Python/ django

👩‍💻 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

👩‍💻 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

⚡️ TRELLIS: универсальная модель для генерации 3D-контента от Microsoft.

TRELLIS - модель для создания высококачественных 3D-объектов на основе текстового промпта или изображения с помощью унифицированного представления Structured LATent (SLAT), которое декодирует данные в форматы: Radiance Fields, 3D-гауссианы и полигональные сетки.

SLAT обладает универсальностью, используя комбинацию из разреженной 3D-сетки и плотных визуальных признаков, извлеченных моделью DINOv2 из входного изображения.

TRELLIS использует модифицированные rectified flow transformers, адаптированные для работы с SLAT. Обучение набора моделей TRELLIS, размерами до 2 млрд. параметров, выполнялось на датасете из 500 тыс. разнообразных 3D-объектов.

Пока в открытый доступ опубликована только Image-to-3D версия - TRELLIS-image-large с 1.2 млрд. параметров. Остальные вариации модели для генерации 3D по тексту: TRELLIS-text-base (342М), TRELLIS-text-large (1.1В) и TRELLIS-text-xlarge (2В) и код для их трейна будут представлены позже (сроки не указаны).

⚠️ Для локального запуска TRELLIS-image-large рекомендуется NVIDIA GPU с VRAM 16GB или больше.

▶️Установка и запуск c WebUI (Gradio):

# Clone repo
git clone --recurse-submodules https://github.com/microsoft/TRELLIS.git
cd TRELLIS

# Create conda env and install dependencies
. ./setup.sh --new-env --basic  --flash-attn --diffoctreerast --spconv 
--mipgaussian --kaolin --nvdiffrast

# Install web demo via Gradio
. ./setup.sh --demo

# Run WebUI
python app.py

📌Лицензирование: MIT License.


🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Arxiv
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #ImageTo3D #Trellis #Microsoft

🖥 100 вопросов для подготовки к собесу Python

▪Вопросы и ответы
▪Видео
▪Видео часть 2
▪100 вопросов c собесов в Data Science и ML

@pythonl

👩‍💻 python-dotenv — библиотека для загрузки переменных окружения из .env файлов в проекты Python!

💡 Эта библиотека позволяет сохранять конфиденциальные данные, такие как API-ключи, пароли и настройки, в текстовых файлах, избегая жесткого кодирования их в исходном коде.

🔍 Основные функции:

🌟 Загрузка переменных окружения из .env файлов в процессе работы приложения.

🌟 Поддержка чтения различных форматов, включая простые ключ-значение пары.

🌟 Возможность создания и использования переменных окружения для конфигурации приложения, не изменяя системные переменные окружения.

🌟 Совместимость с популярными фреймворками, такими как Flask и Django.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@pythonl

👩‍💻 fastapi-admin — высокопроизводительная и расширяемая панель администратора для приложений на основе FastAPI!

💡 Она вдохновлена Django Admin и предлагает похожую функциональность, позволяя быстро создавать визуальные панели управления для веб-приложений.

🔍 Ключевые особенности :

🌟 Поддержку синхронного и асинхронного режимов работы.

🌟 Автоматическое создание API-документации.

🌟 Фронтенд на базе Amis и гибкость в настройке пользовательских страниц.

🌟 Использование ORM SQLAlchemy или SQLModel для работы с базами данных.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@pythonl

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.

👩‍💻 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

👩‍💻 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

🖥 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