#art#drawing#weebshit#random source
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Buscar contenido similar
Canal fuente @python_academy · Post #1637 · 19 mar
Использование модуля secrets для генерации случайных значений Модуль secrets, встроенный в Python, предназначен для создания криптографически защищенных случайных чисел. Это особенно полезно для генерации надежныхпаролей, аутентификационныхтокенов и других безопасных данных, благодаря использованию возможностей операционной системы. Применение модуля secrets просто и напоминает работу с модулем random. Вот некоторые из его функций: - secrets.choice(collection) выбирает и возвращает случайныйэлемент из предоставленной коллекции. - secrets.randbelow(n) генерирует случайноецелоечисло в пределах от 0 до n. - secrets.randbits(n) создает целоечисло из n случайных бит. - secrets.token_bytes(n) выдает случайнуюпоследовательностьбайт длиной в n байт. - token_hex(n) предоставляет случайнуюстроку из n байт, преобразованную в шестнадцатеричный формат. - token_urlsafe(n) генерирует URL-безопасную строку длиной в n байт, закодированную в Base64. Также, в модуле присутствует класс SystemRandom, поддерживающий большинство методов модуля random. #python#secrets#random
1,965 posts similares encontrados
Búsqueda global general
#art#drawing#random#weebshit source
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
@datasciencejobs · Post #1910 · 13/02/2024, 13:03
#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
@geomapers · Post #415 · 27/07/2025, 16:52
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
@awesomeopensource · Post #31 · 27/02/2018, 16:53
pix2code 从界面截图自动生成代码。 支持ios,adnroid,web。准确度很高。 (快看,这就是AI写程序) 语言:#Python 分类:#深度学习#开发工具
#random#meme#original source
#photo#random#typemoon#meme source
@tg_infosec · Post #4077 · 10/03/2026, 11:32
• На хабре опубликован хороший материал с описанием auditd и Python-скрипта, благодаря которым мы можем автоматизировать сбор данных всех действий пользователя на сервере linux и настроить алерты в Telegram. • Проблемы, которые помогает решить auditd: ➡Несанкционированный доступ (кто и когда использовал, например, sudo); ➡Подозрительные команды (rm -rf, изменение прав, доступ к каким-либо файлам); ➡Расследование инцидентов (кто что натыкал перед падением сервера); ➡Соответствие корпоративным стандартам (логирование действий и контроль). ➡️https://habr.com/ru/articles/925962/ • Напомню, что auditd (сокращение от Linux Audit Daemon) — это нативная тулза, которая предназначена для мониторинга событий ОС и записи их в журналы событий, разрабатываемый и поддерживаемый компанией RedHat. Был создан для тесного взаимодействия с ядром операционной системы — во время своей работы наблюдает за системными вызовами и может записывать события — чтение, запись, выполнение, изменение прав - связанные с файлами ОС. Таким образом, с его помощью можно отслеживать практически любые события, происходящие в операционной системе. • По итогу имеем мощный инструмент, который, при грамотной настройке, может стать отличным дополнением в обеспечении информационной безопасности инфраструктуры. #Linux#auditd#DevOps#Python
马勒的激情!选自马勒第二交响曲 #Mahler#Romantic#random https://youtu.be/OoZdwam7wgw
#photo#photography#atmoshperic#random source
#random#screenshot#weebshit#y2k via бойцовский клуб вокалоиды
Hashtags