52807
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks -📚books
⚡️ BRIA Background Removal v2.0 Model.
RMBG v2.0 - новая модель удаления фона, предназначенная для эффективного отделения переднего плана от фона в различных категориях и типах изображений. Точность, эффективность и универсальность RMBG v2.0 конкурирует с ведущими SOTA-моделями.
RMBG-2.0 разработана на основе архитектуры BiRefNet и обучена на более чем 15 000 высококачественных, высокого разрешения, вручную маркированных (с точностью до пикселя), полностью лицензированных изображений.
Модель доступна на HF в двух версиях : pytorch и safetensors. Демо можно попробовать на HF Space.
▶️Пример кода запуска на Transformers:
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torchvision import transforms
from transformers import AutoModelForImageSegmentation
model = AutoModelForImageSegmentation.from_pretrained('briaai/RMBG-2.0', trust_remote_code=True)
torch.set_float32_matmul_precision(['high', 'highest'][0])
model.to('cuda')
model.eval()
# Data settings
image_size = (1024, 1024)
transform_image = transforms.Compose([
transforms.Resize(image_size),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
image = Image.open(input_image_path)
input_images = transform_image(image).unsqueeze(0).to('cuda')
# Prediction
with torch.no_grad():
preds = model(input_images)[-1].sigmoid().cpu()
pred = preds[0].squeeze()
pred_pil = transforms.ToPILImage()(pred)
mask = pred_pil.resize(image.size)
image.putalpha(mask)
image.save("no_bg_image.png")
⚡️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
#реклама
О рекламодателе
🤲 OpenHands: Code Less, Make More
Платформ для ИИ-агентов для разработки программного обеспечения на базе искусственного интеллекта.
Агенты OpenHands могут делать все, что под силу разработчику—человеку: изменять код, запускать команды, просматривать веб-страницы, вызывать API-интерфейсы и даже копировать фрагменты кода из StackOverflow.
▪Инструкция по быстрому запуску
▪Документация
▪ Github
@pythonl
👩💻 ERPNext — это полнофункциональная ERP-система на Python с открытым исходным кодом, подходящая для бизнеса любого размера.
🌟 Разработанная на фреймворке Frappe, ERPNext охватывает управление финансами, продажами, закупками, производством, CRM, проектами и кадровыми ресурсами. Она предоставляет гибкий интерфейс и может быть настроена под потребности пользователя, поддерживает многоуровневую отчётность и автоматизацию бизнес-процессов.
🔐 Лицензия: GPL-3.0
🖥 Github
@pythonl
👩💻 Конвертируйте PDF в docx с помощью Python
@pythonl
👩💻 Серия видео по введению в программирование на Python от одного из лучших вузов мира MIT!
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
👩💻 xlwings — библиотека Python для автоматизации работы с Microsoft Excel!
🌟 С помощью этой библиотеки можно управлять Excel из Python-скриптов, создавать макросы, импортировать и экспортировать данные, а также создавать пользовательские функции (UDF) для интеграции Python и Excel. Она полезна для автоматизации задач и создания динамических таблиц, работающих с большими объёмами данных.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github
@pythonl
🔍 pyWhat — инструмент для автоматической идентификации различных типов данных в тексте и файлах! Поддерживает IP-адреса, email, криптографические ключи, URL, номера карт и др.
⭐️ Программа позволяет фильтровать и сортировать результаты, экспортировать данные в JSON и применять специфические фильтры для задач, например, для анализа трафика или поиска утечек данных. Подходит для анализа pcap-файлов, поиска данных в коде, автоматизации задач безопасности и поиска багов в программах.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 GitHub
@pythonl
🥷 psudohash — инструмент для генерации большого количества вариаций паролей на основе ключевых слов!
🌟 psudohash помогает автоматизировать создание сложных, измененных паролей, используя характерные паттерны, такие как замена символов (например, a на @), чередование заглавных букв и добавление стандартных символов или чисел. Это делает его полезным для пентестеров, которые создают списки паролей для тестирования устойчивости систем к атакам грубой силы и взлому хешей.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
👩💻 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
@pythonl
👩💻 Polar — Универсальная платформа финансирования и монетизации для разработчиков.
🌟Продавайте доступ к своим репозиториям GitHub, каналам поддержки Discord, загрузке файлов, лицензионным ключам и многому другому с помощью цифровых продуктов и подписок.
Организуйте краудфандинг для решения ваших проблем на GitHub
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
⚡️ Математические формулы с помощью Python
@data_math
Необязательно искать удобный планировщик задач: его можно создать самостоятельно! А заодно — узнать, насколько вам интересно программирование.
Бесплатный курс «Основы Python: создаём Telegram-бота» — надёжный вариант, чтобы самоопределиться в профессии. Вы выясните, как устроены процессы разработки, создадите планировщик задач, бота-помощника и поймёте, подходит ли вам этот язык.
Получите доступ в чат с экспертами и однокурсниками для помощи в практике, а также сертификат Нетологии после прохождения курса → записывайтесь.
Также после бесплатного курса вы получите карьерную консультацию и скидку до 50% для продолжения обучения на курсе-профессии «Python-разработчик».
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5yeVYzC
👩💻 Что выведет этот код и почему?
❗️ Ответ: C (30). Объяснение:
🌟 В классе Rectangle у нас есть атрибуты width и __height. Здесь __height является "приватным" атрибутом из-за двойного подчеркивания перед именем.
🌟 Когда создается объект rect = Rectangle(5, 3), он инициализируется значениями width = 5 и __height = 3.
🌟 Затем rect.width изменяется на 10, и это изменение успешно применяется, так как width не является приватным атрибутом.
🌟 Следующая строка rect.__height = 5 не изменяет оригинальное значение __height, потому что Python использует name mangling для приватных атрибутов. Это означает, что к оригинальному атрибуту __height обращаются как к _Rectangle__height. Таким образом, rect.__height = 5 создает новый атрибут __height, который не влияет на оригинальный атрибут _Rectangle__height.
🌟 Когда вызывается rect.area(), метод использует self.width (которое теперь равно 10) и self.__height (оригинальное значение _Rectangle__height, которое осталось равным 3).
🌟 Следовательно, результат rect.area() будет 10 * 3 = 30
@pythonl
👩💻 Учебник по работе с потоками в Python: от базового до продвинутого!
🌟 Изучите потоки Python от базовых до продвинутых концепций, включая параллелизм, многопоточность, создание потоков, синхронизацию и сравнение скорости с многопоточностью и многопроцессорностью!
🕞 Продолжительность: 13:17
🔗 Ссылка: *клик*
@python_job_interview
👩💻 pytorch_sparse — расширения для PyTorch, предназначенные для эффективной обработки разреженных тензоров, что актуально для графовых нейронных сетей и других задач с редкими данными.
🌟 Библиотека включает оптимизированные операции над разреженными тензорами, такие как умножение матриц и индексирование. Она широко используется в задачах, требующих обработки графов и сетевых данных, и поддерживает CUDA для ускорения на GPU.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
🔥 AlphaFold 3 — новейшая версия модели искусственного интеллекта на Python от DeepMind и Isomorphic Labs, предназначенная для предсказания структуры и взаимодействий биомолекул, таких как белки, ДНК, РНК и лекарственные вещества.
💡 AlphaFold 3 построена на усовершенствованной архитектуре предыдущей версии (AlphaFold 2) и показывает значительное улучшение точности — до 50% в предсказании взаимодействий различных типов молекул. Это открытие позволяет ученым моделировать сложные молекулярные комплексы для биологических исследований, разработки лекарств и новых методов лечения заболеваний.
Пакет AlphaFold 3 включает в себя все необходимое для теоретического моделирования структуры белка. Для запуска системы необходимо сконфигурировать входной файл JSON, содержащий информацию о белке, например, его идентификатор и аминокислотную последовательность.
Вместе с программным конвейером инференса доступна подробная документация по входным и выходным данным системы, решению известных проблем, настройкам производительности и установке с последующим запуском с помощью Docker.
Для локального использования понадобится ОС Linux (AlphaFold 3 не поддерживает другие операционные системы) примерно 1 ТB дискового пространства для хранения генетических баз данных (рекомендуется SSD), 64 GB RAM, GPU NVIDIA с Compute Capability 8.0 или выше.
Исходные данные, содержащие 5120 токенов, могут поместиться на одном NVIDIA A100 80 ГБ или одном NVIDIA H100 80 ГБ.
⚠️ Получение параметров модели возможно через подачу заявки в Google DeepMind, доступ предоставляется в течении 2-3 дней по итогам рассмотрения обращения.
⚠️ Любая публикация, основанная на результатах, полученных с использованием AlphaFold 3, должна ссылаться на статью «Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3».
⚠️ AlphaFold 3 не является официально поддерживаемым продуктом Google и ее результаты не предназначены, не проверены и не одобрены для клинического использования.
📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA 4.0
🟡Техотчет
🟡Demo
🖥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/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
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
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
Разработка игр: /channel/gamedev
💼 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
💡 Знаете основы Python, но хотите перейти от простых скриптов к полноценным проектам? Приходите на расширенный курс 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.
- Поработаете с фреймворками Flask и Django и узнаете, как разрабатывать backend веб-приложения.
- Выполните 22 проекта, поработаете над реальными кейсами и примете участие в хакатоне.
Ваши проекты будут включать в себя всё, что нужно для сильного портфолио, а стажировка в компании «Самолёт» даст практический опыт, который вы сможете применить в работе.
Запишитесь на курс пока не закончилась Чёрная Пятница и получите двойную выгоду: скидки 40% и 20 000 ₽ по промокоду BlackFriday20
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5yefJBS
👩💻 В PyPI внедрил новую систему проверки подлинности пакетов
Разработчики репозитория Python-пакетов PyPI (Python Package Index) сообщили о введении нового механизма цифровой аттестации для проверки подлинности загружаемых пакетов.
Этот механизм заменил прежнюю систему верификации с помощью PGP-подписей. Основное отличие заключается в том, что теперь публикацию пакета подтверждает не сам разработчик, а третья сторона (каталог пакетов), основываясь на проверке через внешнего провайдера OpenID Connect. Это может включать проверку соответствия публикуемого пакета с исходным репозиторием на платформах вроде GitHub или GitLab.
Новая система решает проблемы, присущие старому методу верификации через PGP-подпись, который уже считался устаревшим. Основная трудность заключалась в проверке принадлежности открытых PGP-ключей их владельцам. Из 1069 PGP-ключей, использовавшихся с 2020 года для подписания пакетов в PyPI, 29% ключей вообще не были найдены на крупных публичных серверах ключей, а 35% оказались невозможными для подтверждения в процессе аудита. При этом подтвержденные 36% ключей покрывали всего 0.3% от общего числа подписанных файлов.
В рамках новой системы цифровые подписи формируются с использованием временных эфемерных ключей, создаваемых на основании полномочий, подтвержденных провайдером OpenID Connect.
Когда разработчик создает ключ для подписи, он проходит идентификацию через провайдера, который удостоверяет его связь с основным проектом. Эта инфраструктура основана на системах Sigstore и in-toto Attestation Framework.
Одним из преимуществ аттестации является отсутствие зависимости от постоянных PGP-ключей.
Если закрытый ключ теряется или подвергается атаке, все созданные с его помощью подписи становятся ненадежными. Аттестация же связывает подпись с временным токеном, который подтверждает права разработчика в момент загрузки пакета и его соответствие основному репозиторию кода.
Например, при загрузке пакета, подготовленного через GitHub Actions, аттестация гарантирует наличие связи между пакетом в PyPI и исходным хранилищем, рабочим процессом и хешем коммита, на базе которого был собран пакет.
Для мониторинга подлинности ключей и обнаружения потенциальных угроз в проектах, создающих пакеты, и самом PyPI используется централизованный публичный журнал. Чтобы обеспечить целостность данных и предотвратить изменение информации задним числом, в нем применяется структура «дерева Меркла» (Merkle Tree), где каждая ветвь проверяет все подчиненные ветви и узлы посредством древовидной схемы хеширования.
Кроме того, стоит упомянуть обнаруженный в каталоге PyPI вредоносный пакет под названием «fabrice», который использовал технику тайпсквоттинга – назначение схожего имени, различающегося несколькими символами (например, exampl вместо example, djangoo вместо django, pyhton вместо python и так далее), чтобы замаскироваться под популярную библиотеку «fabric».
Эта библиотека насчитывает около 201 миллиона загрузок (около 7 миллионов за последний месяц). Вредоносный пакет оставался незамеченным с 2021 года и успел набрать более 37 тысяч загрузок.
Пакет «fabrice» имитировал основную функциональность оригинальной библиотеки, но также содержал код для поиска и передачи ключей доступа к AWS (Amazon Web Services), установки бэкдоров и выполнения определенных скриптов.
Активизация вредоносных компонентов происходила как в операционной системе Linux, так и в Windows. В случае с Linux, файлы, связанные с вредоносной активностью, загружались в каталог ~/.local/bin/vscode.
👩💻 ToolGit
Toolkit - это набор скриптов, которые расширяют функционал Git различными подкомандами, чтобы облегчить жизнь при разработке.
Установка:git config set --append --global include.path path/to/toolgit/aliases.ini
🖥 Github
@pythonl
👩💻 20+ практических проектов Python для начинающих!
🌟 Разработайте огромное количество проектов — от простого калькулятора до разного рода игр и приложений вроде прогноза погоды!
🔗 Ссылка: *клик*
#курс #python
@pythonl
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 20-21 ноября в 19:00 мск.
О перспективах направления Python и многом другом расскажет Рафаэль Мухаметшин, Middle Бэкенд-разработчик в «ПИК Digital» с опытом в разработке более 3 лет.
На вебинаре вы:
☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота с карточными мини-играми.
☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения.
☑️ Поймете как продолжить обучение, какие навыки потребуются, чтобы стать backend-разработчиком на Python.
☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта.
🎁 Приятные бонусы: полезный гайд для начинающего Python-разработчика и гайд о сленге в IT всем участникам интенсива!
🤖 Data Scientist / Аналитик в Х5 Tech
В команде Х5 вас ждет:
— конкурентная зарплата, удаленка или гибридный формат;
— амбициозные проекты вроде собственной платформы по работе с нейросетями и автоматического ценообразования;
— прокачка навыков в корпоративном университете, митапы, конференции и общение с топами.
В зависимости от выбранной команды вы будете:
— отвечать за A/B-тестирование;
— создавать MVP (например, инструменты для оценки IT-продуктов и мониторинга риска ML-моделей);
— решать ad hoc-задачи.
Ожидаем, что вы:
— работаете в сфере Data Science или Data Analysis от трех лет;
— знаете Python;
— умеете проводить А/В-тестирования, разбираетесь в матстате и теории вероятности.
➡️ Откликнуться: @oooozhegovaaaa
🌟 Языки программирования в 50 строк кода Python.
Репозиторий на Github c микрореализацией фундаментальных языков программирования, по мотивам серии статей "Tiny Great Languages"
Все написано на Python, код намеренно краток, чтобы не превышать ~50 строк кода для каждого языка.
Используется только стандартная библиотека Python, да и то в очень скромных пределах (sys, иногда re, редко itertool и т.д.).
▶️ Реализованы языки:asm.py - ассемблер. Компилирует "Python-ассемблер" в байткод и выполняет его;basic.py - бейсик. Подмножество TinyBASIC, но с настоящим редактором строк BASIC!lisp.py - Lisp 1.5. Классика, автор - Джон Маккарти, достаточен, чтобы интерпретировать самого себя (мета-циклический интерпретатор);apl.py - интерпретатор k/simple, написанный Артуром Уитни, представляет собой диалект языка программирования K (array processing language), который является вариантом APL.mouse.py - язык конкатенативного программирования MOUSE, опубликованный в журнале BYTE в 1979 году.pl0.py - переводчик с языка PL/0, автор Никлаус Вирт.tcl.py - крошечный интерпретатор командного языка (TCL).
📌Лицензирование: MIT License.
🖥Github
#Python #TinyLanguage
@pythonl
👩💻 Сборка Python проекта с uv и Docker!
🔍 Прочитав эту статью, вы узнаете:
🌟 Как сократить количество инструментов локальной разработки.
🌟 Как оптимально собрать образ Docker.
🌟 Как проверить код проекта хуками pre-commit и запустить тесты в GitLab CI
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
💡 Как найти края на изображениях с помощью #Python и skimage, используя всего несколько строк кода!
@pythonl
👩💻 Mesop — это фреймворк от Google, упрощающий создание AI веб-приложений на Python. Он ориентирован на ускоренную разработку AI-приложений и демонстрационных интерфейсов, не требуя навыков в JavaScript, CSS или HTML.
🌟 Mesop поддерживает горячую перезагрузку, обеспечивая быструю настройку интерфейсов. Код создается с помощью Python, в том числе с использованием готовых компонентов и API для упрощенного подключения модели.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
👩💻 Вчера был выпущен Django 5.1.3 с поддержкой Python 3.13.
Теперь вы можете использовать последние стабильные версии Python и Django вместе.
Скачать: python -m pip install Django==5.1.3
#Python #Python313 #Django #Release
https://docs.djangoproject.com/en/5.1/releases/5.1.3/
@pythonl
😉 Уже есть опыт работы с хранилищами данных, но хочешь прокачать скилы и открыть новые карьерные горизонты?
Приглашаем на обучение в Открытые школы Т1!
За месяц ты бесплатно получишь новые знания, практический опыт и шанс продолжить карьеру в крупнейшей российской ИТ-компании — Холдинге Т1!*
А также:
🧩 бесплатное обучение в гибком формате: по вечерам, онлайн, из любого города РФ;
🧩 материалы от HR для прокачки резюме и подготовки к интервью в Т1;
🧩 знакомство с ИТ-командой, погружение в нашу культуру, проекты и процессы;
🧩 много практики и уникальный рыночный опыт;
🧩 поддержка от опытных преподавателей и карьерный фаст-трек до мидла в Т1 для выпускников.
🧩 реальный шанс получить оффер в Т1 и воспользоваться всеми преимуществами аккредитованной ИТ-компании: современным техстеком, ДМС, удаленкой и крутыми офисами, спортом и обучением, митапами и ИТ-конференциями, программами признания и развития и многим другим для твоего роста.
Сделай первый шаг в будущее этой осенью — подай заявку до 8 ноября и начни карьеру в бигтехе! Старт обучения уже 11–12 ноября!
*По выручке по версии RAEX и CNews Analytics 2023.
Реклама. ООО «Т1» ИНН: 7720484492. Erid: 2SDnjcU8yLo