This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Мой любимый лайфхак:
1. находишь лекцию на YouTube
2. берёшь транскрипт через http://ytscribe.ai
3. вставляешь в Gemini с таким промтом:
👉 @PythonPortal
1. находишь лекцию на YouTube
2. берёшь транскрипт через http://ytscribe.ai
3. вставляешь в Gemini с таким промтом:
Сгенерируй изображение. Преврати этот транскрипт в шпаргалку с основными тезисами и выведи финальный результат как изображение 9:16, созданное nano banana.
[ВСТАВЬ ПОЛНЫЙ ТРАНСКРИПТ]
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍28❤10🔥7🤣1
Вот как можно запустить Random Forest на GPU.
Hummingbird компилирует уже обученные классические ML-модели в тензорные вычисления. Это позволяет гонять инференс на ускорителях вроде GPU и получать ощутимый прирост скорости.
Ускорение до 40 раз всего двумя строками кода.😄
👉 @PythonPortal
Hummingbird компилирует уже обученные классические ML-модели в тензорные вычисления. Это позволяет гонять инференс на ускорителях вроде GPU и получать ощутимый прирост скорости.
Ускорение до 40 раз всего двумя строками кода.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13👍6🔥6😁1
Git объявил, что в версии 3.0 ветка master будет переименована в main по умолчанию. Ожидается, что это произойдет примерно в 2026 году.
GitHub сделал этот переход ещё в 2020, чтобы избавиться от старого термина master/slave, который тянулся из старых техносистем и архитектур.
👉 @PythonPortal
GitHub сделал этот переход ещё в 2020, чтобы избавиться от старого термина master/slave, который тянулся из старых техносистем и архитектур.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤27👍7💊7
25 ноября (уже сегодня!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика.
Почему точно нужно прийти:
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Реклама.
О рекламодателе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
На GitHub есть репозиторий Python-Scripts, где собрано много небольших, но полезных утилит и примеров кода на Python, включая конвертеры файлов, скрипты для автоматизации, простые GUI-приложения и учебные проекты, а сообщество постепенно дополняет коллекцию.
Сохраняем❤️
👉 @PythonPortal
Сохраняем
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤26👍10😁2
Совет по Django:
Используй
Пример👇
👉 @PythonPortal
Используй
python manage.py dumpdata, чтобы экспортировать базу данных в JSON или другие форматы. Если сохранить вывод в файл, его можно использовать как фикстуру для тестов или как начальные данные для новых проектов.Пример
# Экспорт всей базы в JSON файл
python manage.py dumpdata > data.json
# Экспорт данных конкретного приложения
python manage.py dumpdata myapp.Book > books.json
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15❤8👍5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ИИ в робототехнике сейчас привлекает всё внимание, но иногда самые интересные вещи — это простые и практичные решения.
Вьет сделал небольшую систему компьютерного зрения, которая считает картофелины на конвейере. Без огромных датасетов. Без тяжёлой модели. Просто чёткая задача и грамотный подход.
Он использовал ObjectCounter от Ultralytics, обучил компактную модель YOLO11 nano, а так как датасета с картошкой не было, он разметил всего один кадр с помощью SAM 2 и обучил модель на нём. Один кадр. И она всё равно корректно работает на всём видео.
Хорошее напоминание, что полезный ИИ в индустрии часто выглядит именно так.
Точный. Лёгкий. Решает конкретную задачу.
Если ты работаешь в производстве или робототехнике, такие маленькие системы часто дают самый быстрый результат. Они экономят время, уменьшают количество ошибок и не требуют сложной инфраструктуры.
Отличная работа, Вьет.✋
Его проекты: https://github.com/vietnh1009
👉 @PythonPortal
Вьет сделал небольшую систему компьютерного зрения, которая считает картофелины на конвейере. Без огромных датасетов. Без тяжёлой модели. Просто чёткая задача и грамотный подход.
Он использовал ObjectCounter от Ultralytics, обучил компактную модель YOLO11 nano, а так как датасета с картошкой не было, он разметил всего один кадр с помощью SAM 2 и обучил модель на нём. Один кадр. И она всё равно корректно работает на всём видео.
Хорошее напоминание, что полезный ИИ в индустрии часто выглядит именно так.
Точный. Лёгкий. Решает конкретную задачу.
Если ты работаешь в производстве или робототехнике, такие маленькие системы часто дают самый быстрый результат. Они экономят время, уменьшают количество ошибок и не требуют сложной инфраструктуры.
Отличная работа, Вьет.
Его проекты: https://github.com/vietnh1009
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤27👍15