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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3916 · 15 янв.

​🐍Наследование в ООП на примере Python —[9:25] Наследование — это один из главных принципов объектно-ориентированного программирования не только в Python, но и во всех языках в целом. В этом видео вы узнаете, что такое наследование на конкретных примерах, написанных на языке Python. Оно идеально подойдёт для новичков, которые уже знают, как написать «hello world», но ещё не совсем освоили базовые понятия ООП. Перейти к просмотру #видео#python#теория

Результаты

Найдено 2,962 похожих постов

Общий глобальный поиск

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14869 · 26.06.2025, 12:30

#html#data_science#education#machine_learning#machine_learning_algorithms#machinelearning#machinelearning_python#microsoft_for_beginners#ml#python#r#scikit_learn#scikit_learn_python Microsoft’s "Machine Learning for Beginners" is a free, 12-week course with 26 lessons designed to teach classic machine learning using Python and Scikit-learn. It includes quizzes, projects, and assignments to help you learn by doing, with lessons themed around global cultures to keep it engaging. You can access solutions, videos, and even R language versions. The course is beginner-friendly, flexible, and helps build practical skills step-by-step, making it easier to understand and apply machine learning concepts in real-world scenarios. This structured approach boosts your learning retention and prepares you for further study or career growth in ML[1][5]. https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

Великое Наследие

@great_heritage · Post #1792 · 18.02.2026, 14:46

📹 юристы-блоггеры из Санкт-Петербурга сообщают о вопиющем беззаконии, происходящем в Восточном округе города Москвы (район Косино-Ухтомский) ❝Власти снесли дом и оставили человека зимой на улице 9 февраля 2026 года около 11:40 на территорию частного домовладения зашли 5–6 неизвестных лиц, прибывших на тракторе. Один из них был в синей форме с символикой ГБУ и заявил, что они прибыли для демонтажа жилого дома По словам владельца, никаких уведомлений, документов о демонтаже, представителей полиции или актов отключения коммуникаций представлено не было. Работы начались без проверки, находятся ли внутри люди или животные Когда владелец потребовал предъявить документы и разъяснить основания демонтажа, в его адрес поступили угрозы физической расправы, а также была применена сила. Опасаясь за свою жизнь и имущество, он вызвал полицию по номеру 112 Но прибывшие полицейские вместо того, чтобы пресечь беспредел, напротив, задержали хозяина дома и доставили его в участок, где продержали несколько часов. А незаконный (без решения суда) снос дома продолжился В дальнейшем выяснилось, что демонтажные действия могли быть связаны с деятельностью Максима Сатурниновича Мартинес-Телетеа, инспектора Управления контроля за объектами недвижимости по Восточному административному округу Максим Мартинес-Телетеа, который, по словам жильца, неоднократно составлял акты обследования по объекту и направлял их в префектуру ВАО. На основании этих актов создавались комиссии, выносившие решения о демонтаже. При этом ряд решений касался не только данного участка, но и смежных территорий Как утверждает собственник, инспектор регулярно посещал участок, проявляя «явную заинтересованность» и ссылаясь на постановление Правительства Москвы № ПМ-819, предусматривающее демонтаж незаконных объектов. Однако данное постановление, как отмечается, распространяется на юридические лица и не предусматривает снос частных домовладений, тем более без решения суда. В частном секторе, согласно утверждённому мораторию, проверки приостановлены до 2030 года, что делает подобные действия юридически сомнительными Ситуация шоковая, власти без решения суда снесли капитальное строение — единственное жилье, оставив зимой на улице нашего соотечественника и его домашнего питомца. Человек остался без жилья и вещей, а в Следственном комитете сказали, что рассмотрят заявление в течении 30 дней. Все, занавес❞ если не можете загрузить видео в telegram - оно доступно ВКонтакте 📺https://vk.com/video-211186476_456240299 📍 г. Москва, ул. Златоустовская, 45А #СоколинаяГора#КосиноУхтомский#Косино_Ухтомский#ВАО#префектураВАО#снос#беспредел#коррупция#МПЦ#видео#жилье#незаконный#Богачева ✈️ПОДПИСАТЬСЯ 💬Наш чат🤖Наш бот 💙 в ВК ¦ 📺в YouTube

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14639 · 27.04.2025, 13:00

#python#agent_computer_interface#ai_agents#computer_automation#computer_use#grounding#gui_agents#in_context_reinforcement_learning#memory#mllm#planning#retrieval_augmented_generation Agent S2 is a smart AI assistant that handles computer tasks by breaking them into smaller steps and using specialized tools for each part, making it highly adaptable and efficient across different systems like Windows and Android. It outperforms other AI tools in completing complex tasks, learns from experience, and adjusts plans as needed, helping users automate digital work more reliably and effectively. https://github.com/simular-ai/Agent-S

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15561 · 14.03.2026, 12:30

#python#agent#agentic_rag#ai_agents#clawbot#context_database#context_engineering#filesystem#llm#memory#openclaw#opencode#rag#skill OpenViking is a free open-source tool that acts as a context database for AI agents, using a simple file system to organize memories, resources, and skills under viking:// paths. It fixes issues like scattered data, high token costs, weak searches, and untraceable errors with tiered loading (L0 abstracts, L1 overviews, L2 details loaded on demand), recursive directory retrieval, visual traces, and auto-session memory updates. You benefit by building smarter, cheaper agents faster—like managing files—saving up to 96% on tokens while boosting task success by 50%+. https://github.com/volcengine/OpenViking

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15092 · 25.08.2025, 11:30

#python#download_music#hacktoberfest#mp3#music#playlists#python#song#song_lyrics#spotdl#spotdl_cli#spotify#youtube_music spotDL is a fast, easy tool that downloads songs from Spotify playlists by finding them on YouTube, including album art, lyrics, and metadata. You install it via Python’s pip and need FFmpeg for audio processing. It works mainly through the command line and supports batch downloads, syncing playlists, and updating metadata. Audio quality is up to 128 kbps for free users and 256 kbps for YouTube Music Premium users. This tool helps you get your Spotify music offline with metadata, but the quality depends on YouTube sources. It’s great if you want a free, quick way to save Spotify songs with details included. https://github.com/spotDL/spotify-downloader

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14643 · 28.04.2025, 12:00

#python#3d#3d_aigc#3d_generation#diffusion_models#hunyuan3d#image_to_3d#shape#shape_generation#text_to_3d#texture_generation Hunyuan3D 2.0 is a powerful tool that creates detailed 3D models with textures in two steps: first building the shape, then adding colors and materials. It works efficiently on standard computers (as low as 5GB VRAM for basic models) and offers multiple ways to use it, like coding, Blender plugins, or online demos, making it accessible for creating game-ready 3D assets, VR/AR content, or custom designs without needing advanced hardware. https://github.com/Tencent/Hunyuan3D-2

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15401 · 08.01.2026, 12:00

#python#agent#agentic_ai#agentic_framework#agentic_workflow#ai#ai_agents#ai_companion#ai_roleplay#benchmark#framework#llm#mcp#memory#open_source#python#sandbox MemU lets AI systems take in conversations, documents, and media, turn them into structured memories, and store them in a clear three-layer file system. It offers both fast embedding search and deeper LLM-based retrieval, works with many data types, and supports cloud or self-hosted setups with simple APIs. This helps you build AI agents that truly remember past interactions, retrieve the right context when needed, and improve over time, making your applications more accurate, personal, and efficient. https://github.com/NevaMind-AI/memU

Repositorio data science

@repo_science · Post #3134 · 03.05.2023, 22:14

#engineering#machinelearning#cloud#datascience#python#engineer#aws#mathematics#google Roadmap to Become a Professional Machine Learning Engineer ----- Canal principal:@repo_science Cupones:@freecoupons_reposcience -----

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14912 · 03.07.2025, 16:00

#other#artificial_intelligence#artificial_intelligence_projects#awesome#computer_vision#computer_vision_project#data_science#deep_learning#deep_learning_project#machine_learning#machine_learning_projects#nlp#nlp_projects#python You can access a huge, constantly updated list of over 500 artificial intelligence projects with ready-to-use code covering machine learning, deep learning, computer vision, and natural language processing. This collection includes projects for beginners and advanced users, with links to tutorials, datasets, and real-world applications like chatbots, healthcare, and time series forecasting. Using this resource helps you learn AI by doing practical projects, speeding up your coding skills, and building a strong portfolio for jobs or research. It saves you time searching for quality projects and gives you tested, working code to study and modify. https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14724 · 19.05.2025, 21:30

#rust#code_quality#ide#language#language_server#lsp#python#rust#type_check#type_checker#typecheck#typechecker#types#typing Pyrefly is a fast tool for checking Python code. It helps catch mistakes before you run your code, making it easier to write reliable programs. Pyrefly can work with both new and old Python projects, even if they don't have type information. It integrates well with editors like VSCode, providing features like auto-completion and code refactoring. This makes coding faster and more efficient, helping you avoid bugs and making your code easier to understand and maintain. https://github.com/facebook/pyrefly

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14686 · 08.05.2025, 13:00

#python#asr#deeplearning#generative_ai#large_language_models#machine_translation#multimodal#neural_networks#speaker_diariazation#speaker_recognition#speech_synthesis#speech_translation#tts NVIDIA NeMo is a powerful, easy-to-use platform for building, customizing, and deploying generative AI models like large language models (LLMs), vision language models, and speech AI. It lets you quickly train and fine-tune models using pre-built code and checkpoints, supports the latest model architectures, and works on cloud, data center, or edge environments. NeMo 2.0 is even more flexible and scalable, with Python-based configuration and modular design, making it simple to experiment and scale up. The main benefit is that you can create advanced AI applications faster, with less effort, and at lower cost, while getting high performance and easy deployment options[1][2][3]. https://github.com/NVIDIA/NeMo

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14962 · 16.07.2025, 11:30

#typescript#ai#chatgpt#docsgpt#hacktoberfest#information_retrieval#language_model#llm#machine_learning#natural_language_processing#python#pytorch#rag#react#semantic_search#transformers#web_app DocsGPT is an open-source AI tool that helps you quickly find accurate answers from many types of documents and web sources without errors. It supports formats like PDF, DOCX, images, and integrates with websites, APIs, and chat platforms like Discord and Telegram. You can deploy it privately for security, customize it to fit your brand, and connect it to tools for advanced actions. This means you save time searching for information, get reliable answers with sources, and improve productivity whether you’re a developer, support team, or business user. It’s easy to set up and scales well for many users[2][3][4]. https://github.com/arc53/DocsGPT

12•••100•••200•••239240241242243•••246247
НазадСтр. 241 из 247Вперёд