Основные темы включают:
▪️ работу со строками;
▪️ List Comprehension;
▪️ основы алгоритмического дизайна;
▪️ структуры данных;
▪️ классы и объекты.
Цель курса — дать учащимся прочные навыки для работы с научными данными и их обработкой, используя Python.
🔗 Ссылка на курс
#курс #python
@DevOPSitsec
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥2❤1👎1
Это Python-фреймворк с открытым исходным кодом, в котором используется LLM для создания SQL-запросов на основе естественного языка.
✔️ Всё просто: сначала обучаете модель на своих данных, а потом можно задать вопросы на обычном языке.
В ответ модель выдает готовые SQL-запросы, которые можно сразу запускать в своей базе данных.
⚡️ Установка:
pip install vanna▪GitHub: https://github.com/vanna-ai/vanna
@devopsitsec
#python #sql #opensource #vanna #llm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤5🔥5🥴2👎1
🧠 Создайте своего ChatGPT с nanochat!
nanochat — это минималистичный стек для создания LLM, подобного ChatGPT, с легким кодом и без зависимостей. Он позволяет запускать полный цикл от токенизации до веб-интерфейса, чтобы вы могли общаться с вашим собственным ИИ.
🚀Основные моменты:
- Полный стек для создания LLM на одном узле.
- Легкая и настраиваемая кодовая база.
- Веб-интерфейс для общения с ИИ.
- Поддержка различных моделей и уровней производительности.
📌 GitHub: https://github.com/karpathy/nanochat
#python
nanochat — это минималистичный стек для создания LLM, подобного ChatGPT, с легким кодом и без зависимостей. Он позволяет запускать полный цикл от токенизации до веб-интерфейса, чтобы вы могли общаться с вашим собственным ИИ.
🚀Основные моменты:
- Полный стек для создания LLM на одном узле.
- Легкая и настраиваемая кодовая база.
- Веб-интерфейс для общения с ИИ.
- Поддержка различных моделей и уровней производительности.
📌 GitHub: https://github.com/karpathy/nanochat
#python
❤4👍1🔥1
📝🔍 Утилита для восстановления текста из редактированных PDF
Этот инструмент на Python позволяет извлекать текст из PDF-файлов, где текст визуально скрыт, но все еще доступен для копирования. Он предназначен для анализа документов и проверки практик редактирования, сохраняя оригинальную разметку и пагинацию.
🚀Основные моменты:
- Извлекает скрытый текст с учетом его позиции
- Сохраняет оригинальный размер страниц
- Предлагает два режима вывода: параллельный и наложение
- Идеален для аудита и визуальной проверки редактирования
📌 GitHub: https://github.com/leedrake5/unredact
#python
Этот инструмент на Python позволяет извлекать текст из PDF-файлов, где текст визуально скрыт, но все еще доступен для копирования. Он предназначен для анализа документов и проверки практик редактирования, сохраняя оригинальную разметку и пагинацию.
🚀Основные моменты:
- Извлекает скрытый текст с учетом его позиции
- Сохраняет оригинальный размер страниц
- Предлагает два режима вывода: параллельный и наложение
- Идеален для аудита и визуальной проверки редактирования
📌 GitHub: https://github.com/leedrake5/unredact
#python
😁15👍4❤2🔥1🤔1🤣1
💻 Какой язык программирования лучше для обучения?
Многие школы используют Java, C#, C или C++, но всё больше образовательных программ переходят на Python.
У Python есть очевидный плюс — на нём легче начать. Это помогает студентам быстрее увидеть результат и сохранять мотивацию.
Но есть и минус.
Python сильно абстрагирует низкоуровневые детали, поэтому студентам сложнее понять, как работают структуры данных, память и другие фундаментальные вещи.
Лично я считаю, что программисты должны становиться polyglots — людьми, которые знают несколько языков.
Фокусироваться на одном языке — стратегическая ошибка.
Но влияет ли язык на результаты обучения?
Исследование John R. Hott (ACM ICER 2025) показывает: почти никак.
Студенты, которые выполняли задания:
- только на Python
- только на Java
- на смеси языков
показали статистически одинаковые результаты.
Не было значимых различий:
- в оценках за программирование
- в письменных заданиях
- в тестах и квизах
- в уровне сложности, который испытывали студенты
Вывод исследования простой:
👉 выбор языка программирования почти не влияет на результаты обучения.
То есть преподавателям не стоит слишком переживать о том, какой язык выбрать для курса.
Гораздо важнее другое.
Вместо бесконечных споров *Python vs Java vs C++* стоит учить студентов:
- как создавать продукты
- как запускать проекты
- как строить бизнес
- как быть независимыми от технологических трендов
Как пишет Zed Shaw в эссе
“AI Didn't Kill Programming, You Did”:
проблема не в AI и не в языках программирования — проблема в том, как люди учатся программированию.
Главная мысль:
🚀 программирование можно выучить на любом языке.
Начните с Logo.
Попробуйте Ada.
Изучите Python, Go, Rust или C.
А ещё лучше — попробуйте придумать свой язык программирования.
Именно так и начинается настоящее понимание компьютеров.
Исследование
https://engineering.virginia.edu/faculty/john-r-hott
Эссе
https://learncodethehardway.com/blog/39-ai-didnt-kill-programming-you-did/
#programming #education #python #java
Многие школы используют Java, C#, C или C++, но всё больше образовательных программ переходят на Python.
У Python есть очевидный плюс — на нём легче начать. Это помогает студентам быстрее увидеть результат и сохранять мотивацию.
Но есть и минус.
Python сильно абстрагирует низкоуровневые детали, поэтому студентам сложнее понять, как работают структуры данных, память и другие фундаментальные вещи.
Лично я считаю, что программисты должны становиться polyglots — людьми, которые знают несколько языков.
Фокусироваться на одном языке — стратегическая ошибка.
Но влияет ли язык на результаты обучения?
Исследование John R. Hott (ACM ICER 2025) показывает: почти никак.
Студенты, которые выполняли задания:
- только на Python
- только на Java
- на смеси языков
показали статистически одинаковые результаты.
Не было значимых различий:
- в оценках за программирование
- в письменных заданиях
- в тестах и квизах
- в уровне сложности, который испытывали студенты
Вывод исследования простой:
👉 выбор языка программирования почти не влияет на результаты обучения.
То есть преподавателям не стоит слишком переживать о том, какой язык выбрать для курса.
Гораздо важнее другое.
Вместо бесконечных споров *Python vs Java vs C++* стоит учить студентов:
- как создавать продукты
- как запускать проекты
- как строить бизнес
- как быть независимыми от технологических трендов
Как пишет Zed Shaw в эссе
“AI Didn't Kill Programming, You Did”:
проблема не в AI и не в языках программирования — проблема в том, как люди учатся программированию.
Главная мысль:
🚀 программирование можно выучить на любом языке.
Начните с Logo.
Попробуйте Ada.
Изучите Python, Go, Rust или C.
А ещё лучше — попробуйте придумать свой язык программирования.
Именно так и начинается настоящее понимание компьютеров.
Исследование
https://engineering.virginia.edu/faculty/john-r-hott
Эссе
https://learncodethehardway.com/blog/39-ai-didnt-kill-programming-you-did/
#programming #education #python #java
👍5🥴5❤2