👩‍💻 Серия видео по введению в программирование на Python от одного из лучших вузов мира MIT!

🔗 Ссылка: *клик*

@pythonl

🖥 Крутой Roadmap для Python-разработчика в 2024 году

1. Основы Python

Изучите:
- Переменные и типы данных
- Условные операторы и циклы
- Функции

2. Основные структуры данных

Практика:
- Списки, множества, словари
- Стек, очередь, связанный список
- Алгоритмы сортировки и поиска

3. Погружение в объектно-ориентированное программирование (ООП)

Понять:
- Классы и объекты
- Наследование
- Инкапсуляция и полиморфизм

4. Изучение веб-фреймворков

Начните с:
- Flask (для начинающих)
- Django (для опытных разработчиков)

5. Разработка API с использованием Flask/Django

Ключевые концепции:
- Операции CRUD
- Аутентификация
- Работа с данными JSON

6. Интеграция баз данных с Python

- Базы данных SQL: SQLite, PostgreSQL
- NoSQL базы данных: MongoDB

7. Тестирование кода на Python

Основные инструменты:
- Модульное тестирование (unittest, pytest)
- Отладка (pdb)

8. Продвинутые темы Python

Глубокое погружение:
- Декораторы
- Генераторы
- Менеджеры контекста

9. Развёртывание приложений Python

Методы развёртывания:
- Разворачивание на Heroku
- Контейнеризация с помощью Docker

10. Создание и развёртывание проектов

Реализуйте проекты:
- Веб-приложения (Flask/Django)
- Сервисы API
- Проекты анализа данных

#doc #python #roadmap

@pro_python_code

🔍 dstack — инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения работы с вычислительными нагрузками, требующими GPU! Основная цель проекта — сделать разработку, обучение и развертывание генеративных моделей ИИ более доступным и простым процессом, независимо от того, где они выполняются: в облаке или локально.

🔍 Основные особенности:

🌟 Альтернатива Kubernetes и Slurm: dstack упрощает оркестрацию контейнеров для задач машинного обучения и аналитики данных.

🌟 Поддержка мультиоблачных и локальных решений: позволяет запускать приложения на любой платформе, включая облачные сервисы (AWS, GCP, Azure) и локальные сервера.

🌟 Совместимость с GPU и TPU: поддерживает оборудование NVIDIA, AMD и TPU для более эффективной работы с высокопроизводительными нагрузками.

🌟 Интеграция с существующими инструментами: позволяет легко интегрировать существующие решения в ваш рабочий процесс.

🔐 Лицензия: MPL-2.0

🖥 Github

@pro_python_code

🖥 Вывод календаря на 2025 год с помощью Python

@pro_python_code

🖥 При работе с асинхронным кодом на #Python не используйте "time.sleep()", так как это заблокирует основной цикл.

Вместо этого используйте `async.sleep()`.

@pro_python_code

🔥 awesome-opensource-boilerplates — коллекция ссылок на готовые шаблоны и инструменты для разработки на всевозможных языках!

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@pro_python_code

🔥 Огромный репозиторий, который фильтрует и собирает лучшие инструменты для веб-разработки на Python!

🔐 Лицензия: CC-BY-SA-4.0

🖥 Github

@pro_python_code

🖥 Rio — интуитивно понятная платформа для разработки веб-приложений, целиком построенная на Python. Вам не придется писать ни строчки кода на HTML, CSS или JavaScript, чтобы создать современное и красивое приложение.

Rio интегрирует компоненты в стиле React прямо в Python. Вы можете выбирать из множества готовых элементов и комбинировать их для создания полноценных приложений. Приложения, разработанные с использованием Rio, могут запускаться как локально, так и в сети.

Установка:
pip install rio-ui

🖥 GitHub

🔍 veRL — это гибкая, эффективная и промышленная среда обучения с подкреплением (RL), разработанная для больших языковых моделей (LLM)!

💡 Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, в котором агент обучается принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой, чтобы максимизировать награду. Агент выбирает действия, исходя из текущего состояния среды, и получает обратную связь в виде награды или штрафа. Основной задачей является улучшение стратегии (политики), чтобы в будущем принимать более эффективные решения. Это используется в таких областях, как игры (например, AlphaGo), робототехника, автономные системы и оптимизация процессов.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@pro_python_code

✔️ Anthropic предлагает новый способ подключения данных к чат-ботам.

Anthropic разработала новый открытый стандарт Model Context Protocol (MCP) для подключения ИИ-ассистентов к системам хранения данных. MCP позволяет моделям ИИ, независимо от разработчика, получать данные из различных источников, включая бизнес-инструменты, репозитории контента и среды разработки приложений. Это позволит моделям генерировать более качественные и релевантные ответы на запросы пользователей.

Anthropic утверждает, что MCP решает проблему разрозненности данных, предоставляя разработчикам протокол для создания двусторонних соединений между источниками данных и ИИ-приложениями. MCP уже интегрирован компаниями Block и Apollo и платформами Replit, Codeium и Sourcegraph.
techcrunch.com

✔️ Зумеры используют ИИ для повышения эффективности своей работы.

Согласно исследованию Google Workspace и The Harris Poll, 82% представителей Gen Z уже используют инструменты ИИ в своей работе. Практически все опрошенные (98%) ожидают, что ИИ окажет влияние на их отрасль или рабочее место в течение следующих 5 лет. Более 50% пользователей ИИ регулярно делятся своим опытом и знаниями с коллегами, а 75% рекомендуют инструменты генеративного ИИ своим коллегам.

Z-поколение использует ИИ для написания электронных писем, преодоления языковых барьеров и повышения эффективности в коммуникациях. 88% респондентов считают, что ИИ может помочь им начать работу над сложной задачей, а 87% полагают, что ИИ сделает их более уверенными в онлайн-встречах.
googlecloudpresscorner.com

✔️ NVIDIA анонсировала GenAI-модель Fugatto для генерации звука.

Fugatto — это новая генеративная модель, которая позволяет создавать, изменять и комбинировать любые звуки, музыку и голоса с помощью текстовых промптов и аудиофайлов.

Модель мультиязычна, основана на Transformers и использует 2,5 млрд. параметров. Fugatto обладает уникальной способностью сочетать различные инструкции и интерполировать между ними, предоставляя тонкий контроль над генерируемым звуком. Модель может изменять акценты и эмоции в голосе, создавать новые звуки, которых никогда не было, и даже заставлять музыкальные инструменты издавать нехарактерные для них звуки. Демо видео, техотчет.
blogs.nvidia.com

✔️ iRacing объявила о партнерстве с Microsoft в области исследований ИИ.

iRacing объединилась с Microsoft Research для разработки продвинутых моделей ИИ - Large Action Models (LAM). Цель сотрудничества - улучшить ИИ-пилотов, создать системы коучинга на базе ИИ и внедрить другие функции с использованием ИИ.

LAM будут обучаться на основе данных iRacing, чтобы предоставлять гонщикам обратную связь в режиме реального времени, улучшать качество игры и помогать им совершенствовать свои навыки. iRacing и Microsoft Research планируют опубликовать результаты своих исследований, чтобы разработчики могли внедрять технологии в свои продукты. В проекте также участвует бывший гонщик INDYCAR Ориоль Сервиа в качестве эксперта.
iracing.com

✔️ DynaSaur: агент LLM, который совершенствуется, создавая собственные функции.

DynaSaur - это платформа агентов LLM, разработанная совместно Университетом Мэриленда и Adobe, которая позволяет агентам динамически создавать и компоновать действия в режиме реального времени.

В отличие от традиционных LLM-агентов, которые руководствуются предопределенными наборами действий, DynaSaur генерирует, выполнет и совершенствует новые функции Python, когда существующие функции оказываются недостаточными. Агент ведет растущую библиотеку повторно используемых функций, наращивая способность реагировать на различные сценарии.
В тестах на платформе GAIA DynaSaur превзошел базовые показатели, достигнув средней точности 38,21% с использованием GPT-4. Кода пока нет.
arxiv.org

👩‍💻 Простое объяснение работы с list в Python!

@pro_python_code

🖥 OASIS — проект для моделирования социальных взаимодействий между агентами с использованием крупномасштабных симуляций!

🌟 Он основан на многокомпонентных агентных системах и предназначен для изучения взаимодействий искусственного интеллекта в контексте общества и совместной работы. Проект сосредоточен на использовании больших языковых моделей (LLM) для управления агентами, которые симулируют различные аспекты человеческого поведения, взаимодействия и общения.

🌟 Основные направления применения OASIS включают исследование кооперативного искусственного интеллекта, поведение в симулированных обществах и масштабирование симуляций до миллиона агентов. Репозиторий ориентирован на исследователей и разработчиков, заинтересованных в построении и изучении сложных агентных экосистем на базе LLM!

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@data_analysis_ml