#Apps MarkItDown —— 微软开源的文档转 Markdown 工具 🔗GitHub MarkItDown 是一个将各种文件格式转换为 Markdown 的实用工具(适用于索引、文本分析等场景)。 支持的文件格式 • PDF • PowerPoint • Word • Excel • 图片(EXIF 元数据和 OCR) • 音频(EXIF 元数据和语音转文字) • HTML • 文本格式(CSV、JSON、XML) • ZIP 文件(遍历内容) 安装 要安装 MarkItDown,可以: • 通过 pip 安装:pip install markitdown • 从源码安装:pip install -e . 开源许可证 MIT license。 #GitHub#OpenSource#Python#Markdown 📮 频道 @AppPie
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Buscar contenido similar
Canal fuente @python_academy · Post #2213 · 16 oct
Знакомство с библиотекой NumPy в Python Что такое NumPy? NumPy (Numerical Python) - это популярная библиотека для вычислительных операций с многомерными массивами и матрицами, а также для выполнения высокоуровневых математических функций. Она предоставляет эффективные инструменты для работы с большими объемами данных и позволяет выполнять различные операции, такие как суммирование, умножение, индексацию и многое другое, без необходимости явно создавать циклы. Преимущества NumPy: - Производительность: NumPy выполняет операции над массивами быстрее, чем стандартные структуры данных Python. - Удобство: NumPy предоставляет удобные методы для работы с данными, такие как срезы, индексация и броадкастинг. - Интеграция: Библиотека интегрируется легко с другими библиотеками, такими как SciPy, pandas и Matplotlib, что делает ее мощным инструментом для научных вычислений. Пример использования NumPy: import numpy as np # Создаем одномерный массив arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # Выполняем операции над массивом arr_squared = arr ** 2 arr_sum = np.sum(arr) print("Исходный массив:", arr) print("Квадраты элементов:", arr_squared) print("Сумма элементов:", arr_sum) NumPy также предоставляет функции для работы с многомерными массивами, линейной алгеброй, случайными числами и многое другое. #python#NumPy#научныевычисления#анализданных
1,015 posts similares encontrados
Búsqueda global general
@dasturlash_hayoti · Post #3946 · 28/08/2025, 09:35
#python#fstring#dasturlash_hayoti 🧑💻Python’da f-string — eng qulay formatlash usuli Ko‘pchilik dasturchilar matn ichida o‘zgaruvchi qo‘shish uchun + yoki .format() dan foydalanadi. Lekin f-string bilan buni juda oson qilish mumkin 👇 ism = "Ali" yosh = 20 print(f"Mening ismim {ism}, yoshim {yosh} da.") ✅Natija: Mening ismim Ali, yoshim 20 da. F-string afzalliklari: ◾️Sodda va tez yoziladi ◾️O‘qilishi ancha qulay ◾️To‘g‘ridan-to‘g‘ri ifoda ham yozsa bo‘ladi print(f"5 + 3 = {5+3}") ✅Natija: 5 + 3 = 8 😅 Endi + bilan stringlarni qo‘shib, matematika darsida o‘tirgandek qiynalmaysiz. ❓ Siz kodda qaysi usuldan foydalanasiz: +, .format() yoki f-string? Izohlarda yozib qoldiring 👇 💻@dasturlash_hayoti — kichik sirlar, katta foyda!😉
@repo_science · Post #3146 · 06/05/2023, 03:08
#Python#dataScience 🐍 Data Science A-Z™: Hands-On Exercises & Bonus Learn Data Science step by step through real Analytics examples. Data Mining, Modeling, Tableau Visualization and more! 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #9240 · 12/12/2025, 09:28
🌟PyRoki: Библиотека кинематики роботов на Python. PyRoki (Python Robot Kinematics) - это модульный, расширяемый и кроссплатформенный инструментарий, заточенный под задачи кинематической оптимизации и реализованный полностью на Python. Фишка библиотеки - в предоставлении дифференцируемой модели прямой кинематики робота, которая строится на основе URDF-файлов, тем самым избавляя инженера от необходимости вручную прописывать кинематические цепи: система не только парсит описание робота, но и автоматически генерирует примитивы коллизий. С точки зрения математического аппарата, PyRoki интегрируется с решателем Levenberg-Marquardt (через jaxls). Это дает возможность проводить оптимизацию на многообразиях, а также обрабатывать жесткие ограничения с помощью решателя на основе модифицированной функции Лагранжа. Библиотека предлагает готовые реализации cost-функций: поза рабочего органа, коллизии с самим собой или объектами мира и метрики манипулируемости. Если стандартного набора недостаточно, архитектура позволяет задавать свои функции затрат, используя как автоматическое дифференцирование, так и аналитические якобианы. Благодаря базе JAX, библиотека кроссплатформенна: ее работа возможна на CPU, GPU и TPU. 🟡При внедрении PyRoki в пайплайн важно учитывать специфику JIT-компиляции в JAX. Компиляция триггерится при первом запуске, а также каждый раз, когда меняются формы входных данных: например, количество целей или препятствий. Чтобы избежать расходов на перекомпиляцию, рекомендуется использовать предварительный паддинг массивов, что позволяет векторизовать вычисления для входов с различными шейпами. Также стоит учитывать, что в библиотеке отсутствуют планировщики, основанные на сэмплировании (графы, деревья), поэтому задачи глобального планирования пути придется решать внешними средствами. 🟡Типы поддерживаемых соединений и геометрия ограничены. На данный момент PyRoki работает исключительно с кинематическими деревьями; замкнутые механизмы или параллельные манипуляторы не поддерживаются. Список доступных типов джоинтов ограничен 4 позициями: вращательные, непрерывные, призматические и фиксированные. Любые другие типы соединений, встреченные в URDF, будут автоматически интерпретироваться системой как фиксированные. Для геометрии коллизий набор примитивов также фиксирован: поддерживаются сферы, капсулы, полупространства и карты высот. Если ваша модель использует сложные меши, коллизии для них будут аппроксимироваться капсулами. В вопросах производительности, особенно в сценариях с интенсивными проверками коллизий, PyRoki, вероятно, уступает CuRobo, хотя, как говорится в документации - сравнительные тесты скорости и точности авторами пока не проводились. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🟡Документация 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Robotics#Pyroki#Python
Things I’ve learned about building CLI tools in Python. #article#python#cli @thedevs @thedevs_python https://thedevs.link/gAvVG6
🗣️ 430集python专家课程 从Dokcer到爬虫技术架构+Python爬虫京东项目 – 带源码课件 🏷️#编程开发#资源#Python#python爬虫#夸克网盘 👉https://pan.quark.cn/s/43acaf1e832e
What Is dynamic programming with Python examples. #article#tutorial#coding#python @thedevs https://kutt.it/PKiWNv
@feiyu123 · Post #2095 · 09/01/2026, 15:42
▎SmartPacker_V9.8 一个便携的python程序打包工具,打包成exe软件。 添加图片,支持打包文件夹。 界面还是挺清晰的,不过打包后的软件占用还是挺大的,想要尽量优化大小打包的话,还是推荐curos或者vscode,让ai智能打包,只打包进去必需的插件。 #python#编程#打包#windows 地址:点我下载
@repo_science · Post #4110 · 28/04/2024, 00:41
#R#Python 🖥 Python and R for the Modern Data Scientist ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@repo_science · Post #3766 · 29/11/2023, 00:22
#python#ML 🤖 Python Machine Learning By Example ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@repo_science · Post #3578 · 11/09/2023, 12:32
#Python#R 🐍 Practical Data Science Cookbook - Second Edition 🔗book ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@repo_science · Post #3141 · 04/05/2023, 15:29
#ML#Python 📚 Machine Learning with Python Cookbook (2023) 🔗 Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----