Всё начиналось с библиотеки six, что означает цифру 6 и является результатом умножения 2*3 (напомню что six это библиотека для написания кода одновременно совместимого для Python 2 и 3).
Но как обычно всегда найдется тот, кому не всё понравится и он напишет свой вариант) В итоге получаем небольшой ряд "числовых" библиотек примерно для одного и того же
https://pypi.org/project/six/
https://pypi.org/project/eight/
https://pypi.org/project/nine/
Выглядит забавно. Я решил проверить, есть ли другие библиотеки с числом в названии, хотя бы до 20. И вот что нашлось:
https://pypi.org/project/one/
https://pypi.org/project/two/
https://pypi.org/project/three/
four - свободно
https://pypi.org/project/five/
https://pypi.org/project/six/
https://pypi.org/project/seven/
https://pypi.org/project/eight/
https://pypi.org/project/nine/
ten - свободно
https://pypi.org/project/eleven/
https://pypi.org/project/twelve/
thirteen - свободно
fourteen - свободно
fifteen - свободно
https://pypi.org/project/sixteen/
seventeen - свободно
nineteen - свободно
twenty - свободно
Назначения у этих проектов, конечно, разные. Есть и заброшенные и популярные. Но места еще есть 😊 Занимаем пока свободно!
PS.
Всех уделал Em Fresh со своей линейкой Python-альбомов😁 (жмакнуть show more)
PPS. Всех читательниц моего канала поздравляю с праздником 🌼🥳💐
#offtop#libs#2to3
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