🖥 tinygrad — фреймворк Python для Deep Learning

— pip install tinygrad

tinygrad имеет встроенную библиотеку для работы с нейросетями, используя разные классы, оптимизаторы и инструменты для управления состоянием нейросетей.

В tinygrad есть JIT, чтобы всё работало быстро.
Также tinygrad имеет отличную поддержку нескольких GPU, что позволяет удобно параллелить операции над тензорами с помощью Tensor.shard.

🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры использования tinygrad

@pythonl

🖥 368 решённых задач по Python с Leetcode

Здесь собрана масса литкод-задач с решением на Python.
Вот условия некоторых из задач:
— найти самое популярное слово в наборе
— удалить один элемент, чтобы список был строго возрастающим
— объединить k сортированных списков
— обойти матрицу по спирали и собрать полученные числа

▶️ Задачи с решениями

@pythonl

🖥 StatsForecast — библиотека Python для быстрого прогнозирования с помощью статистических и эконометрических моделей

— pip install statsforecast

StatsForecast предоставляет коллекцию популярных моделей прогнозирования одномерных временных рядов, оптимизированных для высокой производительности и масштабируемости.

🖥 GitHub
🟡 Доки

@pythonl

🖥 vedo — модуль python для анализа и визуализации 3D-объектов

— pip install vedo

vedo может работать как с полигональной сеткой, так и с облаком точек, отлично интегрируется с другими библиотеками

🖥 GitHub
🟡 Примеры использования

@pythonl

🌟 sh — полноценная замена подпроцесса для Python

— pip install sh

Может кто не знает, но существует sh — полноценная замена подпроцесса для Python 3.8 - 3.11 и PyPy, которая позволяет вызывать любую программу так, как если бы она была функцией, наподобие:

from sh import ifconfig
print(ifconfig("eth0"))

Очень удобно для некоторых задач DevOps

При этом:
— sh — это не набор системных команд, реализованных на Python

— sh опирается на различные системные вызовы Unix и работает только на Unix-подобных операционных системах - Linux, macOS, BSD и т. д. В частности, Windows не поддерживается.

🖥 GitHub
🟡 Доки

@pythonl