TGTGInsightinteligencia telegramLIVE / telegram public index
← Python Academy

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Buscar contenido similar

Canal fuente @python_academy · Post #1518 · 12 nov

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

Resultados

1,918 posts similares encontrados

Búsqueda global general

Repositorio data science

@repo_science · Post #3803 · 17/12/2023, 22:43

#Python#statistics#R#Matlab 🧮 Curso avanzado de datos atipicos y outliers en R y Matlab ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

VPS自留地

@zx_vps · Post #2327 · 20/02/2026, 07:12

白虎面板: 轻量级低资源的定时任务管理系统 • 基于 Go 与 Vue3,Docker 或 Docker‑Compose 一键部署,无需复杂配置 • 内置 Python、Nodejs、Bash 环境,在线终端实时交互,脚本管理更便捷 • 支持标准 Cron 表达式调度,CPU 占用低于 20%,适配低配服务器 https://github.com/engigu/baihu-panel #白虎面板#定时任务#Docker#Go#Vue3#轻量级#低资源#Cron#Python#Nodejs#Linux

ЧАЙНАЯ ЛИНИЯ Россия

@chalinerus · Post #652 · 22/05/2025, 08:32

«Фанцунь» (кит. 芳村, пиньин fāngcūn) — огромный чайный рынок в Гуанчжоу🇨🇳 Чай здесь можно встретить разный... Очень много подделок, особенно под известные чайные бренды и заводы. Много позиций крайне низкого качества. Большинство торговцев занимаются просто перепродажей чая, и не стесняются ставить высокие цены на достаточно сомнительный чай. Фанцунь - просто очень интересный опыт. Наш стиль другой - мы едем к первоисточнику - к фермерам, чтобы выбрать лучшее из лучших прямо из первых рук. На связи! 🤝 #фанцунь#китай#puerh#tea#china#russia#шу#пуэр#чай#travel#китай#азия#россия#чл#чайнаялиния#черныйчай#puer#black#blacktea#шупуэр#путешествия#шэн#шэнпуэр#желтыйчай#белыйчай#красныйчай#чайная#чайнаяцеремония#Юньнань #chalineчай #chalineпроисхождение

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2872 · 15/08/2025, 16:18

#вакансия#ml#rl#python#numpy#pandas#pytorch#jax#mlflow#rllib О НАШЕМ ПРОЕКТЕ Мы работаем над системой управления доходами (RMS). Наши клиенты - российские авиакомпании. Приглашаем в команду Data scientist для разработки и обучения RL-агента для управления доходами авиаперевозчика на уровне рынка. Основной стек: Python, PyTorch/JAX, NumPy/Pandas, MLFlow/Weights & Biases, приветствуются RLlib/Acme/Stable-Baselines. 🧑‍💻Чем предстоит заниматься: 🖊постановка формальной задачи RL: определение пространств состояний/действий/вознаграждения, ограничений и KPI; 🖊разработка и валидация симулятора рыночной среды на основе исторических данных (реакции спроса, сезонность, шоки); 🖊исследование и внедрение алгоритмов RL/IL (value-based, policy-gradient, actor-critic, off-policy/offline RL); 🖊экспериментальный дизайн: off-policy оценка, А/В в симуляторе, подготовка к онлайн-экспериментам; 🖊инструменты качества: стабильность обучения, воспроизводимость, мониторинг метрик (reward, RM KPI, робастность к шокам); 🖊 взаимодействие с продуктом/инженерией: требования, передача моделей в прод, контроль деградаций. 🧑‍💻Что ожидаем: 🖊сильная подготовка в RL/оптимизации/статистике (магистр/кандидат или сопоставимый опыт); 🖊практике в PyTorch/JAX; опыт построения и отладки сложных обручающих циклов; 🖊 желателен опыт causal inference/ контрафактической оценки; 🖊будет плюсом: временные ряды, эконометрика спроса, ценовые эксперименты; 🖊умение формализовать задачу и защитимо сравнивать политики. 🧑‍💻​​​​​​​Мы предлагаем: - СТАБИЛЬНОСТЬ: оформление и оклад в соответствии с ТК РФ (гпх, фриланс - невозможны); - БЕЗОПАСНОСТЬ: работа в аккредитованной IT-компании, отсрочка и т.д; - УДАЛЕННУЮ РАБОТУ: график работы 5/2 по МСК в интервале 09-18.00 -/+2 часа (гибкое начало рабочего дня с учетом планирования общих коммуникаций); - РАЗВИТИЕ: современный стек, наставничество в первый месяц работы, карьерный рост; - процессы без бюрократии, политика «открытых дверей» руководства. 📝 Ждём ваши резюме 89287653141, тг @MariP_rnd

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15237 · 19/10/2025, 13:00

#python#text_to_speech#tts#voice_clone#zero_shot_tts OpenVoice is a free, open-source tool that lets you clone any voice using just a short audio sample, then generate speech in that voice across many languages and accents[1][5][8]. You can fine-tune how the voice sounds—adjusting emotion, accent, rhythm, pauses, and intonation—to match your needs[1][3][5]. A major benefit is “zero-shot” cloning: you can make the cloned voice speak languages it was never trained on, which is rare in voice AI[1][3][4]. The latest version, OpenVoice V2, offers even better sound quality, supports six major languages natively, and is free for both personal and commercial use[1]. This makes it easy and affordable for anyone to create realistic, customizable voice content without needing technical expertise or expensive software. https://github.com/myshell-ai/OpenVoice

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14793 · 05/06/2025, 13:30

#python#agents#ai#ai_agents#llm#llms#mcp#model_context_protocol#python The Model Context Protocol (MCP) is a standard way for AI agents to connect with different tools and data sources, making it much easier to build powerful AI applications without writing custom code for each integration[2][5]. The mcp-agent framework uses MCP to let you quickly create agents that can do things like read files, fetch web pages, or manage emails, and you can combine these agents in flexible ways to handle complex tasks. This means you can focus on what you want your AI to do, while mcp-agent takes care of connecting to the right tools and managing the workflow, saving you time and effort[3][5]. https://github.com/lastmile-ai/mcp-agent

12•••100•••115116117118119•••159160