Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥21👍12❤2👎1😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👁Savant: Supercharged Computer Vision and Video Analytics Framework on DeepStream
Savant — это Python-фреймворк от NVIDIA для компьютерного зрения и видеоаналитики.
Простой в использовании, масштабируемый и гибкий инструмент для создания интеллектуальных приложений CV.
▪Github
@pythonl
Savant — это Python-фреймворк от NVIDIA для компьютерного зрения и видеоаналитики.
Простой в использовании, масштабируемый и гибкий инструмент для создания интеллектуальных приложений CV.
git clone https://github.com/insight-platform/Savant.git
cd Savant/samples/peoplenet_detector
git lfs pull
▪Github
@pythonl
🔥20👍7❤6😢1
the newest major release of the Python programming language, and it contains many new features and optimizations.
Python 3.11.5 выпущен!
Новая версия:
— точнее указывает на причину ошибки в трейсбеке;
— позволяет использовать файлы.toml для конфигов;
— позволяет группировать задачи с asyncio и многое другое.
https://www.python.org/downloads/release/python-3115/
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥20👍6❤3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍47❤6🔥5👎1
🔥🖥 Roadmap of free courses for learning Python and Machine learning.
Roadmap бесплатных курсов для изучения Python и Machine learning.
▪Data Science
▪ AI/ML
▪ Web Dev
📌Курсы с сертификатами.
1. Start with this
https://kaggle.com/learn/python
2. Take any one of these
❯ https://openclassrooms.com/courses/6900856-learn-programming-with-python
❯ https://scaler.com/topics/course/python-for-beginners/
❯ https://simplilearn.com/learn-python-basics-free-course-skillup
3. Then take this
https://netacad.com/courses/programming/pcap-programming-essentials-python
4. Attempt for this certification
https://freecodecamp.org/learn/scientific-computing-with-python/
5. Take it to next level
❯ Data Scrapping, NumPy, Pandas
https://scaler.com/topics/course/python-for-data-science/
❯ Data Analysis
https://openclassrooms.com/courses/2304731-learn-python-basics-for-data-analysis
❯ Data Visualization
https://kaggle.com/learn/data-visualization
❯ Django
https://openclassrooms.com/courses/6967196-create-a-web-application-with-django
❯ Machine Learning
http://developers.google.com/machine-learning/crash-course
❯ Deep Learning (TensorFlow)
http://kaggle.com/learn/intro-to-deep-learning
@pythonl
Roadmap бесплатных курсов для изучения Python и Machine learning.
▪Data Science
▪ AI/ML
▪ Web Dev
📌Курсы с сертификатами.
1. Start with this
https://kaggle.com/learn/python
2. Take any one of these
❯ https://openclassrooms.com/courses/6900856-learn-programming-with-python
❯ https://scaler.com/topics/course/python-for-beginners/
❯ https://simplilearn.com/learn-python-basics-free-course-skillup
3. Then take this
https://netacad.com/courses/programming/pcap-programming-essentials-python
4. Attempt for this certification
https://freecodecamp.org/learn/scientific-computing-with-python/
5. Take it to next level
❯ Data Scrapping, NumPy, Pandas
https://scaler.com/topics/course/python-for-data-science/
❯ Data Analysis
https://openclassrooms.com/courses/2304731-learn-python-basics-for-data-analysis
❯ Data Visualization
https://kaggle.com/learn/data-visualization
❯ Django
https://openclassrooms.com/courses/6967196-create-a-web-application-with-django
❯ Machine Learning
http://developers.google.com/machine-learning/crash-course
❯ Deep Learning (TensorFlow)
http://kaggle.com/learn/intro-to-deep-learning
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍29❤9🔥7
Faker is a Python package that generates fake data for you.
Faker - это пакет Python, который генерирует фальшивые. Библиотека идеально подходит, если вам нужно заполнить базу данных, создавать красивые XML-документы, создать данные для тестирования или анонимизировать данные, полученные из вашего сервиса.
pip install Faker
• Github
• Docs
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍41🔥7❤4👎1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
If you to create an interactive network graph in a few lines of Python code, use Pyvis.
Если вам необходимо создать интерактивный граф в нескольких строках кода на языке Python, используйте Pyvis.
pip install pyvis
from pyvis.network import Network
g = Network()
g.add_node(0)
g.add_node(1)
g.add_edge(0, 1)
g.show("basic.html")
▪Github
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍22🔥5❤4
Project attempting to explain what exactly is happening under the hood for some counter-intuitive snippets and lesser-known features in Python.
Интересный проект, пытающийся объяснить, что именно происходит под капотом для некоторых сложных и малоизвестных функций Python.
$ pip install wtfpython -U
▪Github
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21❤4🔥3
✋Hand gesture recognition
Распознавание жестов рук.
@pythonl
Распознавание жестов рук.
import cv2
import mediapipe as mp
# Initialize MediaPipe Hands module
mp_hands = mp.solutions.hands
hands = mp_hands.Hands()
# Initialize MediaPipe Drawing module for drawing landmarks
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
# Open a video capture object (0 for the default camera)
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
continue
# Convert the frame to RGB format
frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# Process the frame to detect hands
results = hands.process(frame_rgb)
# Check if hands are detected
if results.multi_hand_landmarks:
for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
# Draw landmarks on the frame
mp_drawing.draw_landmarks(frame, hand_landmarks, mp_hands.HAND_CONNECTIONS)
# Display the frame with hand landmarks
cv2.imshow('Hand Recognition', frame)
# Exit when 'q' is pressed
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# Release the video capture object and close the OpenCV windows
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
@pythonl
👍25❤4🔥4
📈 Predictive Modeling for Future Stock Prices in Python: A Step-by-Step Guide
Процесс построения модели прогнозирования цен на акции с использованием Python.
1. Импорт необходимых модулей
2. Получение исторических данных о ценах на акции
3. Отбор фич.
4. Определение фич и целевой переменной
5. Подготовка данных к обучению
6. Разделение данных на обучающие и тестовые наборы
7. Построение и обучение модели
8. Составление прогнозов
9. Тестирование торговой стратегии
@pythonl
Процесс построения модели прогнозирования цен на акции с использованием Python.
1. Импорт необходимых модулей
2. Получение исторических данных о ценах на акции
3. Отбор фич.
4. Определение фич и целевой переменной
5. Подготовка данных к обучению
6. Разделение данных на обучающие и тестовые наборы
7. Построение и обучение модели
8. Составление прогнозов
9. Тестирование торговой стратегии
@pythonl
👍31🔥5❤4