⭐️ Недавно состоялся релиз Python 3.13
Помимо других апдейтов, вот на что я обратил внимание:
◽️Экспериментальный компилятор JIT, должен в будущем значительно повысить скорость.
Активируется аргументом –enable-experimental-jit
◽️Экспериментальный режим без GIL. Думаю, все знаю что это.
Активируется аргументом –without-gil
◽️Удалили ряд стандартных библиотек (PEP-594). Вместе с ними попала под нож lib2to3. Надеюсь больше никому она и не нужна)))
◽️Обновленный REPL с колоризацией.
Команда для быстрого запуска
docker run --rm -it python:3.13
Либо устанавливаем исталятором↗️
#release
Совсем лайтовая статья для новичков "10 главных конструкций языка R".
Содержание:
- Комментарии
- Переменные и векторы
- Внешние модули
- Ввод и вывод
- Присваивание и сравнение
- Условный оператор if
- Цикл for
- Функции
- Классы, методы и объекты
#статьи
#easy
#Easy#Credit#T#i#ch#nh#s
Join the Easy Credit - Tài chính số beta on ✈️#TestFlight
🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/B8XYxOWV
Shared by Dimitri
#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm
UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles.
https://github.com/OpenBMB/UltraRAG