Найти похожее

#Unicom#Qinglong#Python#联通#青龙#获取token 😀联通自动登录与Token获取脚本 👤脚本作者信息 • 原作者：Brian (Yaohuo ID: 10103) • 功能描述：通过账号密码登录，自动输出并生成 ecs_token、token_online 和 appid 变量。 ⠀ 📦环境依赖准备 在使用脚本前，请确保在青龙面板的「依赖管理」->「Python3」中安装了以下依赖： • pycryptodome • RSA • PyExecJS • requests ⠀ 📝账号变量配置 在「环境变量」中添加账号密码，支持以下两种变量名（二选一即可）： • 多账号变量：UNICOM_ACCOUNTS_OLD 格式：手机号1#密码1@手机号2#密码2 • 单账号变量：UNICOM_ACCOUNTS_PWD 格式：手机号#密码 ⠀ 🚀自动化运行说明 配置完成后直接运行脚本，无需手动抓包。脚本执行成功后，会自动在青龙环境变量中生成以下变量供后续任务调用： • UNICOM_ACCOUNTS_ECS (包含 ecs_token) • UNICOM_ACCOUNTS_APPID (包含 token_online 和 appid) • 文件PY格式，后缀去掉html ⠀ 🔘@TossLab🔘@TossLabChannel

#Python#FastAPI 🐍 Complete FastAPI masterclass from scratch Learn everything about FastApi with Python, Full Stack, OAuth2, SQLAlchemy, RESTful APIs, and practice projects ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

#python#plot 🎻 Violin Plot using Python Violin plot (violin plot) allows you to visualize the distribution of a numerical variable across one or more groups. Each "violin" represents a group or variable ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

#Python#DS 🐍 Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp Learn how to use NumPy, Pandas, Seaborn , Matplotlib , Plotly , Scikit-Learn , Machine Learning, Tensorflow , and more! 🗣 Jose Portilla ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

#Python#temporalSeries 📊 Curso de series temporales multivariate con Python ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

#python#vision 📚 Computer Vision (2023) ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

#python#cheatsheets Here is an amazing Python cheat sheet for you all! ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

🐍 Use the #Pillow package in Python to change the brightness of your images in #Python! ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

#Python#regularExpressions 🐍 Regular Expressions in Python: Free course 📌Course ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

#python#blockchain 💰 Learn about Python and Blockchain: The Complete Guide! Blockchain technology explained. Cryptocurrency, cryptography, transactions & programming in the best Blockchain course 🗣️: Mammoth Interactive, John Bura 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

#python#agentic_coding#llm_agent DeepCode is an AI-powered platform that automates turning research papers, text, and URLs into high-quality, production-ready code for algorithms, front-end, and back-end development. It uses a multi-agent system to analyze complex documents, plan code structure, find relevant code references, and generate tested, documented code efficiently. You can interact with it via a user-friendly web interface or a professional command-line interface. This saves you time and effort by automating complex coding tasks, speeding up development, and reducing errors, letting you focus on innovation rather than manual coding details. It supports integration with popular tools and offers real-time progress tracking. https://github.com/HKUDS/DeepCode

#вакансия#москва#python#ML#DS#NLP#LLM#agents NLP Data Scientist (AI-агенты) Всем привет! 👋 Мы - команда центра развития искусственного интеллекта в российском топ банке. Разрабатываем и внедряем AI-решения в ключевые бизнес-процессы. Сейчас мы строим прикладных AI-агентов для HR-направления: подбор, оценка, развитие сотрудников, внутренние сервисы для рекрутеров и руководителей. Ищем NLP data scientist, который умеет проектировать и улучшать рабочие AI-системы: с инструментами, качественной оценкой и измеримым влиянием на бизнес-метрики. Рассматриваем Middle и Senior позиции. Чем предстоит заниматься - Проектировать и развивать LLM и агентные решения для HR-сценариев: от постановки задачи и анализа процесса до PoC, MVP и production-ready решения совместно с ML Engineer. - Разрабатывать архитектуры AI-агентов: orchestration, tool use, retrieval, memory, multi-step workflows, guardrails. - Формировать гипотезы, запускать эксперименты и улучшать качество системы на основе метрик и обратной связи пользователей. - Вместе с бизнес-заказчиком уточнять требования и фиксировать постановку задачи. Что для нас важно - 3+ лет опыта в Data Science / ML, из них заметная часть в NLP, LLM. - Практический опыт создания прикладных LLM-систем и агентов: RAG, tool calling, agentic workflows, multi-step reasoning, structured output. - Глубокие знания в NLP (статистические методы, нейронные сети, трансформеры) и уверенная база в классическом ML. - Понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering. - Опыт разработки на Python, пишете чистый и поддерживаемый код Плюсом будет - Опыт разработки RAG-систем и работы с векторными хранилищами - Опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью Мы предлагаем - Вилка: 200-350 net + годовая премия 2-4 оклада (с сильными кандидатами готовы отдельно обсуждать условия) - Комфортный современный офис в г.Москва - Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю) - Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия - Корпоративный спортзал и зоны отдыха - ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа Если интересно, пишите в личку @yegor_saf