⚡️ Vosk-api - инструмент для распознавания речи с открытым исходным кодом
Поддерживает модели распознавания речи для 18 языков включая русский
Используется для распознавание речи в чат-ботах, умной бытовой техники и виртуальных помощниках. С помощью модуля также можно создавать субтитры для фильмов, транскрипцию для лекций и интервью.
▪Github
@pro_python_code
Поддерживает модели распознавания речи для 18 языков включая русский
Используется для распознавание речи в чат-ботах, умной бытовой техники и виртуальных помощниках. С помощью модуля также можно создавать субтитры для фильмов, транскрипцию для лекций и интервью.
▪Github
@pro_python_code
yarl
Позволяет распарсить URL на отдельные компоненты — имя сервера, хост, запрос и т.д.
Особенно актуально будет для разных парсеров, веб-приложений, краулеров, если не очень хочется ковыряться с
regex
pip install yarl
@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩 💻 Код+примеры: http://github.com/francisengelmann/PyViz3D
🛠️ Установка: pip3 install pyviz3d
@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
▪Часть 1
▪Часть2
@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous Quiz
36%
Это неправильный синтаксис для срезов
9%
[0, 2]
25%
(0, 1)
4%
(0, 2)
25%
Узнать ответ
Запустив
git branch
в репозитории, вы обычно получаете список веток в алфавитном порядке. Это может раздражать, когда у вас много веток (если только у вас нет очень жесткой системы именования по номеру тикета или чего-то подобного).git branch --sort=-committerdate
Это отсортирует все ваши ветки по дате их последнего коммита
Для сортировки доступны такие опции:
-
authordate
-
committerdate
-
creatordate
-
objectsize
-
taggerdate
git config --global branch.sort -committerdate
git config --global alias.brcd "branch --sort=-committerdate".
Подробнее о работе с ветками можно почитать тут, ловите ссылки:
@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Helium еще больше расширяет эти возможности, упрощая сложные задачи, выполнение которых может быть затруднительным при использовании Selenium.
Под капотом Helium перенаправляет каждый вызов в Selenium. Разница в том, что API Helium гораздо более высокоуровневый. В Selenium вам нужно использовать HTML-идентификаторы, XPaths и селекторы CSS для идентификации элементов веб-страницы.
Helium позволяет ссылаться на элементы с помощью видимых пользователю меток. В результате скрипты Helium обычно на 30-50% короче аналогичных скриптов Selenium. Более того, они легче читаются и более стабильны по отношению к изменениям на веб-странице.
Поскольку Helium - это просто оболочка для Selenium, вы можете свободно смешивать две библиотеки. Например:
# A Selenium API:
driver.execute_script("alert('Hi!');
▪ Github
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👉 Awesome Python
Большой куратором список потрясающих фреймворков, библиотек, программного обеспечения и ресурсов на Python.
🔗 https://github.com/vinta/awesome-python
@pro_python_code
Большой куратором список потрясающих фреймворков, библиотек, программного обеспечения и ресурсов на Python.
🔗 https://github.com/vinta/awesome-python
@pro_python_code
Forwarded from DevOps
Держите, это кликабельный список:
Пользуйтесь)
@DevOPSitsec
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🛠SDV — это библиотека, которая использует реальные данные для создания синтетических данных.
Ученые из MIT разработали инструмент, основанный на алгоритмах машинного обучения, способный анализировать шаблоны в реальных данных и генерировать на их основе новые синтетические данные.
▫️ SDV специализируется на работе с табличными данными.
▫️ Обеспечивает конфиденциальность: использование синтетических данных предотвращает утечку чувствительной информации на тестовых наборах.
▫️ Библиотека проста и удобна в использовании.
применении.
🔝 GitHub
@pro_python_code
Ученые из MIT разработали инструмент, основанный на алгоритмах машинного обучения, способный анализировать шаблоны в реальных данных и генерировать на их основе новые синтетические данные.
▫️ SDV специализируется на работе с табличными данными.
▫️ Обеспечивает конфиденциальность: использование синтетических данных предотвращает утечку чувствительной информации на тестовых наборах.
▫️ Библиотека проста и удобна в использовании.
применении.
pip install sdv
🔝 GitHub
@pro_python_code
Здесь представлены бесплатные и курируемые материалы по подготовке к техническим собеседованиям для занятых инженеро. Более 500 000 человек воспользовались этим пособием!
@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌊 LaVague: automate automation with Large Action Model framework
Модель для генерации selenium скриптов для автоматизации интернет-серфинга, действий на сайтах и парсинга🔥
▪Github: https://github.com/lavague-ai/LaVague
▪Docs: https://docs.lavague.ai/en/latest/docs/
▪Colab: https://colab.research.google.com/github/lavague-ai/LaVague/blob/main/docs/docs/get-
started/quick-tour.ipynb
@ai_machinelearning_big_data
Модель для генерации selenium скриптов для автоматизации интернет-серфинга, действий на сайтах и парсинга🔥
▪Github: https://github.com/lavague-ai/LaVague
▪Docs: https://docs.lavague.ai/en/latest/docs/
▪Colab: https://colab.research.google.com/github/lavague-ai/LaVague/blob/main/docs/docs/get-
started/quick-tour.ipynb
@ai_machinelearning_big_data
💡 Совет #Python: Знаете ли вы, что вы можете помещать функции в словари?
Что ж, вы можете, и это очень мощный инструмент. Вот пример использования лямбд в словарях.
@pro_python_code
Что ж, вы можете, и это очень мощный инструмент. Вот пример использования лямбд в словарях.
@pro_python_code
https://www.youtube.com/shorts/D7iDPyzvqQQ
@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Cемантика языков программирования
1. Семантика и её значение
2. Введение в Coq
3. Семантика большого шага для императивного языка
4. Множественные цели в Coq. Д-во корректности Constant Folding
5. Coq. Разбор д-ва терминируемости алгоритма Евклида
6. Семантика малого шага, логика Хоара
7. Coq. Семантика малого шага, логика Хоара
8. Введение в слабые модели памяти
9. Декларативные модели памяти (1/2)
10. Декларативные модели памяти (2/2)
#video
https://www.youtube.com/playlist?list=PLlb7e2G7aSpTA0aT2M1CvIWof3Osslo7Z
@pro_python_code
1. Семантика и её значение
2. Введение в Coq
3. Семантика большого шага для императивного языка
4. Множественные цели в Coq. Д-во корректности Constant Folding
5. Coq. Разбор д-ва терминируемости алгоритма Евклида
6. Семантика малого шага, логика Хоара
7. Coq. Семантика малого шага, логика Хоара
8. Введение в слабые модели памяти
9. Декларативные модели памяти (1/2)
10. Декларативные модели памяти (2/2)
#video
https://www.youtube.com/playlist?list=PLlb7e2G7aSpTA0aT2M1CvIWof3Osslo7Z
@pro_python_code
Супер полезная статья, особенно для тех, кто пишет телеграм-ботов на Python.
Рассказывается о проблемах, с которыми столкнулся автор, разбирается ошибка 429 (Too Many Requests) и лимиты на доступ к API.
@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM