Добро пожаловать в мир Python

🐍Основы Elixir для Pythonistas

Статья представляет собой комплексное введение в Elixir для разработчиков Python, охватывающее ключевые концепции и различия в синтаксисе между двумя языками. В ней рассматриваются функциональная парадигма программирования Elixir, сопоставление с образцом, модель параллелизма и другие отличительные особенности, а также предлагаются практические примеры и сравнения, которые помогут Pythonistas перейти к программированию на Elixir.
https://gogacodes.notion.site/Elixir-basics-for-Pythonistas-8afc4245034d4df9a3bc6fd646d739bf

🐍Новые парадигмы предварительного и последующего обучения LLM

Взгляд на то, как обучаются современные LLM.

https://magazine.sebastianraschka.com/p/new-llm-pre-training-and-post-training

🐍Веб-автоматизация с n8n, Telegram, онлайн-формами и немного Python

https://switowski.com/blog/web-automation

🐍Изучите ООП в Python менее чем за 20 минут

https://www.youtube.com/watch?v=rLyYb7BFgQI

10 библиотек Python для машинного обучения, которые нужно знать в 2024 году

https://machinelearningmastery.com/10-must-know-python-libraries-for-machine-learning-in-2024

График акций с использованием Python

Как обрабатывать выбросы в наборе данных с помощью Pandas

https://www.kdnuggets.com/how-to-handle-outliers-in-dataset-with-pandas

Как сканировать бесконечно прокручиваемые веб-страницы с помощью Python

https://crawlee.dev/blog/infinite-scroll-using-python

5 уникальных идей проектов искусственного интеллекта на Python и КАК их реализовать

https://www.youtube.com/watch?v=HIvQWdqvl7o

В этой записи блога мы рассмотрим, как использовать Replicate с Streamlit для создания приложения, которое позволяет вам настраивать и запрашивать различные LLM с помощью одного вызова API.

https://blog.streamlit.io/how-to-create-an-ai-chatbot-llm-api-replicate-streamlit

Очистка и предварительная обработка текстовых данных в Pandas для задач обработки естественного языка

https://www.kdnuggets.com/cleaning-and-preprocessing-text-data-in-pandas-for-nlp-tasks

uv — чрезвычайно быстрый менеджер пакетов Python , написанный на Rust.

https://astral.sh/blog/uv-unified-python-packaging

Добро пожаловать в py5!
py5 — это новая версия Processing для Python 3.9+.

http://py5coding.org/index.html

От скучного объектно-ориентированного до БЕЗУМНОГО функционального кода

Это видео демонстрирует, что есть место как объектно-ориентированному, так и функциональному коду. В Python эти два подхода можно эффективно комбинировать, что позволяет использовать сильные стороны каждого для достижения наилучших
результатов. https://www.youtube.com/watch?v=DvdZv_DD0DY


FlexAttention: гибкость PyTorch с производительностью FlashAttention

FlexAttention — это новый API PyTorch, позволяющий реализовывать различные варианты внимания с помощью идиоматического кода PyTorch, который затем опускается в оптимизированные ядра FlashAttention с помощью torch.compile. https://pytorch.org/blog/flexattention/

Карандашный набросок с использованием Python

PgQueuer — это библиотека Python, использующая PostgreSQL для эффективной организации очередей заданий.

https://github.com/janbjorge/PgQueuer

Проверьте скорость интернета с помощью Python

Оптимизация в Python. Эффективное использование модуля threading и asyncio

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/834868/

Системы типизации в Python

https://weaviate.io/blog/typing-systems-in-python

DSPy против Conva.AI: создание лучшего помощника на основе искусственного интеллекта

https://medium.com/@yashaswini.ippili/dspy-vs-conva-ai-building-the-best-ai-assistant-2dedcb179832

PyCharm Или VS Code — Что Лучше Для Python В 2024 Году?

https://blog.openreplay.com/pycharm-vs-vscode--which-is-best-for-python-in-2024

12+ вещей, о которых я жалею, что не знал их раньше о списках Python

https://zlliu.medium.com/12-things-i-regret-not-knowing-earlier-about-python-lists-a71dd8a435e2