсы:
Официальная документация:
https://www.tensorflow.org/ — основное руководство по TensorFlow, где можно найти информацию о различных функциях, примерах и руководствах.
Учебные материалы и курсы:
https://www.tensorflow.org/tutorials — официальные учебные руководства, охватывающие основы TensorFlow и его применение к различным задачам.
https://www.coursera.org/specializations/deep-learning — курс на Coursera, который включает обучение использованию TensorFlow для разработки глубоких нейронных сетей.
Книги и статьи:
https://www.manning.com/books/deep-learning-with-python-and-tensorflow — книга, которая поможет понять основы глубокого обучения с использованием TensorFlow и Keras.
https://www.packtpub.com/product/tensorflow-2-0-quick-start-guide/9781838826122 — руководство по быстрой настройке и использованию TensorFlow 2.0.
Сообщество и форумы:
https://github.com/tensorflow/tensorflow — репозиторий на GitHub, где размещен исходный код TensorFlow и где можно найти обсуждения, отчеты об ошибках и ресурсы сообщества.
https://www.tensorflow.org/community — платформа для общения, где пользователи могут задавать вопросы, делиться опытом и находить поддержку.
Примеры проектов и кода:
https://github.com/tensorflow/examples — набор примеров использования TensorFlow, включая модели для изображений, текста, последовательностей и многих других задач.
TensorFlow является мощным инструментом, позволяющим разработчикам, исследователям и энтузиастам машинного обучения и глубокого обучения последовательно и эффективно создать, обучить и развернуть сложные модели.
@pythonpythonjobs
🚀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
@pythonpythonjobs
🎓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
@pythonpythonjobs
🚀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
@pythonpythonjobs
🎓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
@pythonpythonjobs
🚀Textual
Создание интерактивных пользовательских интерфейсов в терминале с графиками и виджетами требует знаний инизкоуровневого программирования.
💥Чтобы создать сложный CLI, используя простого Python API, попробуйте Textual.
🌐Github
@pythonpythonjobs
Создание интерактивных пользовательских интерфейсов в терминале с графиками и виджетами требует знаний инизкоуровневого программирования.
💥Чтобы создать сложный CLI, используя простого Python API, попробуйте Textual.
🌐Github
@pythonpythonjobs
Вакансии для специалистов и разработчиков Python
▪️Python-разработчик
Гибкий график
Python • Git • PostgreSQL
Подробнее о вакансии
▪️Automation engineer Python
Полная занятость • Удалённый формат работы
Python • Docker • Kubernetes
Подробнее о вакансии
▪️SDET (Python) / QA Automation
Гибкий график • Можно удалённо
Python • Selenium • Allure
Подробнее о вакансии
▪️Python разработчик (Middle+ / Senior)
Полная занятость
Python • PostgreSQL • SQLalchemy
Подробнее о вакансии
▪️Middle QA Python Engineer(Pangolin)
Удаленная работа • Полный день
Python • Django • Git • SQL
Подробнее о вакансии
@pythonpythonjobs
▪️Python-разработчик
Гибкий график
Python • Git • PostgreSQL
Подробнее о вакансии
▪️Automation engineer Python
Полная занятость • Удалённый формат работы
Python • Docker • Kubernetes
Подробнее о вакансии
▪️SDET (Python) / QA Automation
Гибкий график • Можно удалённо
Python • Selenium • Allure
Подробнее о вакансии
▪️Python разработчик (Middle+ / Senior)
Полная занятость
Python • PostgreSQL • SQLalchemy
Подробнее о вакансии
▪️Middle QA Python Engineer(Pangolin)
Удаленная работа • Полный день
Python • Django • Git • SQL
Подробнее о вакансии
@pythonpythonjobs