👩‍💻 Конвертируйте PDF в docx с помощью Python

@pythonl

👩‍💻 ERPNext — это полнофункциональная ERP-система на Python с открытым исходным кодом, подходящая для бизнеса любого размера.

🌟 Разработанная на фреймворке Frappe, ERPNext охватывает управление финансами, продажами, закупками, производством, CRM, проектами и кадровыми ресурсами. Она предоставляет гибкий интерфейс и может быть настроена под потребности пользователя, поддерживает многоуровневую отчётность и автоматизацию бизнес-процессов.

🔐 Лицензия: GPL-3.0

🖥 Github

@pythonl

🤲 OpenHands: Code Less, Make More

Платформ для ИИ-агентов для разработки программного обеспечения на базе искусственного интеллекта.

Агенты OpenHands могут делать все, что под силу разработчику—человеку: изменять код, запускать команды, просматривать веб-страницы, вызывать API-интерфейсы и даже копировать фрагменты кода из StackOverflow.

▪Инструкция по быстрому запуску
▪Документация

▪ Github

@pythonl

🔥 AlphaFold 3 — новейшая версия модели искусственного интеллекта на Python от DeepMind и Isomorphic Labs, предназначенная для предсказания структуры и взаимодействий биомолекул, таких как белки, ДНК, РНК и лекарственные вещества.

💡 AlphaFold 3 построена на усовершенствованной архитектуре предыдущей версии (AlphaFold 2) и показывает значительное улучшение точности — до 50% в предсказании взаимодействий различных типов молекул. Это открытие позволяет ученым моделировать сложные молекулярные комплексы для биологических исследований, разработки лекарств и новых методов лечения заболеваний.

Пакет AlphaFold 3 включает в себя все необходимое для теоретического моделирования структуры белка. Для запуска системы необходимо сконфигурировать входной файл JSON, содержащий информацию о белке, например, его идентификатор и аминокислотную последовательность.

Вместе с программным конвейером инференса доступна подробная документация по входным и выходным данным системы, решению известных проблем, настройкам производительности и установке с последующим запуском с помощью Docker.

Для локального использования понадобится ОС Linux (AlphaFold 3 не поддерживает другие операционные системы) примерно 1 ТB дискового пространства для хранения генетических баз данных (рекомендуется SSD), 64 GB RAM, GPU NVIDIA с Compute Capability 8.0 или выше.
Исходные данные, содержащие 5120 токенов, могут поместиться на одном NVIDIA A100 80 ГБ или одном NVIDIA H100 80 ГБ.

⚠️ Получение параметров модели возможно через подачу заявки в Google DeepMind, доступ предоставляется в течении 2-3 дней по итогам рассмотрения обращения.

⚠️ Любая публикация, основанная на результатах, полученных с использованием AlphaFold 3, должна ссылаться на статью «Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3».

⚠️ AlphaFold 3 не является официально поддерживаемым продуктом Google и ее результаты не предназначены, не проверены и не одобрены для клинического использования.


📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA 4.0

🟡Техотчет
🟡Demo
🖥GitHub

@pythonl

👩‍💻 pytorch_sparse — расширения для PyTorch, предназначенные для эффективной обработки разреженных тензоров, что актуально для графовых нейронных сетей и других задач с редкими данными.


🌟 Библиотека включает оптимизированные операции над разреженными тензорами, такие как умножение матриц и индексирование. Она широко используется в задачах, требующих обработки графов и сетевых данных, и поддерживает CUDA для ускорения на GPU.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl

👩‍💻 Khoj — это инструмент на Python с открытым исходным кодом для локального поиска и организации заметок.

🌟 Khoj использует встраиваемую ИИ-модель для индексирования и быстрого поиска информации в заметках и файлах, поддерживая интеграцию с Obsidian, Markdown и другими форматами. Khoj работает локально, обеспечивая безопасность данных и поддержку нескольких форматов для удобства пользователей, которым нужна организация информации на базе ИИ.

🔐 Лицензия: AGPL-3.0

🖥 Github

@pythonl

👩‍💻 Scrapling — это инструмент для веб-скрейпинга, предоставляющий набор готовых функций для сбора данных с веб-сайтов!

💡 Scrapling написан на Python и разработан с целью облегчить извлечение информации из HTML-страниц, делая процесс скрейпинга доступным даже для начинающих пользователей.

🔍 Особенности:

🌟 Удобство использования — разработан для быстрого старта, не требуя сложной настройки.

🌟 Множество предустановленных методов — функции для поиска элементов, анализа данных, работы с таблицами и текстовыми блоками.

🌟 Минимальная зависимость от внешних библиотек — поддерживает основные методы работы с HTML, включая парсинг тегов, CSS-классов и идентификаторов.

🌟 Простота и гибкость — позволяет пользователям создавать кастомные запросы и извлекать данные, подходящие для их целей.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@pythonl

👩‍💻 DocETL — это инструмент на Python для создания и выполнения конвейеров обработки данных, особенно подходящий для сложных задач обработки документов. Он применяет подходы с минимальным кодом и YAML для упрощенного управления потоками данных, обеспечивая модульность и возможность повторных попыток обработки данных при сбоях

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl

🤖 CrewAI: платформа для управления ролевыми играми автономных агентов с искусственным интеллектом. Развивая совместный интеллект, CrewAI позволяет агентам слаженно работать вместе, решая сложные задачи.

🖥 GIthub
⭐️ Docs

@pythonl

🖥 Указание арифметических операции вручную между объектами класса может сделать код менее читабельным.

Метод _add__ в Python обеспечивает изящный арифметический синтаксис между вашими объектами класса и делает код более читабельным и интуитивно понятным.

@pythonl

👩‍💻 pandas-datareader — библиотека для получения финансовых и экономических данных из различных удалённых источников и API, таких как Yahoo Finance, FRED, и World Bank! Это расширение для библиотеки pandas, которое упрощает доступ к данным для анализа.

💡 Основные функции — чтение данных из множества Интернет-источников и кэширование запросов для оптимизации производительности. Библиотека поддерживает Python версии 3.6 и выше и регулярно используется в исследовательской и аналитической среде для работы с временными рядами и финансовыми данными

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@pythonl

👩‍💻 Odoo — большая платформа на Python с открытым исходным кодом для управления бизнес-процессами, включающую множество модулей для управления продажами, складом, бухгалтерией, проектами, CRM и другими аспектами! Odoo разработан как ERP-система, которую можно расширять и адаптировать под различные бизнес-потребности.

🔐 Лицензия: LGPLv3

🖥 Github

@pythonl

👩‍💻 questionary — библиотека для Python, которая предоставляет простой и удобный способ создавать интерактивные текстовые интерфейсы в командной строке! Эта библиотека подходит для создания диалогов с пользователем, например, для выбора из списка, ввода текста или подтверждения.

🔍 Основные возможности Questionary:

🌟 Разнообразие типов вопросов: Ввод текста, Выбор одного варианта из списка, Выбор нескольких вариантов, Подтверждение, Ввод пароля, Слайдер!

🌟 Поддержка настроек: Можно кастомизировать внешний вид и поведение вопросов, есть возможность задать предустановленные значения по умолчанию.

🌟 Интуитивный и минималистичный API.

🌟 Поддержка ANSI-цветов: Возможность стилизовать вопросы для более выразительного отображения.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl

🔥 Курс — создание пользовательских интерфейсов Python с помощью PyQt5!

🕞 Продолжительность: 6:47:47

🔗 Ссылка: *клик*

@pythonl

👩‍💻 ZIM — инструмент на Python для матирования изображений (image matting), особенно полезный для задач по удалению фонов с изображений, где требуется выделить конкретный объект. Этот процесс включает сегментацию объектов и фона с высокими деталями, что часто используется для редактирования изображений и улучшения контента.

🌟 На практике ZIM использует машинное обучение для точного различения границ объектов, обеспечивая четкость и правильность выделения даже на сложных фонах.

🔐 Лицензия: CC BY-NC 4.0

🖥 Github

@pythonl

🖥 Paramiko — библиотека, реализующая протокол SSHv2 на языке Python!

🌟 Эта библиотека предоставляет функциональность как для SSH-клиентов, так и для серверов, включая такие возможности, как удаленное выполнение команд и безопасная передача файлов. Она используется как основа для более высокоуровневых инструментов, таких как Fabric, которые предназначены для автоматизации задач администрирования серверов.

🔐 Лицензия: LGPL-2.1

🖥 Github

@pythonl