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
https://medium.com/@seashorepartners/python-3-6-has-it-redefined-web-development-233165023a36
Python 3.6 — Has it redefined web development?
#Python 3.6 is the biggest ever release by Python, and it starts its enhancements from where Python 3.5 left. Released in December 2016, the world is going gaga over the new release, as the #enhancements help improve speed and performance of your website without compromising on the quality or, the way you have construed your website.
#Asynchronous Functions
✅ Через неделю
✅ Pytup
📅 28 марта / 18:30–20:30 (время Екатеринбургское, МСК+2) / Екатеринбург, ул. Хохрякова д.10, БЦ «Палладиум», 4 этаж
💵 Бесплатно
📝 Регистрация тут: https://goo.gl/mYKbxc
Приглашаем Python-разработчиков послушать доклады экспертов, задать им вопросы и поговорить на профессиональные темы в кругу единомышленников.
На встрече мы обсудим расширение на Rust, непредсказуемость кода и приложение, которое помогает вывести продукт на рынок.
🔗 Программа: https://goo.gl/TisbTD
#frontend#python#Екатеринбург
✅ BIG DATA 2018
📅 28 марта / 09:30–18:00 (время МСК) / Москва, 1-й Зачатьевский пер., д. 4
💵 Платно
📝 Регистрация и условия участия тут: https://goo.gl/Rajgce
BIG DATA 2018 — это исчерпывающая картина текущего состояния и перспектив индустрии больших данных.
Участие в форуме поможет Вам выбрать правильное направление и найти надежных попутчиков на сложном пути перехода к цифровой экономике — экономике, основанной на данных.
🔗 Программа: https://goo.gl/RYpiwQ
#BigData#Москва
✅ Android Paranoid
📅 28 марта / 18:00–21:30 (время МСК) / Санкт-Петербург, Пискарёвский проспект, д.2к2, лит.Щ, БЦ «Бенуа», 5 этаж
💵 Бесплатно
📝 Регистрация тут: https://goo.gl/5D5TCE
В этом году Андроиду исполняется десять лет. Отличный повод встретиться и поговорить про легендарную мобильную ОС! 😉
🔗 Программа: https://goo.gl/xHz2Hg
#android#java#mobile#mobileapps#СанктПетербург
http://www.meetup.com/flask-nyc/
This is a group for anyone interested in #Flask, #Python, #web_development, and any related technologies.
To stay up to date with group events, follow us on Twitter @FlaskNYC.
Want to read up on Flask?
#python#agent#ai#biomedicine
Biomni is a powerful AI tool designed to help biomedical researchers by automating complex tasks like gene analysis, drug testing, and data interpretation. It uses advanced language models combined with smart planning and coding to perform diverse research activities without needing preset instructions. This means you can ask Biomni to plan experiments, analyze data, or predict drug properties using simple natural language commands, saving you time and boosting productivity. Biomni is open for community contributions, allowing users to add new tools and datasets, and it offers a no-code web interface for easy access. This helps you accelerate scientific discovery and generate new testable ideas efficiently[1].
https://github.com/snap-stanford/Biomni
https://wiki.python.org/moin/PythonDecorators
This page largely documents the history of the process of adding #decorators to #Python.
If you're just interested in what decorators or the '@' #symbol mean in Python, see the Wikipedia page .http://en.wikipedia.org/wiki/Python_syntax_and_semantics#Decorators or PEP 318.
#python#multi_modal_rag#retrieval_augmented_generation
RAG-Anything is a powerful AI system that helps you search and understand documents containing mixed content like text, images, tables, and math formulas all in one place. It uses smart parsing and analysis to break down complex documents and builds a knowledge graph to connect different types of information. This means you can ask detailed questions about any part of a document—whether text or images—and get clear, accurate answers quickly. It supports many file types like PDFs and Office files, making it ideal for research, technical work, or business reports where you need a unified, easy way to explore rich, multimodal content. This saves you time and effort by avoiding multiple tools and gives you deeper insights from your documents.
https://github.com/HKUDS/RAG-Anything
#работа#удаленнаяработа#вакансия#Python#ML#datascience#pythorch#opencv
Позиция: Full stack python + ML\DS разработчик приложения, для работы с приложением видеогенерации
Опыт работы: 3+ года в домене ML \ Data Science, наличие собственных Pet-проектов будет плюсом
Занятость: Полная занятость, Гибкий график, ориентир 5/2, но можем обсуждать иной распорядок, главный KPI - покрытие спринтов
Формат работы: удалённо
Оформление: ТК РФ / контракт / ИП / Самозанятый
Оклад на руки: обсуждается индивидуально
Мы ищем разработчика для создания системы генерации видео, аудио и метаданных. Вам предстоит провести исследования готовых Open Source решений, собрать прототип и доработать его до продуктовой версии.
Обязанности:
- Разработка алгоритмов автоматической модификации цветокоррекции видео, сохраняя визуальную целостность.
- Реализация механизма изменения аудиодорожки (генерация, изменение, фильтры).
- Разработка системы генерации уникальных метаданных.
- Создание механизма автоматической генерации нескольких вариантов контента на основе одного исходного файла.
-Обеспечение поддержки всех популярных форматов видео и аудио.
- Разработка системы асинхронной обработки запросов и мониторинга их выполнения.
- Оптимизация производительности системы.
Требования:
- Опыт работы с Python (FastAPI, Celery, asyncio или иные библиотеки) от 3 лет.
- Опыт работы с библиотеками обработки видео (FFmpeg, OpenCV) и аудио (pydub, librosa).
- Знание принципов работы с метаданными медиафайлов.
- Опыт оптимизации производительности вычислительных задач.
- Понимание принципов работы асинхронных систем и очередей сообщений (RabbitMQ, Kafka).
- Опыт работы с Docker и Kubernetes будет плюсом.
- Опыт работы с OpenVoice, PyTorch и Hugging Face.
- Умение развертывать и дорабатывать open-source модели.
- Опыт работы со Streamlit и его альтернативами для создания интерфейсов.
- Наличие pet-проектов и достижения в кейс чемпионатах\хакатонах будет плюсом
Контактная информация:
Тг: @AndrVacka
Senior ML Researcher в крупную международную компанию
Формат: офис (с гибкими часами)
🌟 Мы — команда крупной телеком-компании, объединяющая ML-инженеров, PhD-студентов и преподавателей ведущих вузов. Разрабатываем AI-агенты и тренируем LLM-модели.
🚀 Если у вас есть опыт работы с LLM, трансформерами, умение тренировать и дообучать модели; знание Python, PyTorch, Docker, SQL, GNU Coreutils, Git; готовность изучать новые статьи и внедрять передовые подходы — присоединяйтесь к нашей международной R&D команде в СПб!
Важны: разговорный английский, позиция фулл-тайм офис (гибкое начало-окончание рабочего дня), законченное высшее образование.
🔍 Основные задачи:
• Инструменты с ИИ для проектов в области ПО (суммирование кода, Code QA, поиск багов через LLM)
• Пайплайны обучения, донастройки и оценки с LLM и анализом кода
• Взаимодействие с заказчиками и экспертами
• Подготовка и курирование сложных датасетов
• Техническое лидерство и стратегия разработки.
👉 Вопросы и резюме в Telegram: @daria_hw1
#AI#ML#LLM#Python#RAG#вакансия#работа#jobs#SPb