52807
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks -📚books
👩💻 Chunkr — это инструмент на Python для обработки документов с использованием моделей компьютерного зрения, разработанный Lumina AI для извлечения сегментов и OCR из PDF
💡 Репозиторий предоставляет решение, которое позволяет быстро и эффективно обрабатывать документы с помощью Actix-сервера на Rust, поддерживая как GPU, так и CPU среды. Применяется для высокоточного извлечения данных из больших массивов документов, обеспечивая значительное ускорение и снижение затрат по сравнению с традиционными методами обработки данных
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
@pythonl
⚡️Хакатон BIV Hack Challenge
BIV Hack Challenge – командное соревнование по разработке ML и NLP технологий.
🚀Попробуйте себя в одном из трех предложенных кейсов, и поборитесь за звание лучшей команды:
- Кейс №1. Автоматизация разбора платежей
- Кейс №2. Алгоритм выявления связей между контрагентами
- Кейс №3. Конфигуратор страхового продукта
Хакатон пройдет полностью в онлайн-формате, все, что необходимо для участия - компьютер, стабильный интернет и желание забрать лучший приз!
🏆Призовой фонд: 300 000 руб.
🔥Дедлайн регистрации: 12 ноября 2024 года, 23:59
📅Даты проведения: 15 - 17 ноября
👨💻Для кого: Разработчики, ML-специалисты, NLP специалисты
Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://tglink.io/e9169d096ef3?erid=LjN8K2hDs
#реклама
О рекламодателе
Присоединяйтесь к бесплатному мини-курсу «Симулятор профессии дата-сайентист»
За 3 дня с нуля создадите виртуального робота-помощника (как Siri, Олег или Маруся) и решите несколько типичных задач дата-сайентиста, чтобы понять, подходит ли вам это направление
А еще:
- поймете, какие навыки нужны для работы в Data Science
- познакомитесь с языком Python
- узнаете о библиотеках Pandas, Plotly, Numpy
- освоите основы машинного обучения
- поработаете с Google Colab
- напишете AI-driven прототип
Все участники получат подарки: чек-листы и гайды, и чтобы больше узнать о профессии, бессрочный доступ к курсу «Основы Python: пишем чат-бота»
Записаться на мини-курс и забрать подарки
Самостоятельно изучаете Python и хотите стать востребованным разработчиком? 🤔
Чтобы быстрее и эффективнее прийти к этой цели, обратите внимание на обучение от IT Mentor 👨💻
Чем они отличаются от других? Это один из немногих курсов, где команда нацелена на ваше трудоустройство, потому что оплату берут только после выхода на работу. Не нашли проект после обучения? Ничего не должны! ❌
В программе — только самый актуальный стек, который вы сможете осваивать вместе с опытным ментором Senior-разработчиком:
📚 Основы Python, Базы данных, Django, FastApi, Git и другие технологии и инструменты, необходимые для дальнейшего трудоустройства. А закрепить полученные знания на практике вам поможет реальный проект, где настроена практика для студентов под руководством тимлида.
🚀 Готовы получить буст своей карьеры с IT Mentor? Присоединяйтесь к ближайшей группе для Python-разработчиков по ссылке https://clck.ru/3EPfZz
Старт уже в этом ноябре!
Реклама. ИП Тюльников ИНН 526223159257.
🔵 Любишь IT и интересуешься перспективными индустриями? Тогда этот канал для тебя!
На своем канале СЕО 1win показывает всю внутрянку iGaming-рынка и делится опытом управления крупной компанией в высококонкурентной нише. Полезно для тех, кто ищет свежие идеи и новые ниши в бизнесе.
Подписывайся на Owner 1win и будь на волне iGaming трендов! 🖥
👩💻 В этом видео вы узнаете, как создавать потрясающие графические интерфейсы Python всего за 10 минут с помощью перетаскивания. Вы будете использовать дизайн из Figma и превращать его в работающий код Python с помощью пакета tkinter Designer, что сэкономит вам часы ручного позиционирования элементов GUI!
🌟 Вы также узнаете, как превратить ваш графический интерфейс Python в исполняемый файл с помощью PyInstaller, чтобы он мог работать на любом компьютере без необходимости установки Python
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
👩💻 Pdf-extract-API
Этот Python проект представляет собой инструмент для преобразования изображений и PDF-документов в текст в формате Markdown и JSON с высоким уровнем точности.
💡 Поддерживаются табличные данные и математические формулы.
В основе проекта лежит использование FastAPI, а для асинхронной обработки задач применяется Celery.
Для кэширования результатов оптического распознавания символов (OCR) используется Redis.
В проекте реализованы разные методы конвертации, среди которых Marker, Surya-OCR и Tesseract. Также предусмотрена функция удаления персональных данных.
✔️ Установка: git clone https://github.com/CatchTheTornado/pdf-extract-api.git
cd pdf-extract-api
🖥 Код
@pythonl
🔥 Курс по Python от Microsoft!
🌟 Курс включает основные темы, такие как работа с типами данных, функциями, циклами и ООП в Python, а также небольшие проекты, вроде создания веб приложения с использованием Flask . Этот курс рассчитан на новичков в Python. Курс переведён на русский язык, что также упрощает понимание для новичков!
#курс #python #flask
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
Какие известные фестивали проходят в октябре?
Конечно же OTUS FEST!
Присоединяйтесь к трёхдневному IT-фестивалю.
Вас ждут 9 спикеров, мастер-классы, полезные знакомства и разбор интересных случаев из практики. Мы обсудим темы, которые волнуют IT-индустрию, поделимся технологическими хитростями, ответим на ваши вопросы.
Вы узнаете:
- На что обращать внимание при выборе фреймворков?
- С чего начать импортозамещение в ИБ?
- Как подходить к описанию архитектуры на разных уровнях?
- Как разработать стратегию тестирования, которая действительно работает?
- Чего ждать от революции в большой языковой модели?
- Чем «импортозаместить» Nginx?
- Куда движется российский геймдев?
- Какие важные тренды появились в HR за последние годы?
- Что делать аналитикам, чтобы их не заменил ИИ?
Ждём всех, кто работает с информационными технологиями.
Будет круто.
29, 30, 31 октября: можете выбрать любой удобный день или все три сразу.
Участие бесплатное
Записаться на OTUS FEST - https://otus.pw/RaGl/?erid=LjN8KMnrb
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Прими участие в «Хакатоне по разработке кибериммунных технологий 3.0» от «Лаборатории Касперского» с призовым фондом 1 000 000 рублей!
Регистрация на хакатон открыта до 15 ноября: https://cnrlink.com/cyberimmunehack3pydj
Приглашаем разработчиков, аналитиков, архитекторов ПО, экспертов по информационной безопасности и студентов программирования и кибербезопасности. Участвуй индивидуально или в команде до 5 человек.
Тебе предстоит разработать систему удалённого управления автомобилем для каршеринга, устойчивую к кибератакам. Специальных знаний в автомобильной отрасли не требуется — задача будет понятна всем, независимо от опыта.
Это твой шанс прокачать навыки в кибербезопасности и пообщаться с экспертами «Лаборатории Касперского».
Ключевые даты:
• 15 октября – 15 ноября – регистрация участников
• 8 ноября – митап с экспертами и игра «Огнеборец»
• 15 ноября – старт хакатона
• 17 ноября – дедлайн загрузки решений
• 22 ноября – подведение итогов и объявление победителей
Регистрируйся, прояви себя и внеси вклад в безопасность каршеринговых сервисов: https://cnrlink.com/cyberimmunehack3pydj
Реклама. АО «Лаборатория Касперского». ИНН 7713140469. erid: LjN8KUDDG
🖥 Austin: A Frame Stack Sampler for CPython
Сэмплер кадров для CPython.
Возможно это самый лучший профилировщик для Python.
Он кроссплатформенный, используя, вам не нужно изменять профилируемый код, а его выходные данные можно передавать непосредственно в flamegraph.pl.
Он работает для CPython и написан на чистом C.
▪️Github
@pythonl
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/python_job_interview
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
💼 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: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Что можно создать с помощью Python? Сервис знакомств, чат-бота с ИИ, систему по поиску данных — почти всё что угодно. Именно за универсальность и простоту разработки компании и профессионалы любят Python.
Как освоить этот язык программирования, рассказывают на расширенном курсе Нетологии «Python-разработчик». На нём вы:
- Освоите все инструменты и технологии, необходимые для работы.
- Научитесь разрабатывать веб-приложения и API, работать с базами данных, настраивать сервера и тестировать код.
- Добавите в портфолио 22 проекта, поработаете над реальными кейсами и примете участие в хакатоне.
Получите скидку по промокоду PRINT(45)
После курса вы сможете стать крепким backend-разработчиком и попасть на стажировку в «Самолёт». А если вдруг решите сменить направление, Python станет надёжной базой для аналитики и машинного обучения. Постройте карьеру в IT
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5xfsDyJ
🖥 Hallo2:Long-Duration and High-Resolution Audio-driven Portrait Image Animation
Python-проект для портретной анимации с длительной продолжительностью и высоким разрешением.
▪ GitHub: https://github.com/fudan-generative-vision/hallo2
▪ Проект: https://fudan-generative-vision.github.io/hallo2/#/
@pythonl
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Ближайшее мероприятие:
• 9-11 ноября — для продуктовых и аналитиков данных, офер за 3 дня в команды Финтеха и Яндекс Практикума.
Зарегистрироваться
👩💻 Большая шпаргалка по регулярным выражениям в Python!
🔗 Ссылка: *клик*
🔗На русском
@pythonl
👩💻 Posting — это мощный HTTP-клиент с текстовым интерфейсом (TUI), разработанный на Python для работы из терминала и доступный для установки на macOS, Linux и Windows. Аналогичный по функциям таким инструментам, как Postman и Insomnia, Posting ориентирован на клавиатурные рабочие процессы и поддерживает работу через SSH, что делает его удобным для удаленного использования
🔍 Основные функции:
🌟 Навигация в режиме "jump mode"
🌟 Поддержка переменных и автозаполнение
🌟 Подсветка синтаксиса с использованием tree-sitter
🌟 Темы оформления, команды Vim и конфигурация через YAML-файлы
💡 Инструмент можно установить через pipx или uv, причем предпочтительным способом считается uv, обеспечивающий более быструю установку
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
👩💻 screenshot-to-code — простой инструмент на Python для преобразования скриншотов, макетов и дизайнов Figma в чистый, функциональный код с использованием ИИ, такого как ChatGPT или Claude!
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
🖥 Проект: Распознавание лиц с использованием Python и OpenCV с веб-камерой!
🕞 Продолжительность: 32:56
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
👩💻 Git2Text — утилита на Python для извлечения и форматирования структуры кода в виде текстового файла, что облегчает передачу кода в такие инструменты, как ChatGPT или другие модели обработки естественного языка
🔍 Основные возможности:
🌟 Извлечение всей кодовой базы и форматирование её в Markdown
🌟 Поддержка как локальных, так и удалённых Git-репозиториев
🌟 Автоматическая генерация структуры каталогов
🌟 Поддержка синтаксического выделения кода
🌟 Совместимость с Windows, macOS и Linux
💡 Эта утилита упрощает работу с кодом для передачи его в LLM, предоставляя форматированные выводы и поддержку глобальных шаблонов для исключения/включения файлов
🖥 Github
@pythonl
✔️ GitHub выпустили свой ежегодный отчет об индустрии опенсорса.
— В связи с развитием ИИ-ассистентов разработчики активно переходят с JavaScript на Python;
— За 2024 год команды внесли 5,2 миллиарда изменений в 518 миллионов проектов;
— Ожидается, что к 2028 году Индия превзойдет США по числу разработчиков;
— Благодаря доминированию Python использование Jupyter Notebooks увеличилось почти вдвое (+92%).
— 6 место по количеству разработчиков на GitHub заняла Россия.
📌 Полный отчет
@pythonl
👩💻 Sudoku-in-python-packaging — необычный проект, который показывает, как использовать менеджеры пакетов Python для решения судоку: каждая ячейка представляется как зависимость sudoku_{x}_{y}, где версия (1–9) соответствует числу в ячейке. CSV-файл судоку конвертируется в requirements.in, и пакетный менеджер решает зависимости, что формирует решение
🖥 Github
@pythonl
🖥 json_repair — Python-библиотека для восстановления некорректного JSON. Она полезна при работе с данными, возвращаемыми языковыми моделями (LLM), которые часто могут возвращать неполные или некорректно форматированные JSON-строки
🌟 Библиотека исправляет эти ошибки автоматически, добавляя недостающие скобки, кавычки и исправляя простые синтаксические ошибки, сохраняя при этом контент
▪️GitHub
@pythonl
👩💻 TheAlgorithms/Python — коллекция алгоритмов, написанных на языке Python. Он представляет собой открытый проект, куда разработчики со всего мира вносят свой вклад, добавляя различные алгоритмы, используемые в информатике, математике и науке о данных.
🔍 Репозиторий включает в себя сотни реализаций алгоритмов в различных категориях, таких как:
🌟 Сортировка и поиск (например, быстрая сортировка, бинарный поиск).
🌟 Структуры данных (например, деревья, графы, очереди).
🌟 Алгоритмы на графах (например, поиск в глубину, поиск в ширину).
🌟 Криптография (например, шифрование, хеширование).
🌟 Алгоритмы машинного обучения и многие другие!
💡 Цель проекта — предложить обучающий ресурс, где разработчики могут изучать и понимать, как работают различные алгоритмы. Каждый алгоритм сопровождается примерами кода, а многие из них имеют детальные объяснения
🔐 Лицензия: MIT
▪️Github
@pythonl
🖥 Tabled - это небольшая библиотека для обнаружения и парсинга таблиц.
Она использует surya для поиска всех таблиц в файлах в формате PDF, определения строк/столбцов и форматирования ячеек в markdown, csv или html.
▪️Github
@pythonl
🖥 Создание интерфейсов приложений на Python с помощью Tkinter Designer!
🌟 Узнайте, как без усилий создавать потрясающие приложения с графическим интерфейсом, не написав ни единой строчки кода!
🕞 Продолжительность: 14:08
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
👩💻 Простая шпаргалка по работе с функциями Pandas для Data Science!
🌟 Сохрани в избранное, чтобы не потерять!
@pythonl
🖥 Справочник FastAPI – Как разрабатывать, тестировать и развертывать API!
🌟 После прочтения этого краткого руководства вы сможете разработать API администрирования курса с использованием FastAPI и MongoDB. Вы не только будете писать API, но и тестировать и контейнеризировать приложение
🌟 В этом пошаговом проекте вы создадите бэкэнд-систему Python с использованием FastAPI, быстрого веб-фреймворка и базы данных MongoDB для хранения и поиска информации о курсе
🌟 Система позволит пользователям получать доступ к сведениям о курсе, просматривать главы, оценивать отдельные главы и составлять общие рейтинги
💡 Проект предназначен для разработчиков Python с базовыми знаниями программирования и некоторыми знаниями NoSQL. Знакомство с MongoDB, Docker и PyTest не требуется
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
🖥 Python 3.12 против Python 3.13 – сравнение производительности
В этой статье описываются результаты тестирования производительности Python 3.13 по сравнению с Python 3.12.
В общей сложности было проведено 100 различных тестов на компьютерах с процессорами AMD Ryzen серии 7000 и Intel Core 13-го поколения для настольных компьютеров, ноутбуков и мини-ПК.
Все тесты были выполнены на компьютерах с Windows 11 с использованием библиотеки pay performance 1.11.0 на Python 3.12.7 и Python 3.13.0 (обе 64-разрядные версии).
Результат показывает, что Python 3.13 имеет лучшие показатели по производительности по сравнению с Python 3.12 в следующих тестах: asyncio_tcp_ssl (в 1,51 раза быстрее), async_tree_io_tg (в 1,43 раза быстрее), async_tree_eager_io (в 1,40 раза быстрее). Однако вы можете заметить снижение производительности в некоторых тестах, особенно в покрытие кода (в 3,85 раза медленнее), regex_v8 (в 1,26 раза медленнее), telco (в 1,19 раза медленнее).
🔗 Подробные тесты
@pythonl