Buscar contenido similar

🔻标题：APK状态检测工具+Python源码 🌈说明: 一款集分析、优化与处理于一体的综合工具。支持对APK进行基本信息、权限、混淆、安全与行为等多维度检测分析。 内置多种实用功能，如一键源码解析、性能优化、安全增强等，同时提供高级脱壳（Pro/Xposed）与去二改处理。还支持病毒检测与清理、去提示处理，以及APK与EXE快速打包功能，适合开发与逆向分析使用。 📃下载地址: 夸克盘 / 蓝奏云 ✉️标签：#apk状态检测工具#pc#python#源码

独立开发者接单 - Python 爬虫 / 数据处理 / 自动化脚本 人在国内，远程接单，按需报价。 能做： - 网页数据采集（静态/动态页面，反爬对抗） - 数据清洗 / 格式转换 / 入库（ Excel/CSV/SQLite ） - 自动化脚本（定时任务、批量处理、监控告警） - API 对接 / 数据接口开发 - 微信公众号 / 微信机器人开发 交付物： - Python 脚本源码 - 使用说明（ README ） - 运行环境要求（纯净 venv ） 案例： - 抖音评论批量采集（反检测浏览器 + 自动翻页 + CSV 导出） - V2EX 帖子监控（定时扫描关键词... via V2EX 分享创造 标签: #Python#CSV#脚本 ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。

Go vs. Python. Learning Go by comparing how you'd do it in Python. #tutorial#go#python @thedevs https://kutt.it/LeWJSH

【未通过的投稿】 资源名称：虎课网 - 零基础完全入门python3 描述：python数据实战 链接：https://www.aliyundrive.com/s/KpPTgegNjmq 文件大小：2.2G 文件类型：#python#教程#编程#数据高情商沟通

#python#video#gif ⌨️ Python dasturlash tilida videoni GIF ga aylantirishni bilaridingiz? from moviepy.editor import VideoFileClip videoClip = VideoFileClip("my-life.mp4") videoClip.write_gif("my-life.gif") 💻@dasturlash_hayoti— dasturchilar va dasturlash hayotini yoritib boradigan loyiha!

I needed some automatic docker reverse_proxy but didn't understand jwilder/docker-proxy's templating language, because go templates are strange. Welp, I made a python version: https://github.com/luckydonald/auto_proxy/ #nginx#docker#reverse_proxy#python

​​kimchi-project 一个 KVM 虚拟机 Web 管理界面，支持多用户，可以让各个人自己管理自己的虚拟机。 语言：#Python 分类：#面板#服务器 感谢 @wmliyin 的投稿

#Python#chatGPT 😎 Automate with Python with ChatGPT Code Interpreter (No Code) Through this course, you will acquire fundamental knowledge in areas such as: File and Data Automations: Generate Text and Word Files, File Renaming in Bulk, Bulk Edit of Files, Converting File Types, Mass Management of Excel Spreadsheet Processing, Automate Creating Pivot Tables Extracting Data from PDFs and Websites Data Analysis and Visualization: Analyze Data and Statistics, Generate Plots and Graphs, Contraints of the Code Interpreter Video Editing: Merging Videos, Extracting Audio, Face Tracking, Creating GIFs Editing Images: Convert to Greyscale, Resizing, Detecting Faces, Adding Watermarks, Creating Collages Web Scraping with Code Interpreter Generate QR Codes ⚖️760MB 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

10 common security gotchas in Python and how to avoid them. #article#security#python @thedevs https://kutt.it/07xiPJ

Pandas 2.0 将逐步适用 arrow 取代目前的 Numpy 来存储数据。读写性能及处理速度将大为提升。 https://datapythonista.me/blog/pandas-20-and-the-arrow-revolution-part-i #python#data

#вакансии#job#работа#datascience#python Позиция: Senior Prompt Engineer 🦔Компания: Smart Education 🏢Формат работы: part time/full time, удаленно 💰 Зарплатная вилка 2000-2500$(part time) 3500-4000$(full time) Smart Education – инновационная образовательная компания, которая с помощью AI-помощников предоставляет онлайн-обучение на платформе с LMS. Наша миссия – использовать силу искусственного интеллекта для создания интуитивно понятных и эффективных образовательных инструментов. 📍Основные обязанности: - Разработка и оптимизация промптов для интеграции с языковыми моделями, такими как GPT-3 и GPT-4, для генерации образовательного контента. - Работа с текстовыми данными, включая индексацию, анализ и обработку информации из различных источников. - Разработка и внедрение решений для автоматической обработки и анализа документов PDF, используемых в образовательных материалах. - Сотрудничество с командами разработчиков и контент-менеджеров для создания персонализированного образовательного контента. - Руководство проектами по интеграции AI-технологий в LMS, включая автоматизацию контента и разработку интеллектуальных помощников для студентов и преподавателей. 📍Требования: - Более 3 лет опыта работы в области разработки и оптимизации промптов, желательно с опытом работы в образовательной сфере. - Знание и опыт работы с языковыми моделями, включая GPT-3 и GPT-4. - Опыт работы с текстовыми данными, включая индексацию и обработку документов PDF. - Опыт работы с NLP-библиоткеками - Опыт подготовки и индексации текстовых материалов для взаимодействия с LLM - Опыт работы с различными LLM(Claude, Gemini,..) - Навыки программирования на Python и знание соответствующих библиотек (например, PyPDF2, PDFMiner). - Высшее образование в области компьютерных наук, информатики или смежных дисциплин. - Способность к самостоятельной работе и ведению проектов, а также отличные коммуникативные навыки. 📍Мы предлагаем: - Конкурентоспособную заработную плату. - Гибкий график работы, удаленная работа - Работу в динамично развивающейся компании на переднем крае образовательных технологий. - Возможности для профессионального роста и развития. ✅ Для отклика отправьте резюме на @cyberabraham Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs

GeoAI: Искусственный интеллект для пространственных данных GeoAI — пакет Python для применения методов искусственного интеллекта в анализе и визуализации пространственных данных. 🤖 GeoAI содержит инструменты для обработки, анализа и визуализации пространственных данных с помощью передовых методов машинного обучения. Как сказано в документации: “Независимо от того, работаете ли вы со спутниковыми снимками, облаками точек лидара или векторными данными, GeoAI предлагает интуитивно понятные интерфейс для применения передовых моделей ИИ.” 📖Документация GeoAI Среди возможностей GeoAI: 📊 Визуализация пространственных данных ● Интерактивная многослойная визуализация векторных, растровых и облачных данных ● Настраиваемые стили и символика ● Возможности визуализации временных рядов данных 🛠 Подготовка и обработка данных ● Упрощенный доступ к спутниковым и аэрофотоснимкам Sentinel, Landsat, NAIP и другим открытым данных ● Инструменты для загрузки, создания мозаик и предварительной обработки данных дистанционного зондирования ● Автоматизированная генерация обучающих датасетов с чипами изображений (image chips) и соответствующими метками ● Утилиты преобразования векторных данных в растровые и наоборот, оптимизированные для рабочих процессов ИИ ● Методы дополнения (augmentation) данных, специфичные для пространственных данных ● Поддержка интеграции данных Overture Maps и других открытых данных для обучения и проверки 🖼 Сегментация изображений ● Интеграция с моделью Segment Anything Model (SAM) компании Meta для автоматического извлечения признаков ● Специализированные алгоритмы сегментации, оптимизированные для спутниковых и аэрофотоснимков ● Оптимизированные рабочие процессы для сегментации зданий, дорог, растительности и водных объектов ● Возможность экспорта в стандартные форматы геоданных: GeoJSON, Shapefile, GeoPackage, GeoParquet 🔍 Классификация изображений ● Предварительно обученные модели для классификации земного покрова и землепользования (land cover & land use) ● Утилиты трансферного обучения (transfer learning) для тонкой настройки моделей на основе собственных данных ● Поддержка разновременной классификации для обнаружения изменений (change detection) ● Инструменты оценки точности и валидации 🌍 Дополнительные возможности ● Анализ рельефа с извлечением признаков при помощи ИИ ● Классификация и сегментация облаков точек ● Обнаружение объектов на авиационных и спутниковых снимках ● Утилиты геопривязки для результатов ИИ-моделей Пакет разработан профессором Q. Wu. Для него мы завели на канале именной хештег: #wu 📹Руководства по GeoAI на YouTube #python#wu#софт#ИИ