TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #48 · 8 мар.

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

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #tinyml

当前筛选 #tinyml清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15239 · 21.10.2025 г., 11:30

#python#artificial_intelligence#cloud_ml#computer_systems#courseware#deep_learning#edge_machine_learning#embedded_ml#machine_learning#machine_learning_systems#mobile_ml#textbook#tinyml You can learn how to build real-world AI systems from start to finish with an open-source textbook originally from Harvard University. It teaches you not just how to train AI models but how to design scalable systems, manage data pipelines, deploy models in production, monitor them continuously, and optimize for devices like phones or IoT gadgets. This helps you become an engineer who can create efficient, reliable, and sustainable AI systems that work well in practice. The book offers hands-on labs, community support, and free online access, making it easier to gain practical skills in machine learning systems engineering. https://github.com/harvard-edge/cs249r_book