Python/ django
58.9K subscribers
2.08K photos
61 videos
47 files
2.79K links
по всем вопросам @haarrp

@itchannels_telegram - 🔥 все ит-каналы

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - 📚

@pythonlbooks

РКН: clck.ru/3FmxmM
加入频道
👩‍💻 Воспроизведение YouTube видео с помощью Python

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 30-Days-Of-Python — пошаговый курс изучения Python для начинающих и среднего уровня разработчиков!

💡 Он состоит из 30-дневной программы, охватывающей основы языка, такие как переменные, типы данных, функции и модули, а также продвинутые темы, включая объектно-ориентированное программирование, веб-разработку, работу с базами данных и машинное обучение.

🌟 Каждый день включает теоретическое объяснение темы, практические примеры и задания для закрепления материала. Репозиторий активно используется для самообучения и улучшения навыков программирования на Python, а также содержит дополнительные материалы, такие как заключительные выводы и проекты для финального дня курса.

🖥 Github

#курс #python

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Yoooo Tencent только что выпустила новую модель генерации видео с открытым исходным кодом, и она выглядит довольно интересно!

Модель (img2videos) может генерировать видео лучше, чем Gen 3 и Luma, создавать анимированные говорящие аватары, генерировать динамические сцены.

⚡️ HunyuanVideo: модели генерации видео по тексту от Tencent.

Tencent опубликовала в отрытый доступ модели с 13 млрд. параметров для генерации видео по текстовым промптам: HunyuanVideo и HunyuanVideo-PromptRewrite.

Архитектура HunyuanVideo простроена на пространственно-временном сжатии, которое позволяет обрабатывать видео и изображения в едином формате.

Входные текстовые запросы кодируются с помощью MLLM (комбинация CLIP and T5-XXL) и используются в качестве основы для генерации. Модель генерирует латент, который затем декодируется в изображения или видео с помощью 3D VAE.

HunyuanVideo-PromptRewrite - специальный файнтюн для адаптации и автоматического расширения пользовательских промптов к предпочтениям модели. В PromptRewrite 2 режима работы: Normal и Master:

🟢Режим Normal улучшает понимание моделью намерений пользователя, способствуя более точной интерпретации промпта.

🟢Режим Master улучшает описание композиции, освещения сцены генерации и движения камеры, что на выходе дает видео с более высоким визуальным качеством.

HunyuanVideo оценивалась 60 экспертами на 1533 промптах в сравнении с топовыми T2V-моделями: Gen-3, Luma 1.6 и тремя лучшими китайскими коммерческими моделями.

Результаты оценки показали, что HunyuanVideo достигает общего уровня удовлетворенности, особенно выделяясь качеством движения объектов.

▶️Планы развития HunyuanVideo:

🟠Бенчмарк Penguin Video;
🟠Web Demo (Gradio);
🟠Поддержка ComfyUI;
🟠Поддержка Diffusers;
🟠Модель и код инференса Image-to-Video версии.

⚠️ Минимальный объем GPU - 60 GB для 720pX1280pX129f и 45 GB для 544pX960pX129f. Рекомендованный GPU - 80 GB.

▶️Установка и инференс T2V в 720р:

# Clone repo:
git clone https://github.com/tencent/HunyuanVideo
cd HunyuanVideo

# Prepare conda environment
conda env create -f environment.yml
conda activate HunyuanVideo

# Install pip dependencies
python -m pip install -r requirements.txt

# Install flash attention v2
python -m pip install git+https://github.com/Dao-AILab/[email protected]

# Inference
python3 sample_video.py \
--video-size 720 \
--video-length 129 \
--infer-steps 50 \
--prompt "%prompt%" \
--flow-reverse \
--use-cpu-offload \
--save-path ./results


📌Лицензирование: Tencent Hunyuan Community License.

📽️ Project http://aivideo.hunyuan.tencent.com
🧑‍💻 Github: http://git.new/hyvideo
📃 Paper: http://thursdai.news/hypaper
🏋️ Weights on HF: http://thursdai.news/hyv-weights https://pic.x.com/qIib0wdkzy
🤗 Hf: https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-PromptRewrite

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 t.me/haskell_tg - Haskell входит в число наиболее востребованных функциональных языков программирования.

В нашем новом канале, вы найдете множество уроков, книг и гайдов для погружения в этот мощный язык с нуля.

Отличная возможность не только выучить новый язык, но и возможность прокачать свои навыки программирования.

t.me/haskell_tg - стоит подписаться!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Python-hdwallet

Это библиотека на Python, предназначенная для создания и работы с иерархическими детерминированными кошельками (HD Wallet), поддерживающими свыше 200 различных криптовалют.

HD Wallets – это аббревиатура от Hierarchical Deterministic Wallets (иерархический детерминированный кошелек). Являясь кошельком криптовалют нового поколения он способен генерировать любое количества ключей на основе главного открытого ключа.

Библиотека предоставляет возможность генерации миллионов адресов и управления ключами, а также включает функции для безопасного создания сид-фраз и удобного взаимодействия с блокчейнами.

pip install hdwallet

🖥 GitHub

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 bcrypt — это библиотека для Python, которая предоставляет функции для хэширования паролей с использованием алгоритма bcrypt!

💡 Этот алгоритм широко используется для безопасного хранения паролей благодаря своим особенностям: он поддерживает защиту от атак по словарю и делает невозможным обратное вычисление исходного пароля.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 mongoengine — Python-библиотека для работы с базами данных MongoDB, предоставляющая объектно-документный маппинг (ODM)!

🌟 Она позволяет разработчикам описывать документы в виде Python-классов с типизированными полями, делая работу с MongoDB удобной и похожей на использование ORM в реляционных базах.

🌟 Библиотека поддерживает валидацию данных, вложенные документы, связи между документами и удобные запросы через Python-методы. MongoEngine часто используется в проектах, где требуется сочетание гибкости MongoDB и строгой структуры данных.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 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
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Textual

Создание интерактивных пользовательских интерфейсов в терминале с графиками и виджетами требует знаний инизкоуровневого программирования.

Чтобы создать сложный CLI, используя простого Python API, попробуйте Textual.

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 unsync — библиотека для Python, которая предоставляет упрощённые инструменты для работы с асинхронным кодом, включая возможность смешивать синхронный и асинхронный код!

🔍 Особенности библиотеки:

🌟 Упрощённое управление задачами.

🌟 Смешивание синхронного и асинхронного кода.

🌟 Поддержка различных типов выполнения.

🌟 Интуитивный API.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 django-cachalot — инструмент для повышения производительности Django-приложений путем автоматического кэширования запросов, выполняемых через Django ORM!

🌟 Он автоматически управляет инвалидацией кэша, что позволяет разработчикам минимизировать усилия по настройке кэширования и снизить нагрузку на базу данных.

🌟 Поддерживаются Python 3.7–3.11 и Django версии 3.2, 4.1, 4.2, 5.0, 5.1. Библиотека работает с PostgreSQL, SQLite и MySQL, предоставляя возможности для интеграции с Memcached или Redis в качестве кэширующих серверов. Основные преимущества включают простую настройку, поддержку Django Debug Toolbar и возможность использования в многосерверных конфигурациях.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Рассказываем об итогах финала международного чемпионата по программированию Yandex Cup в Ташкенте

За звание чемпиона боролись специалисты из 90 стран, а призовой фонд соревнования составил рекордные 16 млн рублей. Призовые места заняли участники из России, Беларуси, Японии, США, Великобритании и Португалии.

Главной концепцией чемпионата стала «цифровая цивилизация». Участники решали задачи на тему древних цивилизаций: анализировали торговые пути, и расшифровывали древние письмена. Посетители могли посмотреть инсталляции в «Музее Айтичности»: зоне, где можно было представить современные технологии в виде артефактов прошлого. Экспозиция включала раскопки IT-офисов и художественную галерею о жизни разработчиков.
В общем, идея получилась интересной: можно было не только посоревноваться, но и узнать, какой долгий путь связывает древнюю математику и современный IT.