Python RU
13.4K subscribers
853 photos
39 videos
36 files
1.11K links
Все для python разработчиков

админ - @haarrp

@python_job_interview - Python собеседования

@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение

@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы

@programming_books_it - it книги

@pythonl

РКН: clck.ru/3Fmy2j
加入频道
💼 Создание аудиокниги с Python
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Цикл While без выхода из него в реальной жизни 😅

@pro_python_code
Forwarded from Machinelearning
🌟 EuroBERT: энкодеры нового поколения.

Исследовательская группа под патронажем Centrale Supélec (Университет Париж-Сакле) выпустила в открытый доступ EuroBERT — семейство мультиязычных энкодеров, обученных на 5 трлн. токенов из 15 языков, включая русский.

EuroBERT сочетает инновационную архитектуру с поддержкой контекста до 8192 токенов, что делает это семейство идеальным для анализа документов, поиска информации, классификации, регрессии последовательности, оценки качества, оценки резюме и задач, связанных с программированием, решением математических задачи.

В отличие от предшественников (XLM-RoBERTa и mGTE), EuroBERT объединил GQA, RoPE и среднеквадратичную нормализацию, чтобы достичь беспрецедентной эффективности производительности даже в сложных задачах. Второе немаловажное преимущество EuroBERT - в обучение помимо текстовых данных были включены примеры кода и решения математических задач.

Самая младшая модель EuroBERT с 210 млн. параметров показала рекордные результаты: в тесте MIRACL по многоязычному поиску её точность достигла 95%, а в классификации отзывов (AmazonReviews) — 64,5%. Особенно выделяется умение работать с кодом и математикой — в бенчмарках CodeSearchNet и MathShepherd EuroBERT опережает аналоги на 10–15%.

▶️Состав релиза:

🟢EuroBERT-210М
🟢EuroBERT-610М
🟢EuroBERT-2.1В

⚠️ EuroBERT можно использовать непосредственно с transformers, начиная с версии 4.48.0

⚠️ Для достижения максимальной эффективности, разработчики рекомендуют запускать EuroBERT с Flash Attention 2

▶️ Пример инференса:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

model_id = "EuroBERT/EuroBERT-210m"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)

text = "The capital of France is <|mask|>."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

# To get predictions for the mask:
masked_index = inputs["input_ids"][0].tolist().index(tokenizer.mask_token_id)
predicted_token_id = outputs.logits[0, masked_index].argmax(axis=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_token_id)
print("Predicted token:", predicted_token)
# Predicted token: Paris


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Статья
🟡Коллекция на HF
🟡Arxiv
🖥GitHub (Скоро)


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Encoder #EuroBERT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python/ django
🖥 python-genai — это официальный SDK на Python от Google, предназначенный для интеграции генеративных моделей Google AI в приложения!

💡 Основные возможности включают генерацию текста, настройку моделей с помощью системных инструкций, параметры генерации (например, температуры, длины вывода), а также встроенные механизмы безопасности. SDK поддерживает удобную работу с параметрами через словари или модели Pydantic. Также предусмотрена интеграция с пользовательскими функциями для обработки результатов или вызова API.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ pandas-ai — это open-source библиотека, позволяющая интегрировать возможности искусственного интеллекта в работу с DataFrame библиотеки pandas.

Интеграция ИИ с pandas: Проект позволяет задавать вопросы на естественном языке относительно ваших данных в DataFrame и получать интерпретируемые ответы, используя крупные языковые модели (LLM).
Удобство анализа: С помощью pandas-ai вы можете автоматически получать анализ данных, визуализации и статистические выводы без написания сложного кода.
Гибкость и расширяемость: Библиотека легко настраивается и интегрируется с различными моделями и API, что делает её полезной для быстрого прототипирования и разработки аналитических приложений.

Таким образом, pandas-ai интересен разработчикам и аналитикам, которые хотят объединить возможности ИИ с традиционным анализом данных для автоматизации и упрощения рабочих процессов.

Github
🖥 YT Navigator — это приложение на основе искусственного интеллекта, предназначенное для эффективного поиска и взаимодействия с контентом YouTube-каналов.

Оно позволяет пользователям выполнять семантический поиск по видео, получать точные временные метки и извлекать информацию из часов видеоматериалов за считанные секунды.

📌 Основные функции YT Navigator:

Семантический поиск: Возможность находить релевантные сегменты видео с точными временными метками на основе естественных языковых запросов.

Интерактивное общение: Пользователи могут "общаться" с содержимым канала, получая ответы на вопросы, основанные на транскриптах видео.

Экстракция информации: Быстрое извлечение ключевой информации из большого объёма видеоконтента, что экономит время и усилия при анализе материалов.

Преимущества использования YT Navigator:

Экономия времени: Быстрый доступ к конкретной информации без необходимости просмотра длительных видеороликов.

Удобство: Интуитивно понятный интерфейс и мощные функции делают процесс поиска и анализа видеоконтента более эффективным.

YT Navigator особенно полезен для исследователей, аналитиков и всех, кто работает с большими объёмами видеоданных, предоставляя инструменты для быстрого и точного анализа контента.

📌 Github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
🌟 YOLOE — это усовершенствованная версия алгоритма обнаружения объектов, вдохновлённая классической архитектурой YOLO и разработанная командой THU-MIG.

Архитектура YOLO (You Only Look Once) получила своё название благодаря подходу, при котором нейронная сеть анализирует всё изображение целиком за один проход, чтобы определить присутствие и расположение объектов. Это отличается от других методов, которые сначала выделяют потенциальные области с объектами, а затем отдельно классифицируют их, что требует нескольких обработок одного изображения

YOLOE сохраняет принцип однократного взгляда на изображение для детекции объектов, но вносит архитектурные улучшения, направленные на повышение точности и эффективности модели.

Ключевые отличия от классического YOLO:

- Оптимизированная архитектура: В YOLOE внедрены новые подходы для более эффективной обработки признаков, что позволяет улучшить качество детекции без значительного увеличения вычислительных затрат.
- Повышенная точность: Улучшенные модули и методы, такие как ре-параметризация отдельных блоков, способствуют более точному обнаружению объектов, включая мелкие и сложно различимые элементы.
- Скорость и эффективность: YOLOE сохраняет высокую скорость инференса, делая его пригодным для задач в реальном времени, при этом обеспечивая конкурентоспособное соотношение производительности и точности.

▶️YOLOE требует в 3 раза меньших затрат на обучение по сравнению с YOLO-Worldv2, что делает процесс обучения более экономичным

YOLOE представляет собой современное и улучшенное решение для задач детекции объектов, совмещающее лучшие стороны классического YOLO с новыми архитектурными подходами.

🖥Github
🟡Статья
🟡HF
🟡Colab

#yoloe #opensource #ml #ai #yolo #objectdetection
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Authentik — это система управления удостоверениями (IAM) с открытым исходным кодом, предназначенная для обеспечения аутентификации и авторизации пользователей в различных приложениях!

🌟 Она поддерживает единый вход (SSO), многофакторную аутентификацию (MFA) и интеграцию с популярными протоколами, такими как OAuth2, SAML и LDAP. Authentik используется для защиты веб-приложений и управления доступом на основе ролей.

🔐 Лицензия: CC BY-SA 4.0

🖥 Github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python/ django
🌐 Maigret — это инструмент OSINT (разведки на основе открытых данных), который позволяет находить профили пользователей в более чем 2000 онлайн-сервисах на основе имени пользователя!

🌟 Он анализирует доступную информацию, такую как социальные сети, форумы и платформы, и создает отчет о найденных профилях.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 В Python оператор break часто используется для раннего завершения цикла, но иногда его применение может привести к менее читаемому или запутанному коду. В этой статье мы рассмотрим альтернативы, которые помогут сделать ваш код чище и понятнее.

Использование конструкции for/else:
Если вам нужно выполнить дополнительное действие, когда цикл завершается без принудительного выхода, можно использовать блок else. В этом случае код внутри else выполнится только если цикл завершился «естественным образом», а не с помощью break.

Флаговое управление циклом:
Вместо использования break можно завести булевую переменную (флаг), которая будет сигнализировать, что условие для выхода выполнено. Это позволяет явно обозначить, когда цикл должен завершиться, делая логику более явной.

Возврат из функции (return):
Если цикл находится внутри функции, можно отказаться от break, просто завершив выполнение функции через return. Такой подход сразу возвращает результат и предотвращает дальнейшее выполнение кода, что зачастую упрощает логику.

Использование исключений:
В некоторых случаях, особенно когда требуется выйти из вложенных циклов, можно определить и выбросить специальное исключение. Этот метод позволяет аккуратно прервать выполнение нескольких уровней циклов, а затем обработать исключение в одном месте.

Каждая из этих альтернатив может оказаться более подходящей в зависимости от контекста задачи. Применение таких методов помогает сделать код более предсказуемым, улучшает его поддержку и повышает читаемость. Попробуйте применить один из этих подходов в своём проекте и оцените, насколько он улучшает структуру вашего кода!

📌 Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python/ django
👩‍💻 Wowy — это шаблон интернет-магазина, построенный на Django 4.x, который предоставляет полный набор функций для управления!

🌟 Она обеспечивает удобный пользовательский интерфейс и мощную панель администратора. Включает поддержку управления товарами (с множеством изображений), управление категориями, корзину, список желаний, генерацию PDF-счетов и детальную аналитику продаж.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
🤖 Modern Robotics Course: Открытый курс по современной робототехнике.

Курс сочетает теорию (математика, физика) и практику (код, симуляторы), помогая разработчикам научиться создавать и программировать роботов.

🌟 Что внутри?
Лекции: От основ робототехники, математики и физики до пространственных преобразований, обратной кинематике и более продвинутым концепциям .
Практика: Примеры кода на Python и C++ для управления роботами.
Симуляторы: Интеграция с стимуляторами Gazebo и ROS ( операционная система для робото) для тестирования алгоритмов.
Задания: Реальные практические задачи (например, управление манипулятором робота).

🌟 Для кого?
Начинающие робототехники: Освоить кинематику, динамику, управление.
Программисты: Интегрировать алгоритмы в ROS, Gazebo, Python/C++.
Инженеры: Возможность Научиться разрабатывать автономные системы и манипуляторы.
Технологические энтузиасты

С курсом можно пройти путь от нуля до создания рабочего прототипа.

С курсом у вас будет возможность проектировать роботов, не имея железа под рукой (через симуляторы).

✔️ Готовые решения: Внутри вы найдете библиотеки для работы с преобразованиями, датчиками, движением.

✔️Карьера в робототехнике: Курс даст возможность получить базовые навыки, востребованные в Bosch, Boston Dynamics, Tesla.

⭐️ Преимущества перед другими открытыми курсами
🟠 Акцент на практике: Минимум абстракций — максимум кода.
🟠Совместимость с ROS: Стандарт для промышленной робототехники.
🟠 Современные алгоритмы: Не только классика, но и нейросетевые подходы.

➡️ Cовет: Для погружения в курс, вам поможет книга Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms in Python, Peter Corke, вот ее репозиторий с примерами кода.

P.S. Для тех, кто любит формат «сделай сам»: Курс научит вас собирать робота виртуально, а потом переносить решения на реальные устройства. 🤖💡

✔️ Github
✔️ Введение в курс

#course #ai #ml #robots #education #курс #робототехника
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
✔️ СuML от NVIDIA: Scikit-learn на скорости GPU – без единой строчки нового кода!

Все мы любим scikit-learn за его простоту и мощь. Но что если ваши модели обучаются слишком долго на больших данных? 🤔 NVIDIA предлагает решение!

Вы берете свой обычный скрипт cо scikit-learn, добавляете всего две строки в начало, и он начинает работать в 10, 50, а то и 100+ раз быстрее на NVIDIA GPU! 🔥

Как это работает?

Библиотека cuml от NVIDIA содержит супероптимизированные для GPU версии многих алгоритмов машинного обучения. С помощью простого вызова cuml.patch.apply() вы "патчите" установленный у вас scikit-learn прямо в памяти.

Теперь, когда вы вызываете, например, KNeighborsClassifier или PCA из sklearn:

▶️Патч проверяет, есть ли у вас GPU NVIDIA.
▶️Проверяет, есть ли в cuml быстрая GPU-версия этого алгоритма.
▶️Если да – запускает ускоренную версию на GPU! 🏎️
▶️Если нет (нет GPU или алгоритм не поддерживается) – спокойно запускает обычную CPU-версию scikit-learn.

Ключевые преимущества:

✔️ Нулевые изменения кода: Ваш scikit-learn код остается прежним. Добавляете только 2 строчки:
import cuml.patch и cuml.patch.apply().
✔️ Колоссальное ускорение: Получите прирост производительности на порядки для поддерживаемых алгоритмов (KNN, PCA, линейные модели, Random Forest (инференс), UMAP, DBSCAN, KMeans и др.) за счет мощи GPU.
✔️Автоматическое переключение между GPU и CPU. Ваш скрипт будет работать в любом случае.

Топ инструмент для всех, кто работает с scikit-learn на задачах, требующих значительных вычислений, и у кого есть GPU от NVIDIA.

👇 Как использовать:

Установите RAPIDS cuml (лучше через conda, см. сайт RAPIDS):


python
conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cuml rapids-build-backend


Добавьте в начало скрипта:


import cuml.patch
cuml.patch.apply()


Используйте scikit-learn как обычно!

Попробуйте и почувствуйте разницу! 😉

Блог-пост
Colab
Github
Ускоряем Pandas

@ai_machinelearning_big_data


#python #datascience #machinelearning #scikitlearn #rapids #cuml #gpu #nvidia #ускорение #машинноеобучение #анализданных
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥SQLGlot — это мощный парсер SQL и оптимизатор, написанный полностью на Python. Он поддерживает 24+ диалектов, включая DuckDB, Presto/Trino, Snowflake и BigQuery, позволяя конвертировать запросы между ними с сохранением смысла.

📝 Основные преимушества:
- Гибкость: парсер можно легко кастомизировать под свои нужды
- Надежность: проект имеет более 1000 тестов и активное сообщество
- Проивзодительность: несмотря на медленную скорость языка парсер работает очень быстро.

👾 Github

@pro_python_code
Синтаксис Python освоили, а что дальше? 🐍
Работа с БД, парсинг и идеи для пет‑проектов
 
В новом бесплатном курсе от Selectel собраны обучающие материалы для первых шагов в мире реального программирования. Меньше теории — больше практики. На вдумчивое ознакомление со всеми материалами уйдет около четырех часов.
 
После прохождения курса вы научитесь:
🔹 работать с базами данных и брокерами сообщений,
🔹 создавать приложения с графическим интерфейсом,
🔹 автоматизировать получение данных.
 
Переходите в Академию Selectel, чтобы начать изучение курса прямо сейчас ➡️

Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqwJGQBa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python/ django
🖥 "Think Python" - баспланая книга от O'Reilly

Одна из лучших книг для изучения Python.

❤️‍🔥Как вам обложка?

3 издание
2 издание

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM