Найти похожее

#python#blind_watermark#image_processing#watermark#watermark_image You can add invisible watermarks to images using a Python tool based on DWT-DCT-SVD techniques, which hides your watermark securely without changing the image's appearance. This watermark can be embedded and later extracted even if the image is rotated, cropped, resized, or altered by noise or brightness changes. You can use it easily via command line or Python code, protecting your images from unauthorized use while keeping them visually unchanged. This helps prove ownership and maintain image authenticity without affecting quality or usability. The tool supports embedding text, images, or bit arrays as watermarks and works on Windows, Linux, and macOS. https://github.com/guofei9987/blind_watermark

#python#csgo#dota2#steam#steam_trading You can use SteamTradingSiteTracker to get real-time, updated data on the prices and trade ratios of about 64,000 CSGO and DOTA2 items across five major trading platforms. It updates key item data every 10 minutes and offers tools like an item ID mapper and a mobile app for easy access. This helps you track market trends, spot good deals, and make smarter trading decisions by knowing current item values and trade activity quickly and reliably. The project also provides historical price data and bot detection datasets for deeper analysis. This saves you time and improves your trading success. https://github.com/EricZhu-42/SteamTradingSiteTracker

#вакансия#fulltime#office#Moscow#Analyst#python#data#Datascientist#middle#senior#Sentimentanalysis#ABtests#Adtech#digital Позиция: Аналитик данных (Python) Локация: Москва Занятость: полная Формат работы: только в офисе в Москве Зарплата: фиксированный оклад от 200 000 руб (обсуждается и уровень выше), плюс премии два раза в год 📌московский офис международной независимой data-компании. Компания продолжает работать в полном объеме на российском рынке и развивает технологии и алгоритмы сбора, сегментации и активации данных о поведении интернет-пользователей, располагает наиболее полным набором технологических решений и широкой экспертизой в области использования аудиторных данных в маркетинге. Ищем кандидата с опытом работы желательно на рынке диджитал рекламы, который хочет участвовать в комплексном развитие аналитических продуктов компании. 🔎Задачи и обязанности Создание новых и развитие текущих аналитических продуктов для решения задач клиентов и рынка. Ежедневная работа собственными технологиями компании. Коммуникация с глобальной командой по развитию и продвижению аналитических продуктов. Проведение аудиторных исследований (для лидирующих FMCG, Tech, Entertainment компаний): A/B тесты, кластеризация, презентация клиентам. Проведение исследований на базе семантического анализа (для лидирующих FMCG, Development компаний): Web scraping, WordClouds, Sentiment analysis, презентация клиентам. Проведение исследований по динамике роста знаний о продукте клиента - BrandLift (Для лидирующих FMCG, Tech, Pharma компаний): A/B тесты. Создание кастомных аудиторных сегментов. Выведение годовых бенчмарков по показателям эффективности рекламных кампаний. Участие в пре-сейле и защите проекта перед клиентом. 🔎Условия работы •Работа в комфортном офисе в дружном коллективе профессионалов (удаленки нет) •Возможность профессионального и карьерного роста •Полностью белая заработная плата •Премии •Компенсация обедов •ДМС •Оформление только в штат компании 🔎Требования к кандидату •Опытный специалист (не ниже уровня middle) •Владение одним из языков программирования: R (tidyverse) / Python (pandas), опыт использования в работе •SQL - опыт использования в работе •Опыт работы на рынке digital рекламы будет плюсом •Опыт проведения маркетинговых исследований •Опыт создания дашбордов в Data Studio будет плюсом •Уверенное владение Excel, Keynote/PowerPoint •Английский язык – B2+ (придется постоянно взаимодействовать с коллегами головного офиса в западной Европе) 📨 пожалуйста, пишите: @olganikolova

https://medium.com/@brianray_7981/jupyterlab-first-impressions-e6d70d8a175d JupyterLab first impressions I’m not new to the #Python evolution from the c Python shell, to #iPython, to iPython notebooks, to #Jupyter, and now keeping a close eye on #JupyterLab, an #IDE currently is approaching Beta. I ran into Fernando Perez in San Francisco after BDFL Guido talk and told Fernando stories how a mentor of mine (RIP John Hunter) had shown me the ipython shell many years ago and I failed to notice the significance. I did end up using ipython shell. Soon after, I said the similar so-what thing to a Web Journalist Adrian Holovaty when he said he had created a web frame which later became Django Web Framework. I ended up using #Django. I’ve learned my lesson and taken note this time and will pay better attention. All eyes are on JupyterLab. I hope to be an early adopter of JupyterLab and here is my first look!

#Python#Django#bootcamp#webDeveloper 🐍 Python and Django Full Stack Web Developer Bootcamp for 2023 We will teach you the latest technologies for building great web applications with Python 3 and Django! But we don’t just teach that, we also teach the Front End technologies you need to know, including HTML, CSS, and Javascript. This course can be your one stop shop for everything you need! It will serve as a useful reference for many of your questions as you begin your journey in becoming a web developer! 🔗Link 🔐@repo_science ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

«Не беспокойся, часовой меня не видел, однако я поломал цветы под твоим окном.» Такую записку получила императрица Елизавета Алексеевна, супруга Александра I от офицера-кавалергарда Алексея Охотникова. Свои переживания Елизавета Алексеевна заносила в тайный дневник, из которого в архивах сохранилось всего два фрагмента. Известно, что их роман начался в начале 1803 г. или даже раньше. Безлунными ночами он взбирался в ее окно, и они проводили вместе два-три часа. Он называл ее «моя жёнушка», «мой друг», «мой Бог», «моя Элиза». В июне 1806 г. императрица сообщает матери о предполагаемом сроке рождения ребенка: «Знающие люди утверждают, что мои недавние головные боли были вызваны движениями бедного моего зайчика: я это и вправду чувствовала. Вот я и на середине, что совпадает с первым исчислением срока на конец октября нашего стиля. В остальном я совершенно здорова, хорошо сплю и хорошо ем, о чем и сообщаю вам...» Дочь Елизавета родилась 3 ноября 1806 г., а меньше, чем через 3 месяца скончался от«грудной болезни» ее родной отец. Александр I официально признал дочь, прекрасно понимая, что она не его. Однако девочка тоже прожила недолго и умерла в возрасте полутора лет. В 1826 г. после смерти самой Елизаветы Алексеевны в ее бумагах нашли письма Охотникова, они лежали вместе с портретом и памятными вещами маленькой Элизы. Вся переписка императрицы была уничтожена Николаем Павловичем, но перед тем, как это сделать, он показал ее своей жене, а та переписала кое-что для себя. Поэтому теперь и мы можем прочесть несколько строк из одного из писем влюбленного кавалергарда: «Если я тебя чем-то обидел, прости, — когда страсть увлекает тебя целиком, мечтаешь, что женщина уступила бы нашим желаниям, отдала все, что более ценно, чем сама жизнь». О том, какие еще эпизоды жизни царствующего дома пытался скрыть от истории Николай Павлович, вы можете прочитать в нашей новой книге А. В. Морохина «Николай I и "династические документы" Романовых». https://kpole.ru/catalog/istoriya-istoricheskie-nauki/morokhin-a-v-nikolay-i-i-dinasticheskie-dokumenty-romanovykh-iz-istorii-zasekrechivaniya-bylogo/ #АлександрI#АлександрПавлович#ЕлизаветаАлексеевна#Охотников#императрица#НиколайI#НиколайПавлович#Романовы#Морохин#кучковополе#книга

#python#llm#multiagent#robotics#ros2#zenoh OpenMind's OM1 is an open-source, modular AI system that lets you build and control smart robots like humanoids, quadrupeds, and educational bots. It works with many types of sensors (cameras, LIDAR, web data) and supports physical actions like moving and talking. OM1 is easy to use with Python, supports many hardware platforms via plugins, and offers tools for debugging and voice/vision AI integration. You can quickly create custom AI agents that interact naturally and upgrade them for different robots. This helps you develop advanced, human-friendly robots that can navigate, communicate, and perform tasks autonomously or with your commands. It runs on common platforms and supports full autonomy with real-time mapping and control. This system benefits you by simplifying robot development, enabling flexible AI-powered behaviors, and supporting a wide range of hardware and applications. https://github.com/OpenMind/OM1

#python#agent#agents#ai#anthropic#claudecode#llm#llms#openai Open SWE is a free, open-source framework to build internal coding agents like those at Stripe, Ramp, and Coinbase. Trigger it via Slack, Linear, or GitHub (@openswe) to research codebases, plan tasks, code, test, review, and auto-open PRs in secure cloud sandboxes—running parallel jobs without your machine's resources. Customize models, tools, and workflows easily. You benefit by automating routine coding, slashing review cycles and production time by 30-50%, freeing you to focus on high-value work while ensuring safe, high-quality changes. https://github.com/langchain-ai/open-swe

#python#bytetrack#multi_object_tracking#oc_sort#sort Trackers is a simple Python library (pip install trackers) for multi-object tracking that plugs into any detection model like YOLO. Use it via CLI on videos/webcams or in Python code with trackers like ByteTrack (top performer on MOT17/SportsMOT benchmarks) to add labels and trajectories. Evaluate with MOT metrics too. Benefit: Quickly add reliable object tracking to your computer vision projects for real-time apps like traffic or sports analysis, saving time on custom code. https://github.com/roboflow/trackers

#python#mllm#point_clouds#scene_understanding#spatial_intelligence SpatialLM is a powerful 3D language model that turns complex 3D point cloud data from videos, RGBD images, or LiDAR into clear, structured 3D scene layouts showing walls, doors, windows, and objects with labels. It works without needing special equipment and can detect user-specified object categories. This helps you understand and analyze indoor spaces better, useful for robotics, navigation, and 3D design. You can run it on your data, visualize results, and even customize detection tasks easily, making 3D scene understanding more accessible and flexible for many applications. https://github.com/manycore-research/SpatialLM

#python#face_animation#image_animation#video_editing#video_generation LivePortrait is a tool that uses AI to animate still photos, making them look like videos. It works by identifying key facial features and adding realistic movements. This technology helps create lifelike videos that can be used for personalized communication. The benefit to users is that they can easily create engaging animated portraits from static images, which can be fun and useful for various applications like social media or storytelling. https://github.com/KwaiVGI/LivePortrait

#apacheSpark#ETL#dataEngineering#Python 🎚 Apache Spark 3 for Data Engineering and Analytics with Python [Video] 🗣David Mngadi 🌐 Inglés ⚖️2.1GB 🔗Link ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----