@The2ndDim · Post #1830 · 17/05/2023, 06:16
#WTF#Hardware#RP2040#RPiPico#Python#CircuitPython 妈耶,Adafruit CircuitPython 的这个 "中文(拼音)" 本地化界面是真的有毒... // 多音字有几个错的,看起来不是人工写的本地化,是按字替换的。
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Canal fuente @python_academy · Post #2334 · 19 ene
Особенности статических методов Основное отличие статических методов от методов экземпляра заключается в их привязке к классу, а не к отдельному объекту. Это означает, что их можно вызывать непосредственно через класс. Статические методы не получают ссылку на экземпляр (self) или класс (cls) в качестве аргументов, что делает их независимыми от состояния объекта или класса. Следовательно, они не могут изменять состояние объекта или класса. Существует дваосновных способа определения статического метода. Менее распространенный — назначение метода классу, используя функцию staticmethod для оборачивания исходного метода. Однако более предпочтительным является использование staticmethod как декоратора, что упрощает объявление статических методов непосредственно внутри класса. #python#staticmethod
Hashtags
Búsqueda global general
@The2ndDim · Post #1830 · 17/05/2023, 06:16
#WTF#Hardware#RP2040#RPiPico#Python#CircuitPython 妈耶,Adafruit CircuitPython 的这个 "中文(拼音)" 本地化界面是真的有毒... // 多音字有几个错的,看起来不是人工写的本地化,是按字替换的。
@githubtrending · Post #15386 · 03/01/2026, 11:30
#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
Hashtags
@githubtrending · Post #15161 · 21/09/2025, 12:30
#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
Hashtags
@djangoproject · Post #540 · 28/12/2017, 12:26
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.
@djangoproject · Post #484 · 31/10/2017, 19:35
https://hackernoon.com/httpretty-now-supports-asyncio-e310814704c6 #HTTPretty now supports asyncio! and #Python 3, consequently…
Hashtags
@djangoproject · Post #396 · 27/07/2017, 18:53
http://ericsu.me/tech/2016/06/24/top-10-mistakes-that-python-programmers-make.html The 10 Most Common #Mistakes That #Python Developers Make.
@djangoproject · Post #331 · 05/05/2017, 05:15
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
@djangoproject · Post #330 · 04/05/2017, 13:18
http://stackoverflow.com/questions/41688016/update-pip3-for-python-3-6 upgrade #pip for #Python 3.6.
The best Python books. #article#resources#book#python @thedevs https://kutt.it/agk8pm
Hashtags
@awesomeopensource · Post #147 · 25/07/2018, 14:38
dvc 为机器学习实验设计的版本控制,可以兼容任何git存储库。用于管理实验数据和代码,可以重现实验过程和结果。(视频很有意思) Tags:#machinelearning#versioncontrol#tools Languages:#python
@ai_machinelearning_big_data · Post #9289 · 22/12/2025, 07:14
💀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
@githubtrending · Post #15131 · 09/09/2025, 12:00
#python#agent#llms AutoAgent lets you create and use powerful AI agents easily by just using natural language—no coding needed. It supports many large language models (LLMs) like OpenAI and Anthropic, and performs as well as top research AI systems on benchmarks. You can build tools, agents, and workflows quickly, manage data efficiently with its built-in vector database, and interact flexibly through different modes. It’s lightweight, customizable, and cost-effective, making it a personal AI assistant that helps automate complex tasks simply and efficiently. This saves you time and technical effort while giving you advanced AI capabilities. https://github.com/HKUDS/AutoAgent