🎮🚀 NitroGen: Модель для игровых агентов
NitroGen — это открытая модель для создания универсальных игровых агентов, способная предсказывать действия на основе пиксельного ввода. Обученная на крупнейшем наборе данных игрового видео, модель может адаптироваться к новым играм.
🚀Основные моменты:
- Многофункциональная модель для различных игр.
- Обучение на данных из интернет-видео.
- Поддержка адаптации к новым играм после обучения.
- Работает на Windows с Python ≥ 3.12.
📌 GitHub: https://github.com/MineDojo/NitroGen
#python
NitroGen — это открытая модель для создания универсальных игровых агентов, способная предсказывать действия на основе пиксельного ввода. Обученная на крупнейшем наборе данных игрового видео, модель может адаптироваться к новым играм.
🚀Основные моменты:
- Многофункциональная модель для различных игр.
- Обучение на данных из интернет-видео.
- Поддержка адаптации к новым играм после обучения.
- Работает на Windows с Python ≥ 3.12.
📌 GitHub: https://github.com/MineDojo/NitroGen
#python
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
☠️ Один Python-скрипт - убивает потребность в Excel #python #Excel
CSV в папке - и через секунды у тебя:
- быстрый анализ без ручных фильтров
- топ товаров и суммарная выручка
- график продаж по дням
- один повторяемый сценарий вместо 20 кликов
Фишка в том, что ты один раз написал скрипт - и дальше просто кидаешь новые CSV, получая одинаковый отчёт каждый раз.
CSV в папке - и через секунды у тебя:
- быстрый анализ без ручных фильтров
- топ товаров и суммарная выручка
- график продаж по дням
- один повторяемый сценарий вместо 20 кликов
Фишка в том, что ты один раз написал скрипт - и дальше просто кидаешь новые CSV, получая одинаковый отчёт каждый раз.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("sales.csv", parse_dates=["date"])
print("Выручка:", df["revenue"].sum())
print(df.groupby("product")["revenue"].sum().sort_values(ascending=False).head(5))
daily = df.groupby(df["date"].dt.date)["revenue"].sum()
daily.plot(title="Выручка по дням")
plt.tight_layout(); plt.show()
❤4👎2🤬2🔥1
Представь фэнтези-мир, где заклинания - это SQL-запросы, а древние артефакты спрятаны в таблицах и JSON-документах.
🧙Ты - боевой дата-аналитик, который с помощью SQL, Python, ETL и визуализаций охотится за харизматичным злодеем Архивариусом Пакостусом, что ломает индексы, крадёт данные и готовит “шторм данных” на столицу.🔮
В каждом эпизоде тебя ждут: выборы с последствиями, хитрые задачи от простых SELECT до рекурсивных CTE и BigQuery, юмор, эпик и неожиданные повороты.
Хочешь проверить, сможешь ли ты спасти королевство не мечом, а запросами? Тогда добро пожаловать в SQL-квест.
🪄 Начать квест: https://uproger.com/sql-kvest-fentezijnoe-priklyuchenie-dlya-analitikov-dannyh/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3👍2