Telegram Group Search
#خبر_مهم
‼️  #تخفیف 95 درصدی دوره آشنایی با ابزارهای هوش‌مصنوعی و آموزش کسب درآمد از آنها


در این دوره آنلاین ۶ ساعته ، استفاده حرفه ای از ابزارهای هوش مصنوعی و مهندسی پرامپت آموزش داده میشه

امروز می توانید این دوره کاربردی را با قیمت فقط 96 هزار تومان خریداری کنید

👇👇👇👇
https://zaya.io/yz35k

لطفا از مرورگر معتبر (ترجیحا کروم ) استفاده کنید و بعد از پرداخت حتما دکمه تکمیل فرآیند خرید رو بزنید و منتظر بمونید تا صفحه بانک به سایت برگرده
🖥 LLM Functions

🖥 LLM Functions is an open source project designed to simplify the creation of tools and agents based on large language models using programming languages ​​such as Bash, JavaScript and Python!

🌟 It allows the developers to easily integrate LLM with the user code, which opens up wide opportunities for performing system commands, processing data, interaction with the API and much more.

🔐 License: MIT


🖥 Github


#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
دوره آشنایی با Ai و Python توسط Harvard

چی یاد می‌گیرین؟

-الگوریتم‌های جست‌وجو در گراف
- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- یادگیری ماشین
- اصول پایه‌ای هوش مصنوعی

🔗 https://pll.harvard.edu/course/cs50s-introduction-artificial-intelligence-python/2023-05



#پایتون #Python #هوش_مصنوعی

🆔 @Python4all_pro
یادگیری Machine learning در ۱۰۰ روز

با تمرین ها و چالش های کدنویسی این ریپو همراه شوید و یادگیری ماشین را در صد روز یاد بگیرید

https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code


#یادگیری_ماشین #MachineLearning

🆔 @Python4all_pro
Python library that adds interactive dashboards to pandas dataframes for exploring data

https://github.com/Kanaries/pygwalker



#پایتون #Python #library #علم_داده

🆔 @Python4all_pro
🖥 PDF CRAFT-a python library for converting PDF (primarily scanned books) in Markdown and EPUB using local AI models and LLM to structure the contents
Github

Basic possibilities

- extracting text and layout
Uses the combination of Doclayout-Yolo and its own algorithms for detecting and filtering headlines, columns, footnotes and page numbers

- Local OCR
Recognizes the text on the page via Onnxocr, supports acceleration on GPU (CUDA)

- Determining the order of reading
With the help of LayoutReader, it builds a flow of text in the order in which it is perceived by a person

- Converting in Markdown
Generates .MD with relative links to images (illustrations, tables, formulas) in the Assets folder

Installation and requirements
Python ≥ 3.10 (recommended 3.10.16).

Pip Install PDF-Craft and PIP Install Onnxruntime == 1.21.0 (or Onnxruntime-GPU == 1.21.0 for CUDA).

For an EPUB conveier, you need access to the LLM service (for example, Deepseek).

🟡 Github


#پایتون #Python #library

🆔 @Python4all_pro
Forwarded from FaraDars_Course
🎯 تخفیف شگفت‌انگیز فرادرس برای ۵۵۰ آموزش
 
🔥 ۵۵۰ آموزش منتخب، ۷۹,۰۰۰ تومن شد!! 😉
 
همین حالا یادگیری رو شروع کنید... 👇
 
🔗 کاربرد ChatGPT در جستجوی حرفه‌ای و هدفمند
 
🔗 برنامه نویسی پایتون بدون کدنویسی با Visual Python
 
🔗 مبانی و شروع کار با ChatGPT و Gemini
 
🔗 ساخت ربات تلگرام با پایتون
 
🔗 تولید محتوای ویدئویی، گرافیکی و صوتی با ChatGPT
 
📚 لیست تمامی ۵۵۰ آموزش - [کلیک کنید]
 
🎁 کد تخفیف: AMG64

🔄 FaraDars - فرادرس
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
از این لایبرری Transformers.js غافل نشید . میتونید باهاش خیلی از مدلهای ماشین لرنینگ از جمله مدلهای LLM را توی browser اجرا کنید که کامل لوکال هست. یبینید تو این دمو مدل ۳۶۰ میلیون پارامتری با چه سرعتی اجرا شده ،۳۰ توکن در ثانیه!
Github: https://github.com/huggingface/transformers.js-examples

#یادگیری_ماشین #Machine_Learning


🆔 @Python4all_pro
یه ابزار جایگزین برا پانداس اومده که سرعتش ۱۰۰ برابر pandas هست


import fireducks.pandas as pd


https://fireducks-dev.github.io/

https://github.com/fireducks-dev/fireducks

#علم_داده
🆔 @Python4all_pro
آموزش کار با کتابخانه های پایتون :

👈؛pandas وNumPy برای تحلیل داده ها ، 👈Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی و رسم نمودار

🔗https://www.coursera.org/learn/data-analysis-with-python

🔗https://www.coursera.org/professional-certificates/google-data-analytics


#علم_داده #Data_Science
🆔 @Python4all_pro
Forwarded from FaraDars_Course
🔴 خبر فوری: شگفتی تمدید شد...
 
۵۵۰ + ۱۵۰ آموزش پرمخاطب در فرادرس،
 
فقط ۷۹ هزار تومن 🔴
 
آموزش‌های منتخب «پایتون و هوش مصنوعی» 👇
 
▪️ کتابخانه NumPy و Matplotlib در پایتون – تحلیل داده‌ تا رسم نمودار
 
▪️ آموزش هوش مصنوعی – مقدماتی
 
▪️ کاربرد ChatGPT در برنامه نویسی پایتون
 
▪️ ریاضی برای یادگیری ماشین + پیاده سازی در پایتون
 
▪️ کار با چت جی پی تی ChatGPT
 
🔗 لیست ۱۵۰ آموزش جدید [+]
 
🔗 لیست تمامی ۷۰۰ آموزش - [کلیک کنید]

🔄 FaraDars - فرادرس
👩‍💻 datasketch
Python-biblioteka containing the implementation of probabilistic data structures that are used to optimize work with large amounts of data!

🌟 Among the main possibilities is the assessment of the similarity of Jaccard using Minhash and its balanced version, as well as the assessment of the cardinality of the set using Hyperloglog and Hyperloglog ++. These data structures allow you to perform operations, such as the search for similar elements or counting unique objects, quickly and with minimal memory costs.

🔐 License: MIT

🖥 Github



#پایتون
🆔 @Python4all_pro
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Data Analysis with Python - Full Course for Beginners (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)


Learn Data Analysis with Python in this comprehensive tutorial for beginners, with exercises included!
NOTE: Check description for updated Notebook links.

Data Analysis has been around for a long time, but up until a few years ago, it was practiced using closed, expensive and limited tools like Excel or Tableau. Python, SQL and other open libraries have changed Data Analysis forever.

In this tutorial you'll learn the whole process of Data Analysis: reading data from multiple sources (CSVs, SQL, Excel, etc), processing them using NumPy and Pandas, visualize them using Matplotlib and Seaborn and clean and process it to create reports.
Additionally, we've included a thorough Jupyter Notebook tutorial, and a quick Python reference to refresh your programming skills.

https://www.youtube.com/watch?v=r-uOLxNrNk8&t=683s

#علم_داده #پایتون #Python #DataScience

🆔 @Python4all_pro
2025/05/22 22:57:53
Back to Top
HTML Embed Code: