Python RU
13.4K subscribers
871 photos
41 videos
36 files
1.12K 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
Каким будет вывод этого кода?
Anonymous Quiz
18%
Ошибка
3%
12 4
24%
4 12
41%
4 15
14%
Посмотреть ответ
Forwarded from Python/ django
👩‍💻 inflect — Python-библиотека для работы с инфлексиями слов — преобразованиями форм слов в зависимости от их грамматической роли в предложении!

🌟 Библиотека позволяет конвертировать числа в текстовые строки (например, 42 -> "forty-two"), а также предоставляет функции для работы с формами существительных и глаголов.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
🌟 Fish Speech V1.5: модель преобразования текста в речь и клонирования голоса.

Fish Speech - модель генерации TTS обновилась до версии 1.5. Эта версия обучалась на 1 млн.часов мультиязычных аудиоданных и заняла 2 место в бенчмарке TTS-Arena (как "Anonymous Sparkle").

Заявлена задержка <150 мс с высококачественным мгновенным клонированием голоса.

▶️Языковая структура обучающего корпуса версии 1.5:

🟢Английский (en) >300 тыс. часов
🟢Китайский (zh) >300 тыс. часов
🟢Японский (ja) >100 тыс. часов
🟢Немецкий (de) ~20 тыс. часов
🟢Французский (fr) ~20 тыс. часов
🟢Испанский (es) ~20 тыс. часов
🟢Корейский (ko) ~20 тыс. часов
🟢Арабский (ar) ~20 тыс. часов
🟠Русский (ru) ~20 тыс. часов
🟢Голландский (nl) <10 тыс. часов
🟢Итальянский (it) <10 тыс. часов
🟢Польский (pl) <10 тыс. часов
🟢Португальский (pt) <10 тыс. часов

Fish Speech для локального инференса требует 4Gb GPU и 8 BG GPU для файнтюна. Запуск возможен на MacOS, Linux и Windows в режимах CLI, GUI и WebUI и Docker.

Подробные инструкции по установке, инференсу в различных режимах для каждой платформы, туториал по файнтюну и примеры доступны в документации проекта Fish Speech.

⚠️ Репозиторий на Github еще не обновлен информацией о версии 1.5, а официальное демо от разработчиков поддерживает синтез только на английском, китайском и японском.


📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA-4.0 License.


🟡Модель
🟡Demo
🟡Документация
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #TTS #FIshSpeech
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Огромный сборник гайдов по Python с примерами кода поможет вам начать изучение языка с самого начала и отточить навыки на тысячах задач!

В этом сборнике вы найдете:
- Примеры автоматизации различных процессов с использованием Python.
- Инструкции по интеграции с множеством популярных приложений, таких как Telegram и YouTube.
- Руководства по созданию чат-ботов, которые возьмут на себя рутинную работу.
- Методы визуализации данных.
- Работа с графикой, изображениями и видео.
- Основы машинного обучения и создание своих первых нейронных сетей.

Это лучший ресурс для новичков в IT-сфере, который станет вашим надежным помощником на пути к освоению программирования.

📌 Ссылка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Примеры программ на Python: простота и мощь языка

В этой статье рассмотрим несколько простых, но полезных примеров программ на Python.

Читать статью

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 История создания и развития языка программирования Python

https://uproger.com/istoriya-sozdaniya-i-razvitiya-yazyka-programmirovaniya-python/

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Python Code Tutorials — большой сборник туториалов и примеров кода

В этом репозитории вы найдёте материалы по следующим темам:

▪️Разработка игр.
▪️Этичный хакинг;
▪️Machine Learning;
▪️Использование API;
▪️Веб-скрапинг;

https://github.com/x4nth055/pythoncode-tutorials

@pro_python_code
Forwarded from DevOps
🖥 Воскресное чтиво: Краткая история Intel

Intel, intel, intel… Это не просто текст на упаковке процессора – это целая эпоха в мире вычислительной техники. Intel, зародившийся в 1968 году, смог прийти от производителя полупроводников в бигтех компанию, основу современного IT-мира. В истории этой компании бывали взлеты и падения, плохие и хорошие времена, но одно можно сказать точно – без intel мы бы не смогли представить современный мир.

Но читая последние новости, можно с уверенностью заявить – у Intel сейчас тяжелые времена. Финансовая катастрофа на одном фронте, “горячие” новинки с другого (топовые процессоры Intel i7 и i9 могут очень сильно перегреваться, а также некоторые имеют проблемы с микрокодом). Целый комплекс проблем, акции упали до рекордно низкого показателя – около 20-24 долларов за штуку. Также компания столкнулась с убытком в размере 1.61 миллиардов долларов.

В этой статье я рассмотрю историю Intel, с небольших микропроцессоров, до целых линеек, таких как Pentium, Celeron, Dual Core, Xeon (храни его Си Цзиньпинь) и современные i-Core процессоры. А также затронем современные проблемы Intel и может ли она отдать позиции AMD. А также кратко рассмотрим как работает процессор, историю зарождения компьютеров и их архитектуру. Будет интересно.

Все мы знаем Intel. Для одних многомиллиардная корпорация зла, для других компания, производящая лучшие в мире процессоры, третьи считают что AMD лучше, четвертые называют процессором весь блок компьютера. Эта компания буквально пропитана атмосферой кремниевой долины (причем даже буквально). Но intel далеко не с самого начала паяла процессоры, все начиналось намного прозаичнее. Но об этом мы поговорим немного позже.

📌 Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ SQLCipher представляет собой ответвление от библиотеки SQLite, которое добавляет возможность использования 256-битного шифрования AES и включает дополнительные функции обеспечения безопасности, такие как шифрование «на лету» и надёжное получение криптографических ключей.

Программа обеспечивает быструю работу с минимальными накладными расходами, полностью шифрует данные и поддерживает передовые методы защиты информации. Пользователи могут преобразовывать стандартные базы данных в защищённые и управлять паролями через команды.

Github