Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
💵 ТОП-15 самых востребованных профессий в ИТ: куда все катится в 2024 году
Мы часто обсуждаем зарплаты айтишников в России. Однако не стоит забывать про США, ведь это страна — мечта для многих программистов. В этой статье расскажем, сколько зарабатывают айтишники в США.
Вкатываться в айти в 2024 году однозначно стоит. Только в США базовые зарплаты всех ИТ-специалистов в США выросли на 2,6%, — спрос на квалифицированных ИТ-специалистов остаётся высоким.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Мы часто обсуждаем зарплаты айтишников в России. Однако не стоит забывать про США, ведь это страна — мечта для многих программистов. В этой статье расскажем, сколько зарабатывают айтишники в США.
Вкатываться в айти в 2024 году однозначно стоит. Только в США базовые зарплаты всех ИТ-специалистов в США выросли на 2,6%, — спрос на квалифицированных ИТ-специалистов остаётся высоким.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
🥰4🥱2👾2👍1
🤖🎙️ S.T.A.R.K. — первый фреймворк для создания голосового ассистента
В новой статье рассказываем о фреймворке S.T.A.R.K. (Speech and Text Algorithmic Recognition Kit), который поможет создать голосового ассистента. У него есть несколько преимуществ:
▪️S.T.A.R.K. работает полностью на устройстве, гарантируя сохранность ваших данных.
▪️С фреймворком можно легко определять контекст и параметры для последующих запросов, а также одновременно выполнять несколько команд.
▪️S.T.A.R.K позволяет использовать ведущие языковые модели.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
В новой статье рассказываем о фреймворке S.T.A.R.K. (Speech and Text Algorithmic Recognition Kit), который поможет создать голосового ассистента. У него есть несколько преимуществ:
▪️S.T.A.R.K. работает полностью на устройстве, гарантируя сохранность ваших данных.
▪️С фреймворком можно легко определять контекст и параметры для последующих запросов, а также одновременно выполнять несколько команд.
▪️S.T.A.R.K позволяет использовать ведущие языковые модели.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
❤8👍1
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🏆👁️ Топовая задачка на Stack Overflow: как найти k пропущенных чисел в потоке данных
Это продолжение статьи про задачу, в которой нужно определить, какое число вынули из мешка со 100 уникальными числами. В новой части мы показываем решение с помощью алгоритма сверки множеств, симметрических функций и уравнения k-й степени.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Это продолжение статьи про задачу, в которой нужно определить, какое число вынули из мешка со 100 уникальными числами. В новой части мы показываем решение с помощью алгоритма сверки множеств, симметрических функций и уравнения k-й степени.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
👍10
🐻❄️ Вышло обновление Polars
Polars — это библиотека для анализа данных, разработанная с упором на большие массивы данных. На днях вышла версия Polars 0.20.31.
Вот что в ней нового:
▫️Увеличена скорость записи в CSV. Новую версию проверяли на Macbook Pro M3 (2023) с 24 ГБ памяти. Записаны были 15 parquet-файлов (~800MB). Прирост по сравнению с предыдущей версией Polars составил ~40%.
▫️Упрощён интерфейс для выполнения SQL-запросов напрямую из DataFrame и LazyFrame.
▫️Улучшена интеграция с PyTorch и JAX.
🔗 Об остальных нововведениях можно прочесть по этой ссылке
Polars — это библиотека для анализа данных, разработанная с упором на большие массивы данных. На днях вышла версия Polars 0.20.31.
Вот что в ней нового:
▫️Увеличена скорость записи в CSV. Новую версию проверяли на Macbook Pro M3 (2023) с 24 ГБ памяти. Записаны были 15 parquet-файлов (~800MB). Прирост по сравнению с предыдущей версией Polars составил ~40%.
▫️Упрощён интерфейс для выполнения SQL-запросов напрямую из DataFrame и LazyFrame.
▫️Улучшена интеграция с PyTorch и JAX.
🔗 Об остальных нововведениях можно прочесть по этой ссылке
👍10❤5
👍17❤3🔥3
🐍 У нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним открытиям и тенденциям в мире Python.
В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями
👉Подписаться👈
В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями
👉Подписаться👈
🎉7👍1
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
Программистам без практики никуда. Поэтому время прокачать навыки: решение задач — хороший способ развить навыки разработки.
Вам под силу эти задачи?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏9👍4❤1
Подписывайтесь на наш новый канал про нейросети для создания изображений, там есть:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤8
🍓Подборка лучших статей «Библиотеки программиста» за май: сохраняй в заметки, чтобы не пропустить #самыйсок
🐍🆕 Змея сбросила старую кожу: что нового в Python 3.13
🐍🔀 Под капотом asyncio: принципы работы и ключевые концепции
🗝️ 40 незаменимых API для разработчиков
🖥️🔤 Транскрибация видео и создание субтитров с помощью Whisper, FFmpeg и Python
📊 Где изучать Data Science в 2024 году?
🌐 Scrapy VS Crawlee: сравнение фреймворков для веб-скрапинга
❤️ Активация с первого взгляда: как влюбить пользователя в продукт
💻🚀🏰 Как мы создали ИИ-стартап на хакатоне выходного дня в Германии
🐍🌳 Реализация алгоритма Укконена на Python
📈 Стать аналитиком Big Data: пошаговое руководство 2024
💻🚀💊 «Доктор Хаус»: ИИ-диагност в вашем телефоне. Передаём стартап в хорошие руки
📖 ТОП-10 книг о том, как правильно построить карьеру в IT
🤯 Как простая задачка поставила в тупик программистов (и как они из него выбрались)
🐳✈️ Docker ушёл из РФ! Инструкция по восстановлению доступа
🐍🆕 Змея сбросила старую кожу: что нового в Python 3.13
🐍🔀 Под капотом asyncio: принципы работы и ключевые концепции
🗝️ 40 незаменимых API для разработчиков
🖥️🔤 Транскрибация видео и создание субтитров с помощью Whisper, FFmpeg и Python
📊 Где изучать Data Science в 2024 году?
🌐 Scrapy VS Crawlee: сравнение фреймворков для веб-скрапинга
❤️ Активация с первого взгляда: как влюбить пользователя в продукт
💻🚀🏰 Как мы создали ИИ-стартап на хакатоне выходного дня в Германии
🐍🌳 Реализация алгоритма Укконена на Python
📈 Стать аналитиком Big Data: пошаговое руководство 2024
💻🚀💊 «Доктор Хаус»: ИИ-диагност в вашем телефоне. Передаём стартап в хорошие руки
📖 ТОП-10 книг о том, как правильно построить карьеру в IT
🤯 Как простая задачка поставила в тупик программистов (и как они из него выбрались)
🐳✈️ Docker ушёл из РФ! Инструкция по восстановлению доступа
👍6🔥3
У нас есть еженедельная рассылка о последних открытиях и тенденциях в мире Python. Мы опубликовали новый выпуск на
Ниже — небольшая часть выпуска, а целиком читайте здесь 👈
🛠 Инструменты
orjson работает быстрее и обращается с JSON данными корректнее, чем стандартная библиотека (и большинство сторонних).
ipyblender_experimental позволяет использовать рендеринговый движок Blender в блокнотах Jupyter Notebook. Пока что инструмент совместим только с Python 3.10.
Resume Builder — генератор резюме: содержимое редактируется в файле resume.py, а скрипт resume_builder.py рендерит информацию в виде HTML-страницы.
Метапоисковик не индексирует веб-страницы напрямую, а агрегирует и объединяет результаты из нескольких других поисковых систем и дополнительных источников.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11❤🔥4
🐹 Майним крипто-коины с помощью Python и компьютерного зрения
Автор статьи на примере нашумевшей игры Hamster Kombat показывает, как написать Python-скрипт для автоматического клика. Он использует библиотеку cv2 для распознавания необходимой части изображения.
Стоит отметить, что пример использует эмулятор Android, так как нет возможности пользоваться приложением на десктопных устройствах.
🔗 Ссылка на статью
Автор статьи на примере нашумевшей игры Hamster Kombat показывает, как написать Python-скрипт для автоматического клика. Он использует библиотеку cv2 для распознавания необходимой части изображения.
🔗 Ссылка на статью
😁19👍8👏4🥱1
🐍 Что такое хешируемые объекты в Python?
Хешируемым называют объект, имеющий хеш-значение, которое не меняется на протяжении его существования. Хешируемые объекты могут быть использованы в таких структурах данных, как множества и словари.
Новая статья в блоге The Python Coding Stack рассказывает о хешируемых объектах в Python, используя метафору поиска человека по имени Уильям в большом офисе. Она объясняет:
▫️как хеш-функции помогают эффективно искать и управлять данными,
▫️почему хешируемые объекты важны в контексте словарей Python,
▫️что такое коллизии хешей.
🔗 Читать статью
Новая статья в блоге The Python Coding Stack рассказывает о хешируемых объектах в Python, используя метафору поиска человека по имени Уильям в большом офисе. Она объясняет:
▫️как хеш-функции помогают эффективно искать и управлять данными,
▫️почему хешируемые объекты важны в контексте словарей Python,
▫️что такое коллизии хешей.
🔗 Читать статью
👍8❤1
Мы наконец-то запустили канал по разработке игр — теперь все самое важное и полезное из мира геймдева можно узнать в одном месте.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
❔Зачем нужно ключевое слово async в Python?
Ключевое слово async в Python используется для создания асинхронных функций (или корутин), которые позволяют выполнять задачи, не блокируя основной поток выполнения программы. Это особенно полезно для работы с такими операциями, как сетевые запросы, взаимодействие с базами данных или чтение/запись файлов.
Вот пример асинхронной функции:
Как можно заметить, async идёт в паре с await, который приостанавливает выполнение fetch_data до завершения asyncio.sleep(2).
#вопросы_с_собеседований
Ключевое слово async в Python используется для создания асинхронных функций (или корутин), которые позволяют выполнять задачи, не блокируя основной поток выполнения программы. Это особенно полезно для работы с такими операциями, как сетевые запросы, взаимодействие с базами данных или чтение/запись файлов.
Вот пример асинхронной функции:
import asyncio
async def fetch_data():
print("Fetching data...")
await asyncio.sleep(2) # симуляция длительной операции
print("Data fetched")
return "Data"
async def main():
result = await fetch_data()
print(result)
# запуск асинхронной функции
asyncio.run(main())
Как можно заметить, async идёт в паре с await, который приостанавливает выполнение fetch_data до завершения asyncio.sleep(2).
#вопросы_с_собеседований
👍15😁5❤3
✍️ Работа с Excel-файлами в Python
Этот сайт содержит полезные ссылки на инструменты для работы с Excel-файлами. Вот некоторые:
▫️pylightxl — библиотека, позволяющая читать xlsx и xlsm файлы и записывать xlsx-файлы.
▫️openpyxl — рекомендуемая библиотека для чтения и записи файлов Excel 2010.
▫️PyXLL — инструмент, который позволяет писать надстройки для Excel на Python. Можно создавать, например, пользовательские функции.
🔗 Ссылка на весь список
Этот сайт содержит полезные ссылки на инструменты для работы с Excel-файлами. Вот некоторые:
▫️pylightxl — библиотека, позволяющая читать xlsx и xlsm файлы и записывать xlsx-файлы.
▫️openpyxl — рекомендуемая библиотека для чтения и записи файлов Excel 2010.
▫️PyXLL — инструмент, который позволяет писать надстройки для Excel на Python. Можно создавать, например, пользовательские функции.
🔗 Ссылка на весь список
👍18
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
💠 Пишем свою нейросеть: пошаговое руководство
Отличный гайд про нейросеть от теории к практике. Вы узнаете, из каких элементов состоит ИНС(искусственная нейронная сеть), как она работает и как ее создать самому.
🔗 Статья
Чтобы лучше разбираться в теме, прикрепляем наши курсы:
🔵 Математика для Data science
🔵 Алгоритмы и структуры данных
🔵 Основы программирования на Python
Отличный гайд про нейросеть от теории к практике. Вы узнаете, из каких элементов состоит ИНС(искусственная нейронная сеть), как она работает и как ее создать самому.
🔗 Статья
Чтобы лучше разбираться в теме, прикрепляем наши курсы:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤3
🌪️ Tornado — веб-фреймворк и библиотека для асинхронных сетевых операций
Благодаря использованию неблокирующей обработки ввода/вывода Tornado может масштабироваться до десятков тысяч открытых соединений.
▪️В отличие от большинства веб-фреймворков на Python не основан на WSGI;
▪️Интегрирован с модулем стандартной библиотеки asyncio и использует тот же цикл событий;
▪️Подходит для long polling и веб-сокетов.
На днях вышел релиз Tornado 6.4.1.
🔗 Ссылка на документацию
Благодаря использованию неблокирующей обработки ввода/вывода Tornado может масштабироваться до десятков тысяч открытых соединений.
▪️В отличие от большинства веб-фреймворков на Python не основан на WSGI;
▪️Интегрирован с модулем стандартной библиотеки asyncio и использует тот же цикл событий;
▪️Подходит для long polling и веб-сокетов.
На днях вышел релиз Tornado 6.4.1.
🔗 Ссылка на документацию
❤2😁2
Proglib запускает канал Азбука айтишника
Подписывайтесь на наш новый канал про айти для неайтишников — для совсем новичков и тех, кто постоянно взаимодействует с айтишниками.
У нас есть рубрики:
⭐ База — в ней рассказываем про термины из IT простым языком
⭐ Проект — объясняем, из чего состоят айтишные проекты и сколько они могут стоить
⭐ Психология айтишника — тут говорим про софт-скиллы, особенности работы и взаимодействия
👉Подписывайтесь!
Подписывайтесь на наш новый канал про айти для неайтишников — для совсем новичков и тех, кто постоянно взаимодействует с айтишниками.
У нас есть рубрики:
👉Подписывайтесь!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
🐍🎓 5 задач для подготовки к собеседованию по Python
В новой статье используем алгоритмы Манакера и заметающей прямой, определяем границы окна с k-элементами, вычисляем площадь участков разного цвета и находим наибольшую увеличивающуюся подпоследовательность.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
В новой статье используем алгоритмы Манакера и заметающей прямой, определяем границы окна с k-элементами, вычисляем площадь участков разного цвета и находим наибольшую увеличивающуюся подпоследовательность.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
👍11
💬 Час для экзистенциальных размышлений: на что вы бы тратили своё время, если бы вам не нужны были деньги?
👇Пишите в комментарии👇
#интерактив
👇Пишите в комментарии👇
#интерактив
🤔8🤩4👍1👏1