Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
import pandas as pd
import fireducks.pandas as pd
🌟Теперь ваш код работает быстрее без изменений логики! Попробуйте сами и убедитесь, как легко ускорить работу с большими данными!
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥Смотреть
▪Урок2
▪Урок 1
▪Лучшие бесплатные курсы и книги по Python в 2024 год
@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Python курс для начинающих: работа с операторами и Math
📌На Python телеграм канал: https://yangx.top/pythonl
⚡️https://yangx.top/+Ej61eG14n-ZmOTQy - наш телеграм для всех, кто учит и любит машинное обучении
📌 Папка лучших ресурсов для Python разработчиков - https://yangx.top/+QPMzkhIlLVw4YzNi
Приветствую вас на моем бесплатном…
⚡️https://yangx.top/+Ej61eG14n-ZmOTQy - наш телеграм для всех, кто учит и любит машинное обучении
📌 Папка лучших ресурсов для Python разработчиков - https://yangx.top/+QPMzkhIlLVw4YzNi
Приветствую вас на моем бесплатном…
📌 Шпаргалка по Linux администрированию
Этот справочник является кратким руководством по основным темам администрирования Linux для начинающих и опытных DevOps-инженеров.
Особое внимание стоит уделить разделам: «Infrastructure as Code» и «Monitoring & Logging».
1. Master the command line:
- Овладение командной строкой Linux, понимание и использование ключевых команд для управления системой.
2. File Permissions:
- Понимание файловых разрешений (chmod), прав доступа владельцев (chown) и групп (chgrp).
3. SSH Key Pairs:
- Создание пар SSH ключей для безопасного подключения к серверам.
4. Firewall Rules:
- Настройка правил брандмауэра для контроля сетевого трафика и обеспечения безопасности.
5. Take Regular Backups:
- Регулярное создание резервных копий данных с использованием инструментов синхронизации, таких как rsync или tar.
6. Scripting Skills:
- Развитие навыков программирования на Bash для автоматизации задач.
7. Package Management:
- Управление установкой и удалением пакетов программного обеспечения с помощью инструментов, таких как apt, yum или dnf.
8. Network Troubleshooting:
- Решение проблем сети путем использования команд ping, traceroute и других инструментов для диагностики.
9. Process Management:
- Мониторинг и управление процессами с помощью системных команд, таких как ps, top и kill.
10. Disk Management:
- Оптимизация дискового пространства и производительности системы с помощью LVM и других инструментов.
11. Version Control:
- Использование Git для управления версиями кода и отслеживания изменений.
12. Containerization:
- Работа с контейнерами Docker и Kubernetes для упрощения развертывания и масштабирования приложений.
13. Configuration Management:
- Использование инструментов конфигурации, таких как Ansible, Puppet или Chef, для автоматизации настройки серверов.
14. Cloud Services:
- Работа с облачными сервисами AWS, Azure или Google Cloud Platform для управления инфраструктурой.
15. Testing & CI/CD:
- Интеграция тестов в процесс разработки и непрерывной интеграции и доставки (CI/CD).
16. Monitoring & Logging:
- Внедрение инструментов мониторинга и логирования, таких как Prometheus, Grafana, Graylog или ELK stack, для анализа и решения возникающих проблем.
17. Infrastructure as Code:
- Автоматизация инфраструктуры с помощью инструментов Terraform, CloudFormation или Pulumi для централизованного управления ресурсами.
18. Automation & Orchestration:
- Использование инструментов оркестрации, таких как Jenkins, Travis CI или CircleCI, для автоматизации процессов сборки и доставки.
19. Certifications:
- Получение сертификаций, таких как AWS Certified Solutions Architect – Associate, DevOps Engineer Professional или Red Hat Certified System Administrator (RHCSA), чтобы подтвердить свои навыки.
20. Continuous Learning:
- Поддержание актуальности знаний через регулярное посещение конференций, чтение статей и участие в форумах по DevOps.
@pro_python_code
Этот справочник является кратким руководством по основным темам администрирования Linux для начинающих и опытных DevOps-инженеров.
Особое внимание стоит уделить разделам: «Infrastructure as Code» и «Monitoring & Logging».
1. Master the command line:
- Овладение командной строкой Linux, понимание и использование ключевых команд для управления системой.
2. File Permissions:
- Понимание файловых разрешений (chmod), прав доступа владельцев (chown) и групп (chgrp).
3. SSH Key Pairs:
- Создание пар SSH ключей для безопасного подключения к серверам.
4. Firewall Rules:
- Настройка правил брандмауэра для контроля сетевого трафика и обеспечения безопасности.
5. Take Regular Backups:
- Регулярное создание резервных копий данных с использованием инструментов синхронизации, таких как rsync или tar.
6. Scripting Skills:
- Развитие навыков программирования на Bash для автоматизации задач.
7. Package Management:
- Управление установкой и удалением пакетов программного обеспечения с помощью инструментов, таких как apt, yum или dnf.
8. Network Troubleshooting:
- Решение проблем сети путем использования команд ping, traceroute и других инструментов для диагностики.
9. Process Management:
- Мониторинг и управление процессами с помощью системных команд, таких как ps, top и kill.
10. Disk Management:
- Оптимизация дискового пространства и производительности системы с помощью LVM и других инструментов.
11. Version Control:
- Использование Git для управления версиями кода и отслеживания изменений.
12. Containerization:
- Работа с контейнерами Docker и Kubernetes для упрощения развертывания и масштабирования приложений.
13. Configuration Management:
- Использование инструментов конфигурации, таких как Ansible, Puppet или Chef, для автоматизации настройки серверов.
14. Cloud Services:
- Работа с облачными сервисами AWS, Azure или Google Cloud Platform для управления инфраструктурой.
15. Testing & CI/CD:
- Интеграция тестов в процесс разработки и непрерывной интеграции и доставки (CI/CD).
16. Monitoring & Logging:
- Внедрение инструментов мониторинга и логирования, таких как Prometheus, Grafana, Graylog или ELK stack, для анализа и решения возникающих проблем.
17. Infrastructure as Code:
- Автоматизация инфраструктуры с помощью инструментов Terraform, CloudFormation или Pulumi для централизованного управления ресурсами.
18. Automation & Orchestration:
- Использование инструментов оркестрации, таких как Jenkins, Travis CI или CircleCI, для автоматизации процессов сборки и доставки.
19. Certifications:
- Получение сертификаций, таких как AWS Certified Solutions Architect – Associate, DevOps Engineer Professional или Red Hat Certified System Administrator (RHCSA), чтобы подтвердить свои навыки.
20. Continuous Learning:
- Поддержание актуальности знаний через регулярное посещение конференций, чтение статей и участие в форумах по DevOps.
@pro_python_code
Forwarded from Data science Архив бесплатных курсов
#курс #datascience #python
freecourses
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Python бесплатный курс для начинающих. Урок4: логические операторы
📌На Python телеграм канал: https://yangx.top/pythonl
⚡️https://yangx.top/+Ej61eG14n-ZmOTQy - наш телеграм для всех, кто учит и любит машинное обучении
📌 Папка лучших ресурсов для Python разработчиков - https://yangx.top/+QPMzkhIlLVw4YzNi
На эотом уроке по Python мы рассмотрим…
⚡️https://yangx.top/+Ej61eG14n-ZmOTQy - наш телеграм для всех, кто учит и любит машинное обучении
📌 Папка лучших ресурсов для Python разработчиков - https://yangx.top/+QPMzkhIlLVw4YzNi
На эотом уроке по Python мы рассмотрим…
https://www.youtube.com/watch?v=3mcs_MDiLwY
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Fireducks: Ускорь Pandas в 20 раз, изменив всего одну строчку кода!!!
💡 Pandas часто бывает медленным из-за ограничений, таких как одноядерные вычисления и громоздкие DataFrame-ы. Но есть простое решение: FireDucks — библиотека с таким же API, как у Pandas, которая решает эти проблемы и значительно ускоряет обработку данных.…
Что дадут эти вызовы функции в консоли?
Anonymous Quiz
13%
0 и 0
12%
Zero Division Error и Zero Division Error
56%
0 и Zero Division Error
5%
Zero Division Error и 0
15%
Посмотреть ответ
Forwarded from Python/ django
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Python полный курс: Условные операторы в Python: if, elif, else Урок 5
Приветствую вас на моем бесплатном курсе по Python!
📌На Python телеграм канал: https://yangx.top/pythonl
⚡️https://yangx.top/+Ej61eG14n-ZmOTQy - наш телеграм для всех, кто учит и любит машинное обучении
📌 Папка лучших ресурсов для Python разработчиков - https://…
📌На Python телеграм канал: https://yangx.top/pythonl
⚡️https://yangx.top/+Ej61eG14n-ZmOTQy - наш телеграм для всех, кто учит и любит машинное обучении
📌 Папка лучших ресурсов для Python разработчиков - https://…
Forwarded from Machinelearning
Python 3.13, спустя ровно год с начала разработки, выпущен в релиз. Поддержка версии 3.13 планируется в течение 1.5 лет, и, после окончания этого срока еще 3.5 года версия будет получать критические обновления, связанные с безопасностью.
Ключевые изменения:
–enable-experimental-jit
;–without-gil
;locals()
для функций, генераторов и сопрограмм;mimalloc
от Microsoft;docstring
;dbm
реализован бэкенд dbm.sqlite3
по умолчанию для новых файлов;typing.TypeIs
стала более интуитивной, чем typing.TypeGuard
;typing.ReadOnly
позволяет помечать элементы TypeDicts
, доступные только для чтения;warnings.deprecated()
добавлена для указания устаревших элементов в системе типов;ifc, audioop, chunk, cgi, cgitb, crypt, imghdr, mailcap, msilib, nis, nntplib, ossaudiodev, pipes, sndhdr, spwd, sunau, telnetlib, uu, xdrlib и lib2to3
из стандартной библиотеки;copy
добавлена copy.replace()
;os
добавлены функции для работы с таймером через timerfd
;random
получил интерфейс CLI;Git выпустил Git 2.47 с функциями и исправлениями ошибок от более чем 83 разработчиков, 28 из которых - новые.
В этой версии основное внимание уделяется повышению производительности и улучшению пользовательского опыта.
Основные изменения:
for-each-ref
помогает определять базовую ветвь коммита, сводя к минимуму уникальные коммиты от первого родителя и упрощая идентификацию;DEVELOPER=1
наличие неиспользуемых параметров является ошибкой времени компиляции;reftable
, обновление платформы модульного тестирования, усовершенствование git fsck
и интеграция кода Visual Studio с git mergetool
.@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Python #Git #Release
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#курс #python #mysql
@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Python скрипт автоматически создает уникальные праздничные изображения для каждого дня, используя технологии искусственного интеллекта. Эти изображения затем отправляются по электронной почте.
Основные возможности скрипта включают запрос на празднование текущего дня, создание изображения с помощью AI-генерации от Replicate и отправку готового результата на указанный адрес электронной почты.
Также возможно настроить автоматический запуск скрипта каждое утро в 9 часов через cron.
Подробную информацию можно найти на GitHub: https://github.com/sliday/holidaypic
@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Модели Arch-Function понимают сложные сигнатуры функций, идентифицируют необходимые параметры и генерируют точные вызовы функций на основе промптов.
Семейство основано на Qwen 2.5, его модели оптимизированы для низкой задержки инференса и высокой пропускной способности. Они отлично подходят для работы в режиме реального времени в производственной среде.
В репозитории на HF доступны квантованные версии всех моделей в формате GGUF:
Модели семейства прошли оценку на Berkeley Function-Calling Leaderboard (BFCL).
Результаты показывают, что Arch-Function-7B и Arch-Function-3B демонстрируют производительность, сопоставимую с GPT-4-turbo-2024-04-09 и xLAM-8x22b-r.
Arch-Function можно запустить с помощью библиотеки
Transformers
или в промпт-шлюзе Arch. ⚠️ Для достижения наилучших результатов рекомендуется использовать конфигурацию промптов, указанных в примерах одиночного или многошагового вызова функций.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Katanemo #Arch-Function
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM