Python 🇺🇦

@pythonuk

Channel's geo and language: Ukraine, Ukrainian

Category: Technologies

▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
@itchannelsbot - реклама

Related channels | Similar channels

Channel's geo and language

Ukraine, Ukrainian

Python 🇺🇦

12 Apr, 12:07

# python3 test.py

print(__name__)

👉 Відповідь

#Python // #practice // Архів книг

798 0 0 10

Модуль pyscreenshot дозволяє робити скріни як всього екрана, так і його частини. Для його роботи має бути коректно встановлена бібліотека pillow.

import pyscreenshot

image = pyscreenshot.grab()

image.save('image.jpg')

Для створення скріншоту використовується метод grab, для збереження — save. Не забудьте встановити бібліотеку командою pip install pyscreenshot.

#pyscreenshot // #practice // Python

1.3k 0 3 1

Python 🇺🇦

11 Apr, 12:07

x ={0}
y = set([1, 2])

print(x + y)

👉 Відповідь

#Python // #practice // Архів книг

1.5k 0 0

Python 🇺🇦

10 Apr, 16:40

Створення системи автоматичного розпізнавання мови на PyTorch і Hugging Face

Вийшов покроковий гайд створення системи автоматичного розпізнавання мови за допомогою PyTorch і Hugging Face — з ним ви зможете:

🔴завантажувати й обробляти мовленнєві дані

🔴налаштовувати попередньо навчену модель Wav2Vec2

🔴оцінювати продуктивність моделі за допомогою коефіцієнта помилок слів (WER)

🔴розгортати модель для перекладу мовлення в текст у режимі реального часу

Мова: 🇬🇧

#PyTorch // #theory // Python

Ознайомитись

1.7k 0 11

Python 🇺🇦

10 Apr, 14:32

🎓 Хочете вийти за межі «типового ML»?

12 квітня відбудеться Data Science & Analytics Meetup — онлайн-подія, де троє досвідчених фахівців з AI/ML поділяться практичними кейсами, які не знайти у мануалах.

📣 Від розпізнавання рослин до прогнозування цін на житло: застосування методів ML

🟠 Як формуються задачі класифікації та регресії
🟠 Обробка даних, відбір бібліотек, побудова моделей
🟠 Метрики та оцінка точності — як зрозуміти, що модель справді працює

📣 ML та персоналізація: як створюються рекомендації?

🟡 Як будується прогноз взаємодій користувачів
🟡 Рекомендаційні системи: sequence models, комбіновані архітектури
🟡 Як впроваджують такі системи в продакшн і як міряють їхню ефективність

📣 Еволюція Computer Vision: від LeNet до сучасних моделей

🟢 Історія CNN: як створювались і змінювались архітектури
🟢 Чому ResNet став проривом
🟢 Що зараз працює у Computer Vision і які тренди формують майбутнє

Крім основного контенту:
✔️ Q&A з кожним зі спікерів
✔️ Бонус-сесія про ІТ-магістратуру
✔️ Корисний бокс після участі

12 квітня, 12:00
Онлайн, безплатно

👉 Реєструйтесь — кількість місць обмежена!

Реєстрація ✅

1.6k 0 3

Python 🇺🇦

10 Apr, 12:07

Вакансія: Python Automation Engineer

Компанія Zultys, постачальник інноваційних рішень уніфікованих комунікацій, шукає на офісну роботу в Києві талановитого автомейшн-інженера з досвідом розробки на Python від 2-х років — для написання скриптів.

📝 Відкрити анкету

#jobs // Архів книг // Python

1.6k 0 4 1

Python 🇺🇦

9 Apr, 20:01

00:26

🖥 Скидаємо на ШІ рутинні завдання в браузері

Тепер для цього є новий безкоштовний інструмент Browser-use — встановлюєте, згодовуєте API-ключ від нейромережі (найкраще підходить GPT-4o) і скидаєте на ШІ всі нудні завдання, які ліньки робити самому.

Приклад — на демо: хлопець попросив прочитати його резюме, знайти релевантні вакансії, зберегти їх у файл, а пізніше почати залишати на них відгуки.

👉 Репо тулзи

👉 Документація

#Python // #news // Архів книг

1.9k 0 32 9

Python 🇺🇦

9 Apr, 14:11

Метод statistics.harmonic_mean() обчислює середнє гармонійне заданого набору даних — воно розраховується наступним чином: якщо є чотири значення (a, b, c і d), то їхнє середнє гармонійне дорівнюватиме 4 / (1/a + 1/b + 1/c + 1/d).

import statistics

print(statistics.harmonic_mean([40, 60, 80]))
# 55.38461538461538

print(statistics.harmonic_mean([10, 30, 50, 70, 90]))
# 27.97513321492007

#Python // #practice // Вакансії IT

1.9k 0 2

Python 🇺🇦

8 Apr, 20:50

x = {0}
x.add([0, 1])

print(x)

👉 Відповідь

#Python // #practice // Архів книг

2k 0 0 1

Python 🇺🇦

8 Apr, 12:07

Оператор циклу while: приклади

На 9-му міні-уроці курсу "Мова програмування Python" розглядаються приклади використання оператору циклу while.

Мова: 🇺🇦

Тривалість: 21 хв

#while // #lessons // Python

Дивитись урок

2.2k 0 1

Python 🇺🇦

7 Apr, 21:28

data = {
'0' : 0,
'1' : 1,
'2' : 2,
}

print(data.popitem())

👉 Відповідь

#Python // #practice // Архів книг

2k 0 0 4

Python 🇺🇦

7 Apr, 14:24

Якщо, раптом, в класі знадобиться функція, яка використовуватиметься лише один раз — то можна скористатися наступним прийомом:

class Foo:
def _normal_call(self):
print('Normal call.')

def call(self):
print( 'First call.')
self.call = self.__normal_call

bar = Foo()

bar.call() # First call.
bar.call() # Normal call.
bar.call() # Normal call.

Останнім рядком методу call є перевизначення цього методу в інший, а саме normal_call. Таким чином, початковий код call буде виконаний лише один раз.

#Python // #practice // Архів книг

2.1k 0 3 5

Python 🇺🇦

6 Apr, 20:21

00:05

📌 Шпаргалка з популярних мережевих протоколів.

#Python // #theory // Вакансії IT

2.4k 0 32

Python 🇺🇦

6 Apr, 18:10

❗️ Безоплатний 8-денний тест-драйв IT професій

▪️ Для бажаючих працювати онлайн і заробляти в $;
▪️ Для тих, хто давно хотів працювати в IT, але не обрав для себе напрям

Тривалість — 8 днів. Заняття проходять вечорами.

На тест-драйві ви спробуєте себе в ролях:
▫️ вебдизайнера,
▫️ розробника,
▫️ дата-аналітика,
▫️ проджекта,
▫️ тестувальника.

✅ Програма розрахована на новачків. У вільний час ви дивитесь короткі лекції та робите цікаві завдання, які перевіряє ментор. Почни новий рік правильно! 🎁

Після реєстрації приємний бонус: Штучний інтелект в IT. Як використовувати AI у 5 ключових ІТ-професіях?.

🔥 Реєструйтесь за посиланням: https://i.goit.global/xoQdC

Зареєструватись ✅

2.4k 0 4

Python 🇺🇦

6 Apr, 12:08

У Python ви можете виконувати множинне присвоювання різних значень різним змінним.

Його можна використовувати не лише з кортежами, а й зі списками, рядками та будь-якими iterable типами.

x, y, z = 1, 2, 3

print(f'{y=}')
# y=2

(a, b, c) = (1, 2, 3)
print(f'{c=}')
# c=3

f, h = [1, 2]
print(f'{h=}')
# h=2

v, n = 'hi'

print(f'{v=}')
# v='h'

❕ Воно дозволяє не використовувати індекси, а значить, зменшує схильність до помилок і робить код більш читабельним.

#Python // #practice // Архів книг

2.2k 0 5

Python 🇺🇦

5 Apr, 20:07

Selenium WebDriver Recipes in Python

Короткий посібник із вирішення проблем для автоматизованого тестування веб-програм за допомогою Selenium WebDriver у Python.

Книга містить сотні рішень реальних проблем з чіткими поясненнями та готовими до запуску тестовими сценаріями Selenium, які ви можете використовувати у своїх проектах.

Рік: 2021

Мова: 🇬🇧

Автор: Zhimin Zhan

#Selenium // #books // Python

Вийняти з архіву

2.3k 0 21

Python 🇺🇦

5 Apr, 12:08

data = {
'0' : 0,
'1' : 1,
'2' : 2,
}

print(data.pop('1'))

👉 Відповідь

#Python // #practice // Архів книг

2.3k 0 0 1

Python 🇺🇦

4 Apr, 20:07

Вакансія: Back-End Python

Компанія Freshcode шукає на віддалену роботу Python-програміста рівня Senior з комерційним досвідом від 5 років — для розробки API та бізнес-логіки із застосуванням LLM.

📝 Відкрити анкету

#jobs // Архів книг // Python

2.6k 0 2

Python 🇺🇦

4 Apr, 12:09

triangular() — це вбудований метод модуля random. Він використовується для повернення випадкового числа з плаваючою комою в діапазоні.

Відмінність від uniform полягає у 3-му параметрі mode — він дозволяє зважити можливий результат ближче до одного з двох інших значень параметра.

import random

low = 10
high = 100
mode = 20

print(random.triangular(low, high, mode))
# 40.6810450252

❕ У цьому прикладі більшість значень будуть ближчими до 10, ніж до 100.

#triangular // #practice // Python

2.6k 0 2 1

Python 🇺🇦

3 Apr, 20:10

Нижнє підкреслення

В Python ім'я змінної може складатися з одного підкреслення: _.

>>> for _ in range(10):
... pass
...
>>> 5 + 7
12
>>> _
12

👆 Хоча зазвичай такі імена недостатньо описові і не повинні використовуватися, є принаймні три випадки, коли вони доречні.

#Python // #practice // Вакансії IT

2.4k 0 1

20 last posts shown.