Python/ django
58.9K subscribers
2.07K 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
👩‍💻 django-grappelli — настраиваемый интерфейс администратора для Django!

🌟 Он добавляет улучшения в стандартный Django Admin, такие как расширенные возможности UI, поддержку вкладок, улучшенный стиль таблиц, дополнительные функции для фильтров и поиска, а также базовые возможности для работы с медиафайлами.

🌟 Grappelli ориентирован на разработчиков, которые хотят сделать интерфейс администратора более удобным и современным. Этот проект широко используется в производственных средах и поддерживается сообществом, предлагая стабильные релизы и обновления для новых версий Django.

🔗 Ссылка: *клик*

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 aiocache — асинхронная библиотека Python для работы с кэшем!

🌟 Она поддерживает различные бэкенды (Redis, Memcached, Simple Memory) и позволяет эффективно использовать кэширование в асинхронных приложениях, написанных на Python с использованием asyncio.

🌟 Библиотека предоставляет удобный интерфейс, декораторы для кэширования функций и продвинутые функции, такие как управление временем жизни записей и обработка ошибок кэша. Это полезный инструмент для улучшения производительности приложений, минимизации времени отклика и снижения нагрузки на базу данных.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@pythonl
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

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 slowapi — это библиотека для Python, предназначенная для ограничения количества запросов (rate-limiting) в веб-приложениях, разработанных на основе FastAPI! Она использует библиотеку limits для реализации функциональности ограничения запросов.

🔍 Особенности slowapi включают возможность настройки лимитов на основе различных критериев (например, IP-адреса, уникального идентификатора пользователя или других параметров). Она поддерживает конфигурацию различных стратегий ограничения, включая фиксированные временные окна и токен-ведро.

🌟 slowapi позволяет легко интегрировать обработку превышения лимита запросов с возвратом соответствующих HTTP-ответов, таких как 429 (Too Many Requests).

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 diagram-as-code — Python-библиотека для программного создания диаграмм, таких как архитектурные схемы, диаграммы процессов и потоки данных!

🌟 Этот инструмент позволяет создавать и обновлять диаграммы с помощью кода, что особенно полезно для автоматизации документации и визуализации, особенно в контексте облачной инфраструктуры, например AWS.

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 fastapi-plugins — набор плагинов для упрощения разработки приложений на базе FastAPI!

🌟 Он расширяет возможности FastAPI, добавляя функционал для работы с такими задачами, как аутентификация, логирование, обработка ошибок, интеграция с базами данных, кэширование и другие типичные задачи для создания веб-приложений.

🌟 Проект ориентирован на ускорение разработки и уменьшение повторяющегося кода, позволяя разработчикам легко интегрировать стандартные решения с минимальными усилиями. Он полезен для тех, кто работает с FastAPI и хочет использовать уже готовые решения для типовых задач.

🔐 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
💉 Fingerprint-suite

Это комплект инструментов для создания и инъекции отпечатков браузера, позволяющий пользователям избегать трекинга на веб-сайтах.

В состав входят npm-пакеты, среди которых header-generator для формирования HTTP-заголовков, fingerprint-generator для генерации отпечатков, fingerprint-injector для внедрения их в браузеры, а также generative-bayesian-network для использования байесовских генеративных сетей.

pip install megaparse

Github

@pythonl
🖥 Свежие версии Python для скачивания

Доступны версии Python 3.13.1, 3.12.8, 3.11.11, 3.10.16 и 3.9.21

➡️ Скачать: https://pythoninsider.blogspot.com/2024/12/python-3131-3128-31111-31016-and-3921.html
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Kong — популярный и высокопроизводительный API Gateway с открытым исходным кодом, который используется для управления, мониторинга и защиты API!

🌟 Он обеспечивает маршрутизацию, балансировку нагрузки, аутентификацию, контроль скорости запросов и другие ключевые функции. Kong Gateway работает на основе Nginx и Lua, что делает его легковесным, быстрым и легко расширяемым благодаря поддержке плагинов.

🌟 Этот инструмент особенно полезен в микросервисной архитектуре, где он помогает управлять взаимодействиями между различными сервисами, обеспечивая масштабируемость и безопасность. Он поддерживает как облачное управление через Kong Konnect, так и локальные установки, что делает его универсальным решением для компаний разного уровня​.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Graphiti — это инструмент для визуализации графов, который интегрируется с различными источниками данных, такими как базы данных или API!

🌟 Он предназначен для построения, исследования и анализа взаимосвязей в данных с использованием графических представлений. Graphiti упрощает работу с графами через доступный интерфейс и поддержку популярных форматов графов.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 markitdown: Новый пакет Python с открытым исходным кодом

Этот пакет позволяет легко конвертировать различные файлы в Markdown (например, для индексирования, анализа текста и т.д.).

API инструмента очень прост.

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pro_python_code
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://yangx.top/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://yangx.top/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://yangx.top/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://yangx.top/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
👩‍💻 Совет по Python: возврат нескольких значений из функции с помощью именованных кортежей!

💡 По умолчанию функция возвращает одно значение и останавливает выполнение функции. Есть несколько способов вернуть несколько значений. Например, вы можете использовать именованный кортеж из модуля collections. Это поможет вам определить структуру возвращаемых значений. В коде на картинке мы создаем именованный кортеж и назначаем поля: имя, возраст и автомобиль, а затем присваиваем эти значения переменным вне функции!

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📞 Plumbum — библиотека для Python, которая упрощает выполнение команд в стиле shell и их обработку в коде!

💡 Эта библиотека предоставляет интерфейсы для выполнения системных команд, построения конвейеров (pipelines), управления процессами и работы с удалёнными серверами через SSH. Plumbum задуман как мощный инструмент для автоматизации задач, объединяя понятный синтаксис Python и функциональность shell.

🔍 Основные возможности Plumbum:

🌟 Вызов системных команд: Команды представляются как объекты, которые можно вызывать, передав параметры так, как это делается в командной строке.

🌟 Пайплайны и перенаправление ввода/вывода: Поддержка гибкого перенаправления стандартных потоков и построения пайплайнов.

🌟 SSH-интерфейс: Управление удалёнными хостами через SSH, включая выполнение команд на удалённой машине.

🌟 Локальные и удалённые команды: Возможность однородного вызова локальных и удалённых команд.

🌟 Обработка ошибок: Исключения для различных ошибок выполнения команд.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Рисунки в консоли с помощью Python!

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
🌟 Apollo: семейство мультимодальных моделей для понимания медиаконтента.

Apollo - набор MMLM, которые умеют решать разные задачи с видеоконтентом. Они могут понимать длинные видео, рассуждать о событиях во времени и поддерживать многосторонние видео-диалоги.

Модели показывают высокую производительность даже при относительно небольшом размере в 3 млрд. параметров, превосходя по эффективности конкурентов с моделями в 7В-30В параметров.

Этого удалось достичь благодаря тщательному проектированию и комбинированию SigLIP-SO400M (для изображений) и InternVideo2 (для видео). Их синергия дает более устойчивое представление на задачах временных рассуждений.

▶️ Семейство состоит из трех моделей:

🟢Apollo 7B
🟢Apollo 3B
🟢Apollo 1.5B

⚠️ Код для тонкой настройки, применение LoRA в Apollo и документацию разработчики обещают опубликовать позднее. Пока в репозитории проекта размещен только пример инференса на Transformers.


📌Лицензирование кода : Apache 2.0 License.


🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🟡Demo Apollo-3B
🖥GitHub



@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MMLM #Apollo
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM