Buscar contenido similar

【未通过的投稿】 资源名称：虎课网 - 零基础完全入门python3 描述：python数据实战 链接：https://www.aliyundrive.com/s/KpPTgegNjmq 文件大小：2.2G 文件类型：#python#教程#编程#数据高情商沟通

#ЧЕСТНАЯИСТОРИЯ денег История о том, как два мира - корпоративный (Microsoft, Citibank) и радикальный (хипповые криптографы) — гонялись за одной идеей: цифровыми деньгами без государства. ЧАСТЬ 2 📱«Как хипповый физик написал манифест, который привел к революции» 1988 год. Санта-Барбара. Криптографическая конференция. Некий чувак Тимоти Мэй - физик, ушедший из Intel в 34 года, живёт в пригороде Санта-Круза с котом по имени Ницше. Целыми днями гуляет по пляжу, читает научную фантастику и книги про философию. Однажды он читает статью Дэвида Чаума (см.часть 1) про цифровые деньги и понимает: вот оно, будущее. Но для Мэя это было не просто про деньги. Это было про то, что технология может убить государство. Мэй был либертарианцем(негодяйское течение, если честно). Не просто «считал налоги высокими» - он был против самой идеи налогов. Он считал, что государство - это основная угроза человечеству. И вот он видит инструмент: если создать денежную систему, которую государство не может контролировать, то государство потеряет главный рычаг власти - способность облагать налогами. И Мэй делает то, что делает безработный человек живущий с котом, когда понимает, что может изменить мир: Он пишет манифест. «Призрак бродит по современному миру - призрак криптоанархии» Манифест был радикален. Вот примеры: «Два человека могут обмениваться сообщениями, вести деловые переговоры и заключать электронные контракты, даже не зная настоящих имён друг друга. Взаимодействие будет невозможно отследить» «Эти разработки полностью изменят характер государственного регулирования и способность облагать налогом экономические взаимодействия» «Государство попытается остановить это, ссылаясь на национальную безопасность и наркотики. Но оно не сможет остановить распространение»  Манифест содержал и предупреждение: Да, криптоанархия позволит торговать национальными секретами, наркотиками, краденым. Это будет плохо. Но это не остановит распространение. Потому что технология сильнее политики. Никто не слушал. Мэй раздавал ксерокопии манифеста на конференции Чаума в Санта-Барбаре. Молчание. Но несколько лет спустя... 1992 год. Окленд. Математик Эрик Хьюз (который работал у Чаума в Голландии) собрал в своём доме около 30 человек. Все сидели на полу, ибо мебели еще не было. И Мэй читает там свой манифест. Публика в восторге. Они понимают: это не просто философия. Это архитектура будущего. Тогда журналистка Джуд Милхон предлагает новое название: поскольку криптоанархисты звучат пугающе, давайте назовём вас шифропанками - как киберпанки, но с кодом (cipher). Манифест шифропанка (1992, Эрик Хьюз) был более целенаправленным: «Конфиденциальность требует анонимных систем транзакций. Наличные были основной такой системой. Мы, шифропанки, занимаемся созданием анонимных систем» «Мы защищаем приватность криптографией, цифровыми подписями, электронными деньгами» «Шифропанки пишут код. Наш код свободен для всех. Нам всё равно, одобряете ли вы его. Мы знаем, что его нельзя уничтожить. Широко рассредоточенная система не может быть закрыта» Вот вам парадокс разговора про техно-свободу: Корпорации (Microsoft, Citibank) - потратили миллионы на красивые системы цифровых денег. И проиграли. Радикалы (Мэй, Хьюз, и потом сотни программистов) — работали в свободное время, за спасибо, и отдавали код всем подряд. И выиграли. Потому что корпорации хотели контролировать новые деньги. Радикалы хотели освободиться от контроля. 🤔 Вопрос: шифропанкизм всё продумал? Или мы опять попали в медвежий капкан *ПРОДОЛЖЕНИЕ СЛЕДУЕТ #криптоанархия#шифропанки#манифест#революция#код#великолепныйгоша

#python#video#gif ⌨️ Python dasturlash tilida videoni GIF ga aylantirishni bilaridingiz? from moviepy.editor import VideoFileClip videoClip = VideoFileClip("my-life.mp4") videoClip.write_gif("my-life.gif") 💻@dasturlash_hayoti— dasturchilar va dasturlash hayotini yoritib boradigan loyiha!

⭐️ --sref 2483898837 #Cinematic#Dark#Character#Detailed#Photography#Black#StyleRandom#MidJourney#AiGenLabs#Ai 〰️〰️〰️〰️〰️ 👥TheLab - our community 🔥AiGenLabs - main channel

#Cat#Cartoon#Art#Black#4K @Wallpaper_INT

I needed some automatic docker reverse_proxy but didn't understand jwilder/docker-proxy's templating language, because go templates are strange. Welp, I made a python version: https://github.com/luckydonald/auto_proxy/ #nginx#docker#reverse_proxy#python

​​kimchi-project 一个 KVM 虚拟机 Web 管理界面，支持多用户，可以让各个人自己管理自己的虚拟机。 语言：#Python 分类：#面板#服务器 感谢 @wmliyin 的投稿

#Python#chatGPT 😎 Automate with Python with ChatGPT Code Interpreter (No Code) Through this course, you will acquire fundamental knowledge in areas such as: File and Data Automations: Generate Text and Word Files, File Renaming in Bulk, Bulk Edit of Files, Converting File Types, Mass Management of Excel Spreadsheet Processing, Automate Creating Pivot Tables Extracting Data from PDFs and Websites Data Analysis and Visualization: Analyze Data and Statistics, Generate Plots and Graphs, Contraints of the Code Interpreter Video Editing: Merging Videos, Extracting Audio, Face Tracking, Creating GIFs Editing Images: Convert to Greyscale, Resizing, Detecting Faces, Adding Watermarks, Creating Collages Web Scraping with Code Interpreter Generate QR Codes ⚖️760MB 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

10 common security gotchas in Python and how to avoid them. #article#security#python @thedevs https://kutt.it/07xiPJ

Pandas 2.0 将逐步适用 arrow 取代目前的 Numpy 来存储数据。读写性能及处理速度将大为提升。 https://datapythonista.me/blog/pandas-20-and-the-arrow-revolution-part-i #python#data

#вакансии#job#работа#datascience#python Позиция: Senior Prompt Engineer 🦔Компания: Smart Education 🏢Формат работы: part time/full time, удаленно 💰 Зарплатная вилка 2000-2500$(part time) 3500-4000$(full time) Smart Education – инновационная образовательная компания, которая с помощью AI-помощников предоставляет онлайн-обучение на платформе с LMS. Наша миссия – использовать силу искусственного интеллекта для создания интуитивно понятных и эффективных образовательных инструментов. 📍Основные обязанности: - Разработка и оптимизация промптов для интеграции с языковыми моделями, такими как GPT-3 и GPT-4, для генерации образовательного контента. - Работа с текстовыми данными, включая индексацию, анализ и обработку информации из различных источников. - Разработка и внедрение решений для автоматической обработки и анализа документов PDF, используемых в образовательных материалах. - Сотрудничество с командами разработчиков и контент-менеджеров для создания персонализированного образовательного контента. - Руководство проектами по интеграции AI-технологий в LMS, включая автоматизацию контента и разработку интеллектуальных помощников для студентов и преподавателей. 📍Требования: - Более 3 лет опыта работы в области разработки и оптимизации промптов, желательно с опытом работы в образовательной сфере. - Знание и опыт работы с языковыми моделями, включая GPT-3 и GPT-4. - Опыт работы с текстовыми данными, включая индексацию и обработку документов PDF. - Опыт работы с NLP-библиоткеками - Опыт подготовки и индексации текстовых материалов для взаимодействия с LLM - Опыт работы с различными LLM(Claude, Gemini,..) - Навыки программирования на Python и знание соответствующих библиотек (например, PyPDF2, PDFMiner). - Высшее образование в области компьютерных наук, информатики или смежных дисциплин. - Способность к самостоятельной работе и ведению проектов, а также отличные коммуникативные навыки. 📍Мы предлагаем: - Конкурентоспособную заработную плату. - Гибкий график работы, удаленная работа - Работу в динамично развивающейся компании на переднем крае образовательных технологий. - Возможности для профессионального роста и развития. ✅ Для отклика отправьте резюме на @cyberabraham Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs

GeoAI: Искусственный интеллект для пространственных данных GeoAI — пакет Python для применения методов искусственного интеллекта в анализе и визуализации пространственных данных. 🤖 GeoAI содержит инструменты для обработки, анализа и визуализации пространственных данных с помощью передовых методов машинного обучения. Как сказано в документации: “Независимо от того, работаете ли вы со спутниковыми снимками, облаками точек лидара или векторными данными, GeoAI предлагает интуитивно понятные интерфейс для применения передовых моделей ИИ.” 📖Документация GeoAI Среди возможностей GeoAI: 📊 Визуализация пространственных данных ● Интерактивная многослойная визуализация векторных, растровых и облачных данных ● Настраиваемые стили и символика ● Возможности визуализации временных рядов данных 🛠 Подготовка и обработка данных ● Упрощенный доступ к спутниковым и аэрофотоснимкам Sentinel, Landsat, NAIP и другим открытым данных ● Инструменты для загрузки, создания мозаик и предварительной обработки данных дистанционного зондирования ● Автоматизированная генерация обучающих датасетов с чипами изображений (image chips) и соответствующими метками ● Утилиты преобразования векторных данных в растровые и наоборот, оптимизированные для рабочих процессов ИИ ● Методы дополнения (augmentation) данных, специфичные для пространственных данных ● Поддержка интеграции данных Overture Maps и других открытых данных для обучения и проверки 🖼 Сегментация изображений ● Интеграция с моделью Segment Anything Model (SAM) компании Meta для автоматического извлечения признаков ● Специализированные алгоритмы сегментации, оптимизированные для спутниковых и аэрофотоснимков ● Оптимизированные рабочие процессы для сегментации зданий, дорог, растительности и водных объектов ● Возможность экспорта в стандартные форматы геоданных: GeoJSON, Shapefile, GeoPackage, GeoParquet 🔍 Классификация изображений ● Предварительно обученные модели для классификации земного покрова и землепользования (land cover & land use) ● Утилиты трансферного обучения (transfer learning) для тонкой настройки моделей на основе собственных данных ● Поддержка разновременной классификации для обнаружения изменений (change detection) ● Инструменты оценки точности и валидации 🌍 Дополнительные возможности ● Анализ рельефа с извлечением признаков при помощи ИИ ● Классификация и сегментация облаков точек ● Обнаружение объектов на авиационных и спутниковых снимках ● Утилиты геопривязки для результатов ИИ-моделей Пакет разработан профессором Q. Wu. Для него мы завели на канале именной хештег: #wu 📹Руководства по GeoAI на YouTube #python#wu#софт#ИИ