Исследуйте разрешимые и неразрешимые уравнения с помощью Python

Почему мы можем решить некоторые уравнения легко, а другие кажутся невозможными? И еще: почему эти знания от нас скрыты?

Как специалисты по данным, прикладные ученые и инженеры, мы часто создаем математические модели. Например, рассмотрим модель: y = x² . Имея значение для x, мы можем применить его вперед для вычисления y . Например, если x = 3 , то y = 9 .

https://towardsdatascience.com/explore-solvable-and-unsolvable-equations-with-python-661ac11f4f20

Будьте осторожны с удалением дублирования кода
В этом видео рефакторится некоторое сложное, труднообнаруживаемое дублирование кода, приводится пример того, когда лучше оставить дублированный код как есть, и даются несколько советов о том, как вообще избежать дублирования.

https://www.youtube.com/watch?v=6AGDnJ_26uw

Скрытый оператор Python, который сделает ваш код в 3 раза короче

https://www.youtube.com/watch?v=p-CO1tNyiTU

Octoverse: ИИ выводит Python на первое место по популярности среди разработчиков по всему миру
Отчет Octoverse 2024 подчеркивает значительный рост глобальной активности разработчиков на GitHub, при этом Python обогнал JavaScript как самый популярный язык и произошел всплеск проектов, связанных с ИИ.
https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-2024/

Basilisp: Clojure на виртуальной машине Python
Все знают, что Clojure работает на JVM и CLR, в Node и в браузере, но как насчет Python? Basilisp — это в основном совместимая реализация Clojure для Python, позволяющая пользователям, которые, возможно, не знакомы с Java или JavaScript, ощутить радость Clojure. https://www.youtube.com/watch?v=ruGRHYpq448

Python для DevOps: полное руководство от новичка до продвинутого уровня

https://dev.to/prodevopsguytech/python-for-devops-a-comprehensive-guide-from-beginner-to-advanced-2pmm

Excel никуда не денется, так что давайте автоматизируем его анализ

https://blog.det.life/excel-isnt-going-anywhere-so-let-s-automate-parsing-it-e60273335a0c

Основы Python для ХАКЕРОВ!

https://www.youtube.com/watch?v=FvKSb-fa4dk

Лучшие практики структурирования проекта Django

https://itnext.io/best-practices-for-structuring-a-django-project-23b8c1181e3f

Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг

14 ноября (в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.

Как это будет:
1. Савва Демиденко, ex. TechLead в Яндексе, Авито и другом русском бигтехе будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
2. Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
3. В конце можно будет задать любой вопрос Савве

Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ:
• Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Python-разработке
• Какие вопросы задают на интервью и зачем
• Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер

Это бесплатно? Бесплатно

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_python_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxQGM4R

Строковые методы в Python

Управление зависимостями Python — это пожар в мусорном контейнере
Эта статья полностью посвящена методам и инструментам пожарной безопасности. Она о том, как следует думать об управлении зависимостями, какие инструменты следует учитывать для различных сценариев и на какие компромиссы вам придется пойти. Наконец, она раскрывает сложность и сохраняющиеся проблемы в экосистеме. https://nielscautaerts.xyz/python-dependency-management-is-a-dumpster-fire.html

Все, что я узнал о запуске локальных LLM
Пост о запуске больших языковых моделей (LLM) локально на компьютере. В нем обсуждается, что такое LLM и как настроить их для запуска на вашей собственной машине. https://nullprogram.com/blog/2024/11/10/

Понимание мультимодальных LLM
Введение в основные методы и новейшие модели.

https://substack.com/@rasbt/p-151078631

Python в Visual Studio Code – выпуск ноябрь 2024 г.

https://devblogs.microsoft.com/python/python-in-visual-studio-code-november-2024-release/

10 лучших платформ для практики Python


https://www.marktechpost.com/2024/10/29/top-10-platforms-to-practice-python

Middle Python developer в Epoch8

Ищем Python-разработчика для создания и поддержки высоконагруженных API-сервисов, интеграции ML-решений в продакшн и разработки демонстрационных приложений.

Мы в Epoch8 создаем ML-решения, которые не только решают задачи с помощью машинного обучения, но и интегрируются в бизнес через API-сервисы. Наши проекты – это системы рекомендаций, аналитические платформы и многое другое, где важна высокая производительность: до 1000 запросов в секунду с откликом менее 50 мс.
Мы ищем Python-разработчика, который поможет внедрять ML-решения в продакшн и развивать наши сервисы.

Что нужно делать:
— Разрабатывать системы обработки данных для ML-проектов.
— Создавать и поддерживать backend-приложения (БД + API в контейнерах), где ключевые функции реализуются на основе нейросетей.
— Делать небольшие демонстрационные приложения (Flask, React, Dash).

Какие требования:
— Уверенное владение Python 3.x.
— Опыт работы с веб-фреймворками (Django, Flask, Tornado и др.).
— Умение разрабатывать и сопровождать API.
— Опыт создания backend-приложений с нуля до продакшн-запуска.
— Знание SQL (join, вложенные запросы).
— Базовые навыки работы с HTML, CSS, JS.
— Владение Git.

Будет плюсом:
— Глубокое понимание SQL (аналитические функции).
— Опыт с ORM, React, Redux.
— Навыки работы с Docker, K8s.
— Знание систем мониторинга (Prometheus, Grafana).
— Опыт разработки высоконагруженных систем.
— Интерес к машинному обучению.

Откликнуться: https://budu.jobs/vacancy/4b5065bf-d1fa-4351-a6f8-d450f2206bc7?vlid=0b8b7e83-9db5-4dcf-a8b5-3fe894350ccf

Мой путь в машинном обучении: идеальная дорожная карта для новичков

https://medium.com/@ashujha44/my-machine-learning-journey-perfect-roadmap-for-beginners-78208c47fb92

Давайте создадим генератор фотографий на основе ИИ с помощью Python и FastAPI
Этот курс учит, как точно настроить модель ИИ Flux с помощью Replicate для создания персонализированной генерации изображений. Он также охватывает создание службы FastAPI для эффективного доступа и использования этой модели. https://www.youtube.com/watch?v=lV82LDKT16A

В этой статье объясняется, как встроить произвольное сообщение в тензор, содержащий числа с плавающей точкой, и как обнаружить наличие такого сообщения.
https://blog.gabornyeki.com/2024-11-hiding-a-message-in-my-pytorch-weights/

Глубокое погружение в многопоточность, многопроцессорность и Asyncio
Как выбрать правильную модель параллелизма

https://towardsdatascience.com/deep-dive-into-multithreading-multiprocessing-and-asyncio-94fdbe0c91f0

Создание озера данных на основе Python

Использование MinIO, PyIceberge, PyArrow и Postgres https://blog.devgenius.io/building-a-python-based-data-lake-133e3357d4ce

5 инструментов для визуализации моделей машинного обучения

https://machinelearningmastery.com/5-tools-visualizing-machine-learning-models/