TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3608 · 14 июн.

​⌨️ Учимся писать графический интерфейс на Python Плейлист из 11 видео, по которым вы научитесь работать со всеми базовыми компонентами десктоп интерфейса. Использовать вы будете Python и библиотеку для работы с интерфейсом Qt5. 1. Программа для скачивания видео с YouTube [6:30] 2. Удалённый рабочий стол [21:22] 3. Чат с графическим интерфейсом [22:47] 4. Создаём форму для регистрации [9:01] 5. Распознавание речи с графическим интерфейсом [22:47] 6. Работа с буфером обмена [4:03] #python#ui

Hashtags

Результаты

Найдено 1,149 похожих постов

Общий глобальный поиск

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15290 · 11.11.2025, 14:30

#python#hacktoberfest#hacktoberfest_accepted#hacktoberfest2021#pywhatkit PyWhatKit is a simple Python library that helps automate everyday tasks like sending WhatsApp messages, sharing images, playing YouTube videos, converting text to handwriting, and more. It works right away with no extra setup and supports the latest Python versions. With PyWhatKit, you can schedule messages, control your PC remotely, and even turn images into ASCII art. This saves time and makes it easy to handle routine jobs, making your daily workflow faster and more efficient. https://github.com/Ankit404butfound/PyWhatKit

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15278 · 07.11.2025, 14:00

#python#agents#artificial_intelligence#cybersecurity#generative_ai#llm#penetration_testing Strix is a free, open-source tool that uses AI agents to automatically find and fix security problems in your apps by acting like real hackers—running your code, hunting for vulnerabilities, and proving they’re real by actually exploiting them, not just guessing[1][2]. It works fast, gives clear reports, and can even suggest fixes or create pull requests to help you secure your code quickly. You can run it on your own computer, in your development pipeline, or use a cloud version for easier setup. The main benefit is that you get thorough, real-world security testing without the slow pace and high cost of manual checks, helping you catch and fix issues before they become serious problems. https://github.com/usestrix/strix

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15516 · 23.02.2026, 11:30

#javascript#anthropic#anthropic_ai#anthropic_claude#claude#claude_api#claude_code#claude_code_ui#claudecode#gui#mobile_first#react#ui Cloud CLI (Claude Code UI) is a free, responsive app for desktop and mobile that lets you manage Claude Code, Cursor CLI, or Codex projects anywhere. View sessions, chat interactively, edit files with syntax highlighting, use Git tools, and run a built-in terminal—no installs needed (just run `npx @siteboon/claude-code-ui`). Enable tools safely and add optional AI task planning. This benefits you by giving a user-friendly interface over terminal CLIs, so you code, collaborate, and stay productive on any device without context switches or setup hassle. https://github.com/siteboon/claudecodeui

djangoproject

@djangoproject · Post #539 · 28.12.2017, 12:20

Dash, announced this year, is an open source library for building web applications, especially those that make good use of #data visualization, in pure Python. It is built on top of #Flask, #Plotly.js and #React, and provides abstractions that free you from having to learn those frameworks and let you become productive quickly. #Dash is a #Python framework for building analytical web applications. No JavaScript required. https://plot.ly/products/dash/

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15099 · 27.08.2025, 12:00

#python#audiobooks#epub#kokoro#python#tts You can easily turn e-books in .epub format into high-quality audiobooks using Audiblez, a free tool that uses Kokoro's natural-sounding text-to-speech voices in many languages. It works on Windows, Mac, and Linux, with options for command line or a simple graphical interface. You can choose different voices, adjust reading speed, and even pick specific chapters to convert. Using a GPU speeds up the process significantly. The final audiobook is saved as an .m4b file, playable on most audiobook apps. This saves you time and money compared to hiring narrators and lets you listen to books hands-free anywhere. https://github.com/santinic/audiblez

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15513 · 20.02.2026, 14:30

#python#agents#claude#cursor#databricks#vibecoding The Databricks AI Dev Kit enhances AI-driven development by providing your coding assistant (Claude Code, Cursor, etc.) with trusted Databricks knowledge and best practices. It includes a Python library, MCP server with 50+ tools, markdown skills teaching Databricks patterns, and a web-based builder app. You can build Spark pipelines, jobs, dashboards, knowledge assistants, and deploy ML models faster and smarter. The benefit is that your AI coding assistant gains direct access to Databricks functionality and patterns, enabling you to develop data and AI applications more efficiently with built-in governance and best practices. https://github.com/databricks-solutions/ai-dev-kit

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1636 · 29.08.2023, 20:07

#вакансия#инженер#engineer#DataEngineer#middle#machinelearning#Python#PostgreSQL#SQL#Redis#gitlab#работа#job#удаленно Компания: Sever X Формат: удаленно Занятость: полная, 5/2 💵: от 250 000 руб. 🚀Отличная возможность для опытного Data Engineer реализовать и развить как технические компетенции, так и навыки коммуникации с бизнесом, лидерские качества, навыки формирования команды. С развитием проекта предполагается создание команды под себя, сейчас необходимо возглавить текущие задачи и реализовать их. 🗝задача: поддержка и развитие Data Lake и связанных с ним проектов 📍Основные обязанности •Интеграция с источниками данных и построение ETL-процессов •Разработка и поддержка аналитической отчётности системами и API •Выявление и устранение аномалий в данных •Взаимодействие с другими членами команды 🛠Стек: Основной язык разработки – Python 3.8 Платформа разработки – Яндекс.Облако (Managed Services + виртуальные машины) Хранилища данных – GreenPlum 6.2, PostgreSQL 14, Redis Оркестратор процессов – Apache Airflow 2.0 Система управления версиями – GitLab Контейнеризация приложений – Docker + k8s 📍Обязательные требования •Уверенное владение SQL: базовый синтаксис, транзакции, представления, хранимые процедуры •Опыт интеграции с различными источниками данных: файловые системы (локальные/ftp/sftp), API, SQL и NoSQL базы данных •Понимание принципа работы распределённых баз данных •Знание Python 3: модули pandas, pyodbc (либо другие модули, имплементирующие ODBC), paramiko, requests •Базовые навыки использования Linux 🔥Преимуществом при отборе будет: •Опыт работы с распределёнными хранилищами данных: Hadoop (Hive/Impala), GreenPlum, ClickHouse •Опыт разработки пайплайнов на Apache Airflow •Навыки оптимизации процессов SQL •Опыт реализации RestAPI ⚖️Условия работы и что мы можем предложить взамен: •Место работы: удаленно •Возможны различные варианты оформления •Рассматриваются кандидаты в часовом поясе максимум +5 часов к МСК •Обязательно наличие гражданства РФ •Квартальные премии в размере 30% от квартального оклада •ДМС со стоматологией •Профессиональная и амбициозная команда •Открытая корпоративная культура, атмосфера доверия и сотрудничества •Драйв, высокие скорости, непосредственное влияние на результат 📲контакт: @Oskar17

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14826 · 12.06.2025, 13:00

#jupyter_notebook#ai#llm#llms#multi_modal#openai#python#rag Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a technique that helps improve the accuracy of large language models by fetching relevant information from databases or documents. This approach ensures that the model's responses are based on up-to-date and accurate data, reducing errors and "hallucinations" where the model might provide false information. For users, RAG offers more reliable and trustworthy responses, allowing them to verify the sources used to generate those responses. This method also saves resources by avoiding the need to retrain models with new data. https://github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15571 · 18.03.2026, 12:30

#python#newton_physics#nvidia_warp#physics_simulation#robotics Newton is a free, open-source GPU-accelerated physics engine for fast, accurate robot simulations, built by NVIDIA, Google DeepMind, and Disney Research. Install easily with `pip install "newton[examples]"` and run demos like pendulums, humanoids, cloth, cables, or hands via simple Python commands—it supports Linux/Windows/macOS with NVIDIA GPUs. You benefit by quickly testing robotics ideas with high-speed, differentiable physics for AI training, real-time adaptability, and complex tasks like manipulation, cutting weeks off development time. https://github.com/newton-physics/newton

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14905 · 03.07.2025, 12:30

#python#isaac_sim#omniverse_kit_extension#robot_learning#robotics Isaac Lab is a free, open-source tool that helps you easily create and test robot learning projects using fast, realistic simulations powered by NVIDIA’s Isaac Sim. It supports many robot types and environments, with accurate sensors like cameras and LIDAR, and runs quickly on GPUs. You can train robots using popular AI methods like reinforcement learning, either on your computer or in the cloud. This saves you time and money by letting you develop and improve robot skills virtually before using real hardware. Isaac Lab also has detailed guides and a community to support your learning and projects. This makes robot research and development simpler and more efficient. https://github.com/isaac-sim/IsaacLab

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2139 · 04.06.2024, 06:02

#вакансия Data Engineer в VK Adtech, Москва Департамент создаёт рекламные продукты и инструменты для бизнеса. Это myTarget, рекламный кабинет ВКонтакте и платформа VK Реклама. Наши разработки также интегрированы в другие продукты VK: Одноклассники, Портал и Почту Mail․ru. Всё это открывает бизнесу доступ к 95% мобильной аудитории рунета. В команде минимум бюрократии и максимум возможностей влиять на продукт — воплощение фич от идеи до релиза может занимать всего пару недель. Ищем опытного и самостоятельного дата-инженера, который будет участвовать в создании ML-инструментов. Предстоит разрабатывать и поддерживать код на Scala/Spark (UDF/UDAF, Spark ML Transformers, etc.) и Python (платформа ML/ETL). А ещё помогать команде следить за качеством генерируемых данных. У нас вы будете работать с данными популярных соцсетей (ВК, ОК, Дзен) и других проектов экосистемы VK. Также надеемся, что вам понравится наш кластер Hadoop на примерно 100 петабайтов. Задачи: • Проектировать, разрабатывать и поддерживать инструменты для создания надёжных пайплайнов обработки данных; • участвовать в развитии системы для создания и использования ML-моделей; • исследовать и интегрировать в продукт новые источники данных; • создавать витрины признаков для ML-моделей. Требования: • Знание алгоритмов и структур данных; • умение писать качественный, поддерживаемый код на Scala, Python, SQL; • опыт использования Hadoop, знание механизмов распределённого хранения и обработки данных (HDFS, Spark, Hive); • знакомство с Bash, Git, Linux, Docker; • опыт работы с терминалом по SSH. Будет плюсом: • Умение использовать Luigi, Airflow, Kafka; • опыт написания Spark UDF/UDAF на Catalyst API и трансформеров spark.ml; • знание Java и нюансов JVM; • понимание классических ML-моделей, задач и методов DS. ✍️ Отправить CV и по всем вопросам: https://t.me/olkony #de#ml#engineer#mailru#adtech#spark#python#hadoop#kafka#гибрид#remote#middle#senior

12•••5•••10•••15•••20•••25•••30•••35•••40•••45•••50•••55•••60•••65•••70•••757677787980•••85•••90•••9596