TGTGInsightinteligencia telegramLIVE / telegram public index
← Python Academy
Volver a canales

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Buscar contenido similar

Canal fuente @python_academy · Post #1518 · 12 nov

Ver postVer original

Автоматическое форматирование Python кода с помощью Black Сегодня мы расскажем вам о незаменимом инструменте для поддержания структуры и читаемости вашего Python кода - Black. Black - это автоматический форматтер кода, который помогает вам избавиться от несогласованных стилей и выравнивает ваш код согласно официальным рекомендациям PEP 8. Что такое Black? Black - это инструмент для автоматического форматирования Python кода, разработанный с учетом строгих принципов. Он призван обеспечить единообразие в структуре кода и упростить его чтение для всех участников проекта. Преимущества использования Black: - Единообразие: Black гарантирует, что ваш код будет соответствовать стандартам PEP 8, что делает его более читаемым и понятным. - Автоматизация:Black автоматически форматирует код, что позволяет избежать рутинных задач по выравниванию и форматированию. - Интеграция:Black легко интегрируется в ваш рабочий процесс с помощью популярных инструментов разработки, таких как VSCode, PyCharm и других. - Кастомизация: Вы можете настроить некоторые параметры Black, чтобы адаптировать его к вашим потребностям. Как использовать Black? Для начала, установите Black с помощью pip: pip install black Затем, вы можете использовать Black для форматирования вашего кода следующим образом: black your_python_file.py Black автоматически примет ваш код и приведет его к согласованному стилю. Вы также можете настроить некоторые аспекты форматирования, чтобы сделать его идеально подходящим для вашего проекта. #python#Black#форматирование#код#PEP8

Hashtags

#python#black#форматирование#код#pep8
Resultados

1,918 posts similares encontrados

Búsqueda global general

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14849 · 21/06/2025, 11:30

SimilaresVer

#python#ai#code#ingestion Gitingest helps you quickly turn any Git repository into a clear, easy-to-understand text summary optimized for large language models (LLMs). You can get a digest from a GitHub URL or local directory, with details on file structure, size, and token count. It works as a command-line tool, Python package, or browser extension, making it flexible for developers and researchers to analyze code efficiently. Installing is simple via pip or pipx, and it supports private repos with a GitHub token. This saves you time by providing smart, formatted code context ready for AI tools or your own projects. https://github.com/cyclotruc/gitingest

Hashtags

#python#ai#code#ingestion
Repositorio data science

@repo_science · Post #3587 · 15/09/2023, 01:11

SimilaresVer

#python#chatbot#aporte 🤖 Curso de Desarrollo de Chatbots con OpenAI 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

Hashtags

#python#chatbot#aporte
djangoproject

@djangoproject · Post #450 · 27/09/2017, 11:51

SimilaresVer

https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn/Server-side/Django #Django is an extremely popular and fully featured server-side #web#framework, written in #Python. The module shows you why Django is one of the most popular web server frameworks, how to set up a development environment, and how to get started with using it to create your own web #applications. Prerequisites Before starting this module you don't need to have any knowledge of Django. You will need to understand what server-side web programming and web frameworks are, ideally by reading the topics in our Server-side website programming first steps module. A general knowledge of programming concepts and Python is recommended, but not essential to understanding the core concepts.

Hashtags

#django#web#framework#python#applications
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2848 · 06/08/2025, 06:04

SimilaresVer

PhD AI/ML Researcher в крупную международную компанию Формат: офис (с гибкими часами) 🌟 Мы — команда крупной телеком-компании, объединяющая ML-инженеров, PhD-студентов и преподавателей ведущих вузов. Работаем на стыке науки и инженерии, создавая инновационные решения в области NLP и машинного обучения. 🚀 Если вы – PhD-студент или PhD, у вас есть опыт работы с LLM, трансформерами, NLP, умение тренировать и дообучать модели, знание Python и библиотек для ML, опыт парсинга и обработки текстов, готовность изучать новые статьи и внедрять передовые подходы, присоединяйтесь к нашей международной R&D команде в СПб! Также важны: разговорный английский, работа фулл-тайм офис (гибкое начало-окончание рабочего дня). 🔍Основные задачи: • Обучение и адаптация небольших LLM под конкретные задачи • Разработка и оптимизация semantic search на основе sentence transformers • Работа с бенчмарками и эксперименты для оценки качества моделей • Создание RAG-систем и AI-агентов • Разработка модулей автоматической суммаризации проектов (чтобы даже сложные задачи становились понятными) • Участие в научных публикациях • Работа над «проектом-мечтой» — вашей собственной амбициозной задачей в области ИИ! 👉 Вопросы и резюме в Telegram: @daria_hw1 #AI#ML#LLM#Python#RAG#PhD#вакансия#работа#jobs#SPb

Hashtags

#ai#ml#llm#python#rag#phd#вакансия#работа#jobs#spb
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14632 · 25/04/2025, 12:00

SimilaresVer

#python#agents#graph#llms#rag Graphiti helps AI systems handle constantly changing information by building real-time knowledge graphs that track relationships and historical data, allowing them to integrate user interactions, business data, and external sources seamlessly. Unlike traditional methods, it updates information instantly without needing full recomputations, enabling precise historical queries and efficient hybrid searches. This helps AI applications stay context-aware, automate tasks effectively, and manage complex, evolving data with minimal delay. https://github.com/getzep/graphiti

Hashtags

#python#agents#graph#llms#rag
12•••9899100101102•••159160
← AnteriorPág. 100 de 160Siguiente →