🌟 Checkov — инструмент статического анализа кода для инфраструктуры как кода (IaaC)

— brew install checkov

Также Checkov — это инструмент анализа состава программного обеспечения (SCA) для образов и пакетов с открытым исходным кодом.
Сканирует облачную инфраструктуру, созданную с помощью Terraform, Terraform plan, Cloudformation, AWS SAM, Kubernetes, Helm charts, Kustomize, Dockerfile, Serverless, Bicep, OpenAPI или ARM Templates, и обнаруживает ошибки в безопасности и соответствии требованиям.

Checkov также использует Prisma Cloud Application Security — платформу, ориентированную на разработчиков, которая упрощает безопасность облачных сред на протяжении всего жизненного цикла разработки. Prisma Cloud выявляет, исправляет и предотвращает неправильные конфигурации в облачных ресурсах и файлах инфраструктуры как кода.

🖥 GitHub

@pythonl

🖥 Qlib — платформа для количественных инвестиций

— pip install pyqlib

Qlib — это платформа для количественных (quantitative) инвестиций, которая стремится раскрыть потенциал AI и смежных технологий в количественных инвестициях.
Позволяет легко испытывать свои идеи для создания более эффективных стратегий инвестирования.

На изображении приведены различные компоненты, из которых состоит Qlib. Компоненты разработаны как свободно соединенные модули, и каждый из них может быть использован отдельно.

🖥 GitHub
🟡 Доки

@pythonl

🖥 IconMatch

IconMatch — это библиотека на языке Python, созданная на основе OpenCV.

Она позволяет пользователям легко выбирать значки на экране в любой среде, что упрощает добавление данной функциональности в ваши программы.

Основные особенности библиотеки включают обнаружение областей с высокой вероятностью наличия значков, на которые можно нажимать, и определение ближайшего к ним прямоугольника — точки интереса.

• Github

@pythonl

🖥 fabric — Python фреймворк с открытым исходным кодом для извлечения максимальной пользы из AI

git clone https://github.com/danielmiessler/fabric.git
cd fabric
sudo apt install pipx
pipx install .
fabric --setup

fabric представляет собой модульную структуру для решения конкретных задач с помощью продвинутого набора промптов ИИ.

🖥 GitHub
🟡 Обзор fabric от создателя

@pythonl

🖥 Python-скрипт для озвучивания PDF

# Importing necessary libraries
import PyPDF2
import pyttsx3

# Prompt user for the PDF file name
pdf_filename = input("Enter the PDF file name (including extension): ").strip()                        

# Open the PDF file
try:
    with open(pdf_filename, 'rb') as pdf_file:

        # Create a PdfFileReader object
        pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)

        # Get an engine instance for the speech synthesis
        speak = pyttsx3.init()        

        # Iterate through each page and read the text
        for page_num in range(len(pdf_reader.pages)):
            page = pdf_reader.pages[page_num]
            text = page.extract_text()
            if text:
                speak.say(text)
                speak.runAndWait()       

        # Stop the speech engine
        speak.stop()      
        print("Audiobook creation completed.")

except FileNotFoundError:
    print("The specified file was not found.")

except Exception as e:
    print(f"An error occurred: {e}")

@pythonl

⭐️ LM-Studio. Запускаем у себя на ПК АНАЛОГ GPT. Генерируем Flask приложение с помощью ИИ.

https://www.youtube.com/watch?v=bsbW8UoA0zA

@pythonl

🖥 Как легко вырезать фон на изображении с помощью Python

# pip install rembg pillow

from rembg import remove
from PIL import Image

input_path = "in.png"
output_path = "out.png"

input = Image.open(input_path)
output = remove(input)
output.save(output_path)

Перед началом ставим rembg и pillow, конечно же
В процессе подтянется моделька https://github.com/danielgatis/rembg/releases/download/v0.0.0/u2net.onnx

@pythonl