Используйте dict.get() вместо dict[]
Есть несколько способов получения значений из словарей, и даже по такой теме разработчики часто спорят.
Многие получают значения по ключам через квадратные скобки, но если такого ключа нет, то будет вызвано исключение.
Поэтому мы считаем, что лучше использовать метод get у словарей. Его основной плюс заключается в том, что он принимает опциональный аргумент, отвечающий за значение по умолчанию.
Таким образом, если значение по ключу не найдено, то вернется дефолтное значение.
В итоге, мы убираем возможные ошибки в случае, если нужных ключей в словаре нет.
#python#dict
#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
https://www.buzzfeed.com/andrewkelleher/deep-exploration-into-python-lets-review-the-dict-module?utm_term=.rhDeZBxA8#.bgB5DM0Z9
In this series, we’ll take a look at various modules and pieces of functionality of the #Python language. We’ll look at design choices, their impact, and their evolution. We’ll also look at the design of the language itself and learn about the operations of the interpreter as it parses the language all the way to the main eval loop. Finally, we’ll attempt to give practical takeaways that fall out of a deeper understanding of the language.
The #cpython implementation of Python (which is the standard on most machines) has been ported over to GitHub from its home in Mercurial. I think it also had a time under #SVN, but the engineers managed to preserve (for the most part) the commit logs.
#python#large_language_models#llm#penetration_testing#python
PentestGPT is a free, open-source AI tool that automates penetration testing like solving CTF challenges in web, crypto, and more. Install easily with Docker, add your API key (Anthropic, OpenAI, or local LLMs), then run pentestgpt --target [IP] for interactive guidance on scans, exploits, and reports. New v1.0 adds autonomous agents and session saving. It boosts your speed and accuracy in ethical hacking, helping beginners learn steps fast and pros tackle complex targets efficiently.
https://github.com/GreyDGL/PentestGPT
#python#AI#gemini
🖥
Google Gemini for Python: Coding with BARD
Oswald Campesato
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----