⚡️Исследование неочевидных аспектов квантового программирования:
10 библиотек для тех, кто хочет погрузиться в квантовое программирование:
▪Qiskit — это библиотека для квантового программирования, которая позволяет пользователям писать программы для квантовых компьютеров IBM. Включает поддержку классических, квантовых алгоритмов и визуализацию квантовых схем.
▪Cirq — это библиотека от Google для создания, симуляции и выполнения квантовых алгоритмов. Она предназначена для использования с квантовыми компьютерами и обеспечивает возможность работы с сложными квантовыми системами.
▪PennyLane - объединяет машинное обучение и квантовое программирование. Она позволяет пользователям создавать самонастраиваемые квантовые алгоритмы и исследовать преимущества квантовых вычислений в задачах машинного обучения.
▪ProjectQ - это открытая платформа для квантовых вычислений, которая позволяет пользователям реализовывать и симулировать квантовые алгоритмы, и включает в себя интерфейсы для различных квантовых процессоров.
▪QuTiP - предоставляет инструменты для моделирования квантовых систем и является незаменимым инструментом для исследователей квантовой механики и квантовой оптики.
▪PyQuil - это библиотека для написания квантовых программ с помощью языка квантового программирования Quil, разработанного Rigetti Computing. Поддерживает симуляцию и выполнение программ на реальных квантовых процессорах.
▪Tequila - это инструмент для создания квантовых алгоритмов с интеграцией в PyTorch и TensorFlow, который позволяет больше акцентировать внимание на квантовых вычислениях в контексте глубокого обучения.
▪Strawberry Fields предлагает платформу для создания и симуляции квантовых алгоритмов с использованием квантовых битов и квантовой оптики. Подходит для работы с квантовыми сетями и визуализацией в квантовых схемах.
▪Q# - это язык программирования от Microsoft для квантовых вычислений, который также предоставляет библиотеки, намеренные упростить разработку и выполнение квантовых алгоритмов в Azure Quantum.
▪Quirk — это онлайн-интерфейс для визуального проектирования и анализа квантовых схем, который позволяет легко экспериментировать с различными квантовыми логическими элементами.
#quantum #python #ai
@pythonl
10 библиотек для тех, кто хочет погрузиться в квантовое программирование:
▪Qiskit — это библиотека для квантового программирования, которая позволяет пользователям писать программы для квантовых компьютеров IBM. Включает поддержку классических, квантовых алгоритмов и визуализацию квантовых схем.
▪Cirq — это библиотека от Google для создания, симуляции и выполнения квантовых алгоритмов. Она предназначена для использования с квантовыми компьютерами и обеспечивает возможность работы с сложными квантовыми системами.
▪PennyLane - объединяет машинное обучение и квантовое программирование. Она позволяет пользователям создавать самонастраиваемые квантовые алгоритмы и исследовать преимущества квантовых вычислений в задачах машинного обучения.
▪ProjectQ - это открытая платформа для квантовых вычислений, которая позволяет пользователям реализовывать и симулировать квантовые алгоритмы, и включает в себя интерфейсы для различных квантовых процессоров.
▪QuTiP - предоставляет инструменты для моделирования квантовых систем и является незаменимым инструментом для исследователей квантовой механики и квантовой оптики.
▪PyQuil - это библиотека для написания квантовых программ с помощью языка квантового программирования Quil, разработанного Rigetti Computing. Поддерживает симуляцию и выполнение программ на реальных квантовых процессорах.
▪Tequila - это инструмент для создания квантовых алгоритмов с интеграцией в PyTorch и TensorFlow, который позволяет больше акцентировать внимание на квантовых вычислениях в контексте глубокого обучения.
▪Strawberry Fields предлагает платформу для создания и симуляции квантовых алгоритмов с использованием квантовых битов и квантовой оптики. Подходит для работы с квантовыми сетями и визуализацией в квантовых схемах.
▪Q# - это язык программирования от Microsoft для квантовых вычислений, который также предоставляет библиотеки, намеренные упростить разработку и выполнение квантовых алгоритмов в Azure Quantum.
▪Quirk — это онлайн-интерфейс для визуального проектирования и анализа квантовых схем, который позволяет легко экспериментировать с различными квантовыми логическими элементами.
#quantum #python #ai
@pythonl
#курс #datascience #python
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#курс #python #docker #fastapi
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
С этим курсом вы обучитесь работе с PyQt в максимально короткие сроки!
#курс #python #pyqt
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#курс #python #reflex
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#курс #python #flask
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Теперь вы можете использовать последние стабильные версии Python и Django вместе.
Скачать:
python -m pip install Django==5.1.3#Python #Python313 #Django #Release
https://docs.djangoproject.com/en/5.1/releases/5.1.3/
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Репозиторий на Github c микрореализацией фундаментальных языков программирования, по мотивам серии статей "Tiny Great Languages"
Все написано на Python, код намеренно краток, чтобы не превышать ~50 строк кода для каждого языка.
Используется только стандартная библиотека Python, да и то в очень скромных пределах (
sys, иногда re, редко itertool и т.д.).asm.py - ассемблер. Компилирует "Python-ассемблер" в байткод и выполняет его;basic.py - бейсик. Подмножество TinyBASIC, но с настоящим редактором строк BASIC!lisp.py - Lisp 1.5. Классика, автор - Джон Маккарти, достаточен, чтобы интерпретировать самого себя (мета-циклический интерпретатор);apl.py - интерпретатор k/simple, написанный Артуром Уитни, представляет собой диалект языка программирования K (array processing language), который является вариантом APL.mouse.py - язык конкатенативного программирования MOUSE, опубликованный в журнале BYTE в 1979 году.pl0.py - переводчик с языка PL/0, автор Никлаус Вирт.tcl.py - крошечный интерпретатор командного языка (TCL).#Python #TinyLanguage
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#курс #python
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#курс #python #dataanalysis
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#DataValidation , но она потребляет много памяти.Attrs не имеет встроенной проверки данных и обеспечивает более высокую производительность и меньшее использование памяти, что идеально подходит для внутренних структур данных и простого создания классов в #Python.
from attrs import define, field
@define
class UserAttrs:
name: str
age: int = field()
@age.validator
def check_age(self, attribute, value):
if value < 0:
raise ValueError("Age can't be negative")
return value # accepts any positive age
try:
user = UserAttrs(name="Bob", age=-1)
except ValueError as e:
print("ValueError:", e)
📌 Пример
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⭐️ Pandera, библиотека Python, которая упрощает валидацию pandas датафреймов.
Она также поддерживает , быструю и легкую библиотеку Polars.
С помощью Pandera вы можете быть уверены, что ваши Polars датафреймы имеют правильную структуру и будут работать правильно.
▪ Github
▪Документация
#Pandera #python #opensource #Polars
Она также поддерживает , быструю и легкую библиотеку Polars.
С помощью Pandera вы можете быть уверены, что ваши Polars датафреймы имеют правильную структуру и будут работать правильно.
pip install pandera▪ Github
▪Документация
#Pandera #python #opensource #Polars
Forwarded from Machinelearning
Это Python-фреймворк с открытым исходным кодом, в котором используется LLM для создания SQL-запросов на основе естественного языка.
✔️ Всё просто: сначала обучаете модель на своих данных, а потом можно задать вопросы на обычном языке.
В ответ модель выдает готовые SQL-запросы, которые можно сразу запускать в своей базе данных.
⚡️ Установка:
pip install vanna▪GitHub: https://github.com/vanna-ai/vanna
@ai_machinelearning_big_data
#python #sql #opensource #vanna #llm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Model2Vec - библиотека для создания компактных и быстрых моделей на основе предобученных Sentence Transformer моделей.
Model2Vec позволяет создавать эмбединг-модели слов и предложений, которые значительно меньше по размеру, но при этом сопоставимы по производительности с исходными Sentence Transformer моделями.
Отличительные особенности:
from_pretrained и push_to_hub.Пайплайн Model2Vec трехэтапный. На первом этапе словарь пропускается через модель Sentence Transformer для получения векторов эмбедингов для каждого слова.
Далее, размерность полученных эмбеддингов сокращается с помощью метода главных компонент (PCA). Наконец, применяется zipf-взвешивание для учета частотности слов в словаре.
Model2Vec работает в двух режимах:
Оценку производительности Model2Vec делали на наборе данных MTEB на задачах PEARL (оценка качества представления фраз) и WordSim (оценка семантической близости слов).
Результаты показывают, что Model2Vec превосходит по производительности GloVe и модели, основанные на WordLlama по всем задачам оценки.
from model2vec.distill import distill
# Choose a Sentence Transformer model
model_name = "BAAI/bge-base-en-v1.5"
# Distill the model
m2v_model = distill(model_name=model_name, pca_dims=256)
# Save the model
m2v_model.save_pretrained("m2v_model")
from model2vec import StaticModel
# Load a model from the HuggingFace hub, or a local one.
model_name = "minishlab/M2V_base_output"
# You can optionally pass a token if you're loading a private model
model = StaticModel.from_pretrained(model_name, token=None)
# Make embeddings
embeddings = model.encode(["It's dangerous to go alone!", "It's a secret to everybody."])
▪Набор моделей
▪GitHub
@pythonl
#AI #ML #LLM #Embedding #Model2Vec #python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Если вы работали с современными фронтенд-фреймворками, такими как React, Vue или Angular, вы знакомы с мощью реактивного управления состояниями.
Это магия, лежащая в основе динамических пользовательских интерфейсов и систем реального времени.
Но почему Python должен упускать преимущества реактивности? reaktiv привносит эти преимущества реактивного программирования в ваши Python-проекты.
pip install reaktiv▪Github
@pythonl
#python #frontend #react #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Это самая популярная в мире библиотека обработки данных, но она медленная, и многие библиотеки значительно превзошли ее.
Проблема альтернатив Pandas в том, что никто не хочет изучать новый API.
Давайте посмотрим правде в глаза: люди не будут переносить свои проекты, га другие фреймворки, без особой причины.
Я уже давно работаю с FireDucks
Эта библиотека в разы быстрее Pandas, и вам не придется менять код старых проектов для перехода на нее.
Вы можете изменить *одну* строку кода и весь остальной код будет работать на FireDucks :
import fireducks.pandas as pd
Вы также можете запустить свой код *не* изменяя ни одной строки, используя хук:
python
$ python -mfireducks.imhook yourfile[.]py
FireDucks — это многопоточная библиотека с ускорением компилятора и полностью совместимым с pandas API.
Она быстрее, чем Polars. Ниже приведена ссылка на некоторые бенчмарки, сравнивающие Pandas, Polars и FireDucks.
FireDucks побеждает с отрывом.
⛓️Здесь находится репозиторий FireDucks на GitHub:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks
⛓️Если вы хотите пощупать либу, откройте этот пример:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks/tree/main/notebooks/nyc_demo
⛓️Если вы хотите сравнить FireDucks с Polars и Pandas, вот еще один блокнот:
https://github.com/fireducks-dev/fireducks/blob/main/notebooks/FireDucks_vs_Pandas_vs_Polars.ipynb
⛓️И наконец, бенчмарки, с которыми стоит ознакомиться:
https://fireducks-dev.github.io/docs/benchmarks/
@pythonl
#fireducks #Pandas #dataanalysis #datascience #python #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
«Ядро планеты Python»: большой интерактивный учебник по Python, который дополняет сообщество
Учебник охватывает основные темы Python, но коротко и достаточно ёмко, чтобы раскрыть специфику, удобство, красоту и силу этого языка.
Всё с кучей примеров и небольшими дорожными картами по каждой теме, а последнее изменение — меньше недели назад: https://github.com/amaargiru/pycore
#python
Учебник охватывает основные темы Python, но коротко и достаточно ёмко, чтобы раскрыть специфику, удобство, красоту и силу этого языка.
Всё с кучей примеров и небольшими дорожными картами по каждой теме, а последнее изменение — меньше недели назад: https://github.com/amaargiru/pycore
#python