Buscar contenido similar

Personal shell command and snippets manager https://github.com/OrkoHunter/keep #shell#cli#python

#Python#Tech#Terminal 🐍yaspin — CLI 界面 loading 动画的 Python 库 GitHub | Pypi yaspin 为我们提供了在使用 Python 编写 CLI 程序的时候可以用到的「等待条」动画（loading 动画），在有异步请求、慢速网络请求以及 I/O 请求的时候，使用 yaspin 有奇效。上一个 Notion Page Sort 项目里面我使用的就是 yaspin 的 dot 效果的 loading 动画。 yaspin 除了默认的点阵效果 loading 动画，还有其他非常有趣的动画效果。比如 Emoji 效果、鲨鱼效果以及其他各种符号动效。yaspin 使用的字符动画库是 cli-spinners，感兴趣的同学可以在 JSFiddle 上面看到完整的动效支持列表。 📮 Via channel: @realSpencerWoo

#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

黑马﹣Python＋大数据年度钻石会员14阶段完结无密 🧲https://x.com/vanxinltd/status/1922925261282034027 #python#大数据

📌ThinkSound: новыйvideo-to-sound инструмент ThinkSound — духовный наследник mmAudio — который способен генерировать звук к видео с высокой точностью. ▪ Поддерживает chain-of-thoughtпромпты: позволяет по шагам объяснить, как должен звучать объект (например: «это металл, он падает на плитку, должно звучать звонкой эхо») ▪ Учитывает контекст сцены, физику движения объектов, состав материалов и многое другое ▪ Работает с видео как reasoning-модель, а не просто визуально-аудиофильтр В демках можно послушать звук шагов на песке, звон разбитого стекла, шум дождя — всё сгенерировано на лету, без записанных сэмплов. Из минусов - сложно подобрать промпт, но когда получается, то модель выдает годноту. 🟡Github: https://github.com/FunAudioLLM/ThinkSound 🟡Демо: https://thinksound-project.github.io/ 🟡Статья: https://arxiv.org/pdf/2506.21448 🟡Проект: https://ThinkSound-Demo.github.io @ai_machinelearning_big_data #python#videotosound

👥>>> telegram.Bot() This group is for questions, answers and discussions around the python-telegram-bot library and, to some extent, Telegram bots in general. #bot#python#programming#group

#вакансия#Python#Fulltime#remote ◾️Компания: Аккредитованная ИТ компания Devim - FinTech, 9+ лет на рынке ◾️Вакансия: Data Engineer (python) 🌏Формат работы: удаленка откуда угодно (офис по желанию в СПБ, м. Старая деревня), главное - иметь РФ счет для ЗП 💳 Вилка: очень примерная - 250 000-400 000 руб NET, готовы отталкиваться от ожиданий кандидатов 🙏Пожелания к кандидату: 3+ лет опыта с данными в качестве Data Engineer; понимание принципов построения DWH и ETL процесса ➕Как плюс: опыт с оркестрацией ETL на Airflow или аналогах, опыт вывода моделей в прод 🪄Стек: Python, Airflow, PostgreSQL, Clickhouse, Docker, k8s 📍Задачи: строить хранилище данных для DS команды и продуктового офиса, разрабатывать инфраструктуру обработки данных и ML (MLFlow, DBT, Superset). Проект на начальной стадии, нет легаси, только новые фичи и можно будет собрать data фреймворк под себя 🧠 Этапы: всего 2 - тех интервью и финальная встреча с CPO 📬 Кидать резюме сюда: @k_shvt🖖

▎Python - 100天从新手到大师 项目地址：https://github.com/jackfrued/Python-100-Days 标签：#学习#课程#Python

#群组#编程#Python https://t.me/pythonzh

​​QR-Code Python 二维码生成器。可生成普通二维码、带图片的艺术二维码、动态二维码。 语言：#Python 分类：#二维码

🔻标题：《我的Python世界》玩我的世界学Python 🌈说明: 无 📃下载地址: 网盘下载 ✉️标签：#python#编程#教程

#вакансия # DataScientist #fulltime#удаленно#Python 👋Привет! Меня зовут Ирина. Я представляю группу компаний Top Selection. 🔥В данный момент мы в поисках DataScientist 🔥 Грейд: midlle+ Рейт: 200-230 К на руки Формат работы: удаленка Локация/Гражданство: только РФ Срок привлечения: до конца 2026 Загрузка: fulltime Оформление: как ИП Сфера: ритейл 📝Задачи и обязанности: • Развивать AI-помощника для сотрудников: улучшать качество ответов, разрабатывать дополнительные интеграции с внутренними базами и документами, разрабатывать новые фичи • Определять структуру и качество данных для разработки новых фичей/продуктов • Разрабатывать базовые AI-решения на уровне MVP: от обработки данных и настройки модели до простого интерфейса и интеграции с внутренними системами • Тестировать, сравнивать и адаптировать различные ML-подходы (классификация, кластеризация, ранжирование) и новые рыночные решения для внутренних продуктов. • Разрабатывать архитектуру AI-решений и писать чистый, эффективный и поддерживаемый кода на Python. ✅Требования: • Опыт работы в Data Science от 3 лет • Высшее образование: IT, техническое, математическое • Уверенное знание Python, умение писать чистый, поддерживаемый продакшен-код. • Практический опыт решения задач классического ML: классификация, регрессия, кластеризация. • Глубокое владение основными библиотеками и фреймворками для анализа данных (scikit-learn, XGBoost/LightGBM, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn) • Понимание feature engineering и методологий оценки качества моделей. • Знание SQL, опыт работы с реляционными СУБД на уровне пользователя • Умение работать с Git • Опыт создания и сопровождения ML-сервисов на современных фреймворках (FastAPI, Flask). • Понимание работы REST/gRPC API. • Понимание микросервисной архитектуры и контейнеризации (Docker). • Владение инструментами CI/CD и принципами MLOps для автоматизации развертывания моделей в Kubernetes-окружении • Навыки настройки логирования и мониторинга для ML-компонентов. • Знание архитектурных паттернов для LLM. • Понимание концепций: transformer, механизмы внимания, GPT-архитектуры • Методы тонкой настройки LLM: LoRA, QLoRA, адаптерные подходы • Навыки работы с большими языковыми моделями (Hugging Face, vLLM), • Опыт построения и оптимизации RAG-систем. • Навыки работы с векторными базами данных (подбор, оптимизация запросов, управление индексами). • Умение строить и донастраивать сложные взаимодействия с LLM: prompt engineering, prompt chaining, использование function calling и управление контекстом (contextual memory). • Умение работать с неструктурированными данными • Способность самостоятельно доводить решения до рабочего прототипа • Готовность активно погружаться в быстро развивающийся стек LLM-технологий и внедрять их в рабочие продукты. 📲@irazhura87