Управление лимитом рекурсии в Python
В Python отсутствует оптимизация хвостовой рекурсии, что часто приводит к ошибке RecursionError при разработке рекурсивных алгоритмов.
Однако, используя модуль sys, можно узнать и даже изменить максимально допустимую глубину рекурсии. Несмотря на это, следует быть осторожным с увеличением лимита, так как каждый вызов рекурсии потребляет значительное количество памяти.
В большинстве случаев предпочтительнее использовать итеративные подходы, такие как циклы, вместо рекурсии.
#python#recursion
🔥 20 Step-by-Step Data Analysis Projects with Python Code
Below are popular data analysis projects from Kaggle, Github, and Medium users. They will:
- Help you gain skills in working with real data
- Introduce you to Python libraries for data analysis
- Inspire you for your own data analysis projects
#data_analyst#data_analysis#data_projects
☕Coffee Shop Sales Analysis
⚽ FIFA World Cup Data Analysis
⚡️ADIDAS Sales Analysis
📱Netflix Data Analysis (1)
⚡️ Zomato Data Analysis
🍫 Product Sales Analysis
🚕 Uber Rides Data Analysis
👀Smartwatch Data Analysis
🤑Financial Budget Analysis
📱Netflix Data Analysis (2)
🎮 Video Game Sales Analysis
🤓 Is There a Trend of Increasing Geek Girls?
🏆 Let's Discover More About the Olympic Games!
📉Marketing Analysis
🐶Animal Shelter Data Analysis
📱 Amazon Data Analysis
💲Billionaire Data Analysis
📱 Credit Card Data Analysis
😏Pokemon Data Analysis
📱Spotify Data Analysis. What Does It Take to Hit the Charts
#DataAnalyst#DataAnalytics#DataAnalysis#data_analyst#python
If you find this content useful, give it a🔥!
#python#beancount
Beancount is free, open-source double-entry accounting software that uses simple text files to track finances, create reports, and view data via a web interface. Download the current stable Version 3 from GitHub, check docs at beancount.github.io/docs, and ask questions on the mailing list. This helps you manage money flexibly with version control, automation, privacy, and no vendor lock-in, saving time on tracking expenses, assets, and budgets accurately.
https://github.com/beancount/beancount
#python#ai_researcher
AI-Researcher is a powerful tool that fully automates scientific research from start to finish. It can review literature, generate new research ideas, design and implement algorithms, validate results, and even write complete academic papers. You just provide research ideas or reference papers, and it handles the rest using advanced AI agents. This saves you time and effort by streamlining complex research tasks, helping you innovate faster without needing deep technical expertise. It supports multiple AI models, offers a user-friendly web interface, and includes a benchmark to evaluate research quality, making it an efficient assistant for accelerating scientific discovery.
https://github.com/HKUDS/AI-Researcher
https://github.com/google/python-fire
#Python#Fire is a library for automatically generating command line interfaces (CLIs) from absolutely any Python object.
Python Fire is a simple way to create a CLI in Python.
Python Fire is a helpful tool for developing and debugging Python code.
Python Fire helps with exploring existing code or turning other people's code into a CLI.
Python Fire makes transitioning between Bash and Python easier.
Python Fire makes using a Python REPL easier by setting up the REPL with the modules and variables you'll need already imported and created.
https://www.pythonistacafe.com/
Inside PythonistaCafe, you'll interact with professional developers and hobbyists from all over the world who will share their experiences in a safe setting—so you can learn from them and avoid the same mistakes they've made.
Ask anything you want and it will remain private. You must have an active membership to read and write comments and as a paid community, trolling and offensive behavior are virtually nonexistent.
#python#cafe
💀NeuroSploit v2 - продвинутый AI-фреймворк для тестирования на проникновение (пентеста).
NeuroSploit v2 использует большие языковые модели, чтобы автоматизировать и усилить offensive security.
Фреймворк помогает анализировать цели, находить уязвимости, планировать эксплуатацию и поддерживать защитные меры, сохраняя фокус на этике и операционной безопасности.
Основные возможности:
• Агентная архитектура
Специализированные AI-агенты под разные роли: Red Team, Blue Team, Bug Bounty Hunter, Malware Analyst.
• Гибкая интеграция LLM
Поддержка Gemini, Claude, GPT (OpenAI) и Ollama с настройкой через профили.
• Тонкая настройка моделей
Отдельные LLM-профили для каждой роли: выбор модели, температура, лимиты токенов, кэш и контекст.
• Markdown-промпты
Динамические шаблоны промптов, адаптирующиеся под задачу и контекст.
• Расширяемые инструменты
Интеграция Nmap, Metasploit, Subfinder, Nuclei и других security-инструментов через конфигурацию.
• Структурированные отчёты
JSON-результаты кампаний и удобные HTML-отчёты.
• Интерактивный CLI
Командная строка для прямого управления агентами и сценариями.
NeuroSploit v2 - пример того, как agentic AI превращает пентест из ручной работы в управляемую автоматизацию.
git clone https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploitv2.git
cd NeuroSploitv2
▪Github: https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploit
@ai_machinelearning_big_data
#python#Penetrationtesting#llm#mlops#Cybersecurity