Lecciones de programación - Python

🔥 Firebase Studio: бесплатно создавайте AI-приложения прямо в браузере! Google анонсировал облачную платформу для быстрой разработки и развертывания полноценных AI-приложений без необходимости установки дополнительного ПО. Теперь можно: 💬 Публиковать приложения в один клик: развертывайте проекты с помощью Firebase App Hosting, Cloud Run или других решений. 💬 Использовать всех популярных языков и фреймворков: включая Python, Go, Java, .NET, Node.js, Next.js, React, Angular, Vue.js, Android и Flutter. 💬 Прототипировать приложения с помощью естественного языка и изображений: опишите идею, добавьте изображения или эскизы, и Firebase Studio сгенерирует рабочий прототип. 💬 Интегрировать с Firebase и Google Cloud: легко подключайте такие сервисы, как Firebase Authentication, Cloud Firestore и Vertex AI. 💬 Работать совместно в реальном времени: делитесь проектами и настраивайте рабочие пространства для командной работы. 💬 БЕСПЛАТНО!

🔥 Создаём сайты по текстовому описанию — БЕСПЛАТНО, без знаний кода и лишней возни! Топ генератор — DeepSite, который работает на базе нейросети DeepSeek. 👨💻 Что умеет: ➡️ Пишете простое описание — и через секунды получаете готовый сайт. ➡️ Нейросеть сама пишет HTML-код и стилизует страницу. ➡️ Можно сразу посмотреть результат и скачать проект. ➡️ Бесплатно и без регистрации. Идеально для тех, кто хочет быстро собрать лендинг, портфолио, сайт-визитку или просто протестировать идею. 👍 Сохраняем и пробуем БЕСПЛАТНО ТУТ

🐳 Шпаргалка по командам Docker docker exec -it test1 bash — Войти в контейнер контейнер test1. docker container start test1 — Запустить контейнер test1 docker ps — показывает список запущенных контейнеров. Некоторые из полезных флагов: -a / --all — список всех контейнеров (по умолчанию показывает только запущенные); -q / --quiet — перечислить только id контейнеров (полезно, когда вам нужны все контейнеры). docker pull — большинство образов создаётся на основе базового образа из Docker Hub. Docker Hub содержит множество готовых образов, которые можно использовать вместо того, чтобы создавать и настраивать свой собственный. Чтобы скачать определённый образ или набор образов (репозиторий), используйте команду docker pull. docker build — эта команда собирает образ Docker из Dockerfile и «контекста». Контекст сборки — это набор файлов, расположенных по определённому пути или URL. Используйте флаг -t, чтобы задать имя образа.

💻 Создайте собственную систему распознавания лиц с OpenCV и Python! OpenCV-Face-Recognition — для всех, кто интересуется компьютерным зрением и хочет реализовать проект по распознаванию лиц в реальном времени. 🗳 Что внутри: 💬 Реализация распознавания лиц в реальном времени с использованием OpenCV и Python. 💬 Подробные инструкции по сбору данных, обучению модели и распознаванию лиц. 💬 Примеры кода для детекции лиц с использованием каскадов Хаара. 💬 Интеграция с Raspberry Pi и PiCam для создания компактных решений. Проект включает три основных этап: 🟢 Сбор данных: захват изображений лиц и сохранение их для обучения. 🟢 Обучение модели: использование собранных данных для обучения алгоритма распознавания. 🟢 Распознавание лиц: идентификация лиц в реальном времени с использованием обученной модели. Подробные инструкции и примеры кода доступны в репозитории.

Ссылка скрыта

Ссылка скрыта

Ссылка скрыта

Ссылка скрыта

Ссылка скрыта