21.10.2023 12:35

Bílá mafie

[https://jaknatoo.blogspot.com/2023/09/bila-mafie.html]
Mafie bílých límečkůSněžím! Deník bílé mafiemachinací a korupce v českém zdravotnictvíOperace Rathambiciózní lékařiZametli něco pod stůl? Angažmá GIBS je podezřelé, upozorňuje Kmenta na kauzu IKEMMatěj Skalický mluví s Jaroslavem Kmentou, investigativním novinářem časopisu ReportérZločiny v IKEM - Jaroslav KmentaJe to gangsterka v bílých pláštích. Zločinů je v IKEM víc, než jsme vůbec tušili, říká KmentaPodcast: Podezřelý IKEM. Kmenta našel díry ve vyšetřováníKlíčoví aktéři boje o moc v IKEM. Tři obvinění nemusí být konečné čísloSKY-SOFTLukšikova stájHilberthttps://www.investigace.com/inpage/pripady/Nedodělek GIBS? Dění v IKEMu vyvolává nepříjemné otázky „Nový vhled do fungování nemocnice.“ Kam dovedlo policisty pátrání v IKEMMatematika zločinu - Podcastový krimi seriál dle skutečnosti 2020Postřelený investigativní novinář v nemocnici zemřel. De Vries psal o podsvětíV Nizozemsku zemřel známý novinář Peter de VriesKomenský: samosvojnost jednoznačně nežádoucí a nemravná

07.10.2023 18:00

Jak škodí zdraví emise benzin nafta LPG

[https://jaknatoo.blogspot.com/2023/08/jak-skodi-zdravi-emise-benzin-nafta-lpg.html]
Důsledky toxických výfukových emisí  x.comToxické výfukové emise a rozdíl benzín vs. nafta  x.comHyundai Genesis Coupe 3.8l V6Dodge RAM 5,7l V8Propane Vehicle EmissionsWhat Are LPG Emissions?An Assessment of Tail-Pipe Emissions from Petrol and LPG Fuelled Vehicles in GhanaReal Driving Emission from Vehicle Fuelled by Petrol and Liquefied Petroleum Gas (LPG)A comparison of exhaust emissions from vehicles fuelled with petrol, LPG and CNGPropane vs Natural Gas: What You Need to Know About Going GreenA comparison of exhaust emissions from vehicles fuelled with petrol, LPG and CNGLPG - Liquefied Petroleum Gas - zkapalněný ropný plynZákladní informace o LPG a o jízdě na zkapalněný ropný plyn

05.10.2023 22:35

How to learn Python and Machine Learning ML

[https://jaknatoo.blogspot.com/2023/10/how-to-learn-python-and-machine-learning-ml.html]
How to learn Python FAST with ChatGPT and Bard?Pravděpodobnost a kombinatorika korelace neznamená kauzalituKapitola 2: PravděpodobnostCesta, jak se rychle naučit Python (FAST), může vypadat následovně:Základní porozumění programování: Než začnete s Pythonem, je důležité mít základní povědomí o programování a jeho konceptech. Měli byste se seznámit s pojmy jako proměnné, podmínky, smyčky a funkce.Instalace Pythonu: Stáhněte si nejnovější verzi Pythonu z oficiální webové stránky Pythonu (python.org) a nainstalujte ji na svém počítači.Vývojové prostředí (IDE): Zvolte si vhodné vývojové prostředí pro psaní Python kódu. Doporučuje se používat IDE jako PyCharm, Visual Studio Code nebo Jupyter Notebook.Základní syntaxe: Začněte se seznamovat s syntaxí Pythonu. To zahrnuje práci s proměnnými, datovými typy, podmínkami a smyčkami. Online kurzy nebo knihy o Pythonu mohou být užitečné.Projekty pro praxi: Nejlepším způsobem, jak se rychle naučit Python, je praxe. Začněte jednoduchými projekty, jako je kalkulačka, základní webová stránka nebo automatizace úkolů na vašem počítači.Online zdroje: Internet je plný užitečných zdrojů, jako jsou videa na YouTube, online kurzy na platformách jako Coursera, Udemy nebo Codecademy, a také Python komunita, kde můžete hledat rady a řešení problémů.Čtení kódu: Pro lepší porozumění Pythonu čtěte kód napsaný zkušenými programátory. To vám pomůže získat dojem o tom, jaký kód je "pythonic," tedy psaný v souladu s Pythonovými konvencemi.Praxe a projekty: Pokračujte v tvorbě vlastních projektů a aplikací. Můžete se pokusit o vytvoření her, webových aplikací, automatizaci úkol nebo analyzování dat.Debugování a testování: Naučte se debugovat kód a psát testy pro své aplikace. To vám pomůže vytvořit spolehlivý a efektivní kód.Učení se neustále: Programovací jazyky se neustále vyvíjejí, takže je důležité zůstat v obraze. Čtěte novinky, sledujte vývoj Pythonu a učte se nové knihovny a technologie.Důležité je mít trpělivost a nevzdávat se. Naučení se programovat vyžaduje čas a úsilí, ale Python je výborným jazykem pro začátečníky a umožňuje rychlý pokrok.8 -10 týdenní plán pro učení se základů Pythonu, rozdělený na 5 dní v týdnu:Týden 1: Úvod do PythonuDen 1-2: Stažení a instalace Pythonu, základní příkazy a výstupy.Den 3-4: Práce s proměnnými, datové typy (čísla, řetězce, seznamy) a operace s nimi.Den 5-6: Základní podmínky (if, else, elif).Týden 2: Smyčky a funkceDen 1-2: Smyčky (for, while) a jak používat je k opakování činností.Den 3-4: Funkce, definice a volání funkcí.Den 5-6: Praktické cvičení s funkcemi a smyčkami.Týden 3: Seznamy a řetězceDen 1-2: Práce s seznamy (vytvoření, indexování, změna, mazání prvků).Den 3-4: Práce s řetězci (indexování, rež, spojování).Den 5-6: Projekt: jednoduchý úkolový seznam.Týden 4: Soubory a výjimkyDen 1-2: Práce se soubory (čtení, psaní, uzavírání souborů).Den 3-4: Základní práce s výjimkami a ošetřováním chyb.Den 5-6: Projekt: jednoduchá aplikace pro čtení a zápis do souborů.Týden 5: Funkce a modulyDen 1-2: Pokročilá práce s funkcemi, argumenty a návratové hodnoty.Den 3-4: Vytváření vlastních modulů a importování modulů.Den 5-6: Projekt: Vytvoření jednoduchého vlastního modulu pro zpracování dat.Týden 6: Objektově orientované programování (OOP)Den 1-2: Úvod do OOP, třídy a objekty.Den 3-4: Metody a vlastnosti tříd, dědičnost.Den 5-6: Projekt: Vytvoření jednoduché aplikace s použitím OOP.Týden 7: Práce s databázemi a APIDen 1-2: Práce s SQLite databází v Pythonu.Den 3-4: Základy práce s API a HTTP požadavky.Den 5-6: Projekt: Vytvoření aplikace, která čte a zapisuje do databáze a komunikuje s externím API.Týden 8-10: Závěr a další krokyDen 1-3 (Týden 8): Závěrečné projekty a cvičení na zdokonalení dovedností.Den 4-5 (Týden 9): Přehled pokročilých konceptů Pythonu (generátory, dekorátory, komprehenze).Den 6-7 (Týden 10): Pokračujte ve studiu pokročilejších tématických oblastí, které vás zajímají (web development, data science, automatizace, atd.).Tímto plánem byste měli získat silný základ Pythonu a můžete pokračovat ve studiu pokročilých konceptů nebo se soustředit na konkrétní oblasti, které vás zajímají. Nezapomeňte cvičit a experimentovat s programováním, protože praxe je klíčem k úspěchu.https://www.youtube.com/@Indently/videosHow I would learn Machine Learning (if I could start over)Patrick v tomto videu doporučuje následující cestu pro učení strojového učení:Základy matematiky: Patrick zdůrazňuje důležitost základního porozumění matematice, i když moderní nástroje pro strojové učení abstrahují matematiku. Doporučuje zdarma dostupné kurzy na Khan Academy pro základy matematiky.Naučte se Python: Python je klíčovým programovacím jazykem pro strojové učení, a proto doporučuje získat solidní dovednosti v Pythonu. Doporučuje dva bezplatné kurzy na YouTube pro začátečníky a mírně pokročilé.Naučte se klíčové knihovny: Patrick doporučuje získat základní znalosti klíčových knihoven pro strojové učení, datovou vědu a vizualizaci dat v Pythonu, jako jsou NumPy, Pandas a Matplotlib. Doporučuje kurz k těmto knihovnám.Absolvujte specializaci v oboru strojového učení: Doporučuje absolvovat specializaci od Andrew Nga na Coursera, která zahrnuje tři kurzy a poskytuje zkušenosti s použitím knihoven jako NumPy, scikit-learn a TensorFlow.Implementujte algoritmy od základu: Patrick navrhuje implementovat několik algoritmů strojového učení od základu v Pythonu s využitím pouze čistého Pythonu a knihovny NumPy. Toto je volitelné, ale může pomoci k lepšímu porozumění konceptům strojového učení.Učte se o přípravě dat: Patrick doporučuje absolvovat kurzy na Kaggle, které se zabývají přípravou dat, což je důležitý aspekt strojového učení.Praxe na Kaggle: Nakonec doporučuje praktikovat na platformě Kaggle, kde můžete řešit reálné problémy strojového učení a budovat si tak portfolio. Kaggle také umožňuje soutěžit s dalšími a zdokonalovat své dovednosti.GitHub Copilot Just Changed the Game(17) GitHub Copilot Just Changed the Game - YouTube15 Python Libraries You Should Know About in 2023OpenAI’s ChatGPT Makes A Game For $1!I Tried All 757 ChatGPT Plugins, These are the 6 You Need To KnowGetAClass - PhysicsBernoulli's principlehttps://www.youtube.com/@getaclass_physics/videos

04.10.2023 23:14

Trading strategy models description

[https://jaknatoo.blogspot.com/2023/08/trading-strategy-models-description.html]
Trading models backtest EA, AOS description Ultimate Guide to Master Prompt Engineeringproject - projekt - jak psát strukturu dotazů dotazyamerická výnosová křivka - bondsyield curvelong term borrowing cost Here it is. The great bear steepening. This is a significant bond rout. The yield curve is flattening out.#Bonds #FixedIncome #Investing pic.twitter.com/EqNklKzjXS— James Eagle (@JamesEagle17) October 6, 2023 trading strategy examplesPopis obchodní strategie - obchodních strategiíMA & MACD & RSI & ADXBuy position is opened if:Sell position is opened if:https://ctrader.com/algos/cbots/show/3304MACD and RSI Trading Strategy (Rules, Setup, Backtest - 80% Win Rate)https://www.quantifiedstrategies.com/macd-and-rsi-strategyTrading Strategies Using the Relative Strength Index Indicatorhttps://www.tradingsim.com/blog/relative-strength-index-rsiRSI Indicator: Description, Trading Strategies, Combining with Other Indicatorshttps://blog.roboforex.com/blog/2019/08/08/rsi-indicator-description-trading-combining/#Searching_for_divergencesDesign and analysis of momentum trading strategieswww.ResearchGate.netStudie - trading strategieshttps://www.researchgate.net/search/publication?q=trading%20strategiesData Export Ticks - Saves to CSVhttps://ctrader.com/algos/cbots/show/588Prompt Generatorhttps://thestoryshack.com/tools/writing-prompt-generatorhttps://www.feedough.com/ai-prompt-generatorhttps://twitter.com/takis2910/status/1648381842943344652https://twitter.com/takis2910/status/1646474762346962944https://twitter.com/FreightAlley/status/1646472723944599552#PCARhttps://twitter.com/search?q=%24PCARMeet The Kid Who Made $1M with ChatGPT - eBook Porovnání cen obchodů - Market price comparisonhttps://heisse-preise.ioAnatomie supermarketu - Metodika popis projektuhttps://www.dossier.at/dossiers/supermaerkte/quellen/anatomie-eines-supermarkts-die-methodikPC HW CHIPhttps://www.zive.cz/poradna/jak-vybrat-procesor-do-pc-/-nb-/sc-20-cq-722265/default.aspx

04.10.2023 17:56

AI coding

[https://jaknatoo.blogspot.com/2023/08/ai-coding.html]
Programming Is NOT Enough | Add these 7 skills…CoopilotCoding CopilotCoding777codeprogramprogramování 10-veci-ktere-jste-odkladali-na-jindy-ale-ted-je-konecne-muzete-udelathttps://www.zive.cz/clanky/10-veci-ktere-jste-odkladali-na-jindy-ale-ted-je-konecne-muzete-udelat/sc-3-a-203227/default.aspx

02.10.2023 21:42

Tepelná čerpadla

[https://jaknatoo.blogspot.com/2020/08/tepelna-cerpadla.html]
TZB-info / Vytápění / Tepelná čerpadla https://vytapeni.tzb-info.cz/tepelna-cerpadla Woltair radí, jak vytápět co nejlevněji s tepelným čerpadlem agregátor superfixvoltapp woltappWoltair Napojení zdroje tepla přes hydraulický věnec nebo termohydraulický rozdělovač Přerušované vytápění tepelným čerpadlem Tepelné čerpadlo TČ

01.10.2023 19:00

Jak velký je vesmír?

[https://jaknatoo.blogspot.com/2023/08/jak-velky-je-vesmir.html]
Jak obrovský je vesmír?Pozorovatelný vesmír je velký 8.807.000.000.000.000.000.000.000 To je 8.807 sextilionů km.Číselná hodnota 8,807 následovaná 21 nulami, což se zapisuje jako 8,807 x 10^21.Ze země pozorovatelný vesmír, je část vesmíru, ze které mohlo od vzniku vesmíru dorazit elektromagnetické záření na Zemi. Pozorovatelný vesmír, má průměr odhadovaný na obrovských 93 miliard světelných let. To nám dává představu o enormním rozsahu vesmíru, který můžeme pozorovat.Toto číslo (93) je založeno na pozorování rozpínání vesmíru a na faktu, že světlo nemá nekonečnou rychlost. To znamená, že nejvzdálenější objekty, které můžeme vidět, byly viditelné od doby Velkého třesku (Big Bangu) a světlo od nich putovalo k nám po celou dobu existence vesmíru.Rychlost, kterou se vesmír rozpíná, činí 75 km/s na každý megaparsek vzdálenosti. To znamená, že na každý megaparsek vesmírné vzdálenosti se objekty vzdalují od sebe rychlostí 75 kilometrů za sekundu. Jedna megaparsek představuje vzdálenost zhruba 3,26 milionů světelných let.Toto měřítko nám pomáhá porozumět rychlosti rozpínání vesmíru.Rychlost světla ve vakuu dosahuje přesně 299 792 458 metrů za sekundu, což odpovídá přibližně 1 079 252 848 kilometrům za hodinu nebo přibližně 9,461 bilionům kilometrů za rok. Toto měřítko nám umožňuje porovnat rychlost světla s velikostí některých vesmírných jevů.Pro přepočet 93 miliard světelných let na kilometry použijeme rychlost světla ve vakuu, která je přibližně 299 792 458 metrů za sekundu.Světelný rok je vzdálenost, kterou světlo urazí za jeden rok, což je přibližně 9,461 bilionů kilometrů. Takže:93 miliard světelných let x 9,461 bilionů kilometrů/světelný rok ≈ 8,807 x 10^24 kilometrů.93 miliard světelných let odpovídá přibližně 8,807 sextilionům kilometrů.8,807 sextilionům odpovídá číselná hodnota 8,807 následovaná 21 nulami, což se zapisuje jako 8,807 x 10^21.Speed of Light Calculator (omnicalculator.com)Jaká je velikost Mléčné dráhy?Mléčná dráha má průměr přibližně mezi 150 a 200 tisíci světelnými lety, což je značně menší než průměr pozorovatelného vesmíru.Hvězdný disk Mléčné dráhy má průměr přibližně 100 tisíc světelných let a jeho tloušťka činí přibližně 1 tisíc světelných let. To nám ukazuje, jak monumentální je naše galaxie ve srovnání s jinými galaxiemi ve vesmíru viz níže.Mléčná dráha má průměr přibližně mezi 150 a 200 tisíci světelnými lety, zatímco průměr pozorovatelného vesmíru je odhadován na 93 miliard světelných let. Abychom zjistili, kolikrát je průměr Mléčné dráhy menší než průměr pozorovatelného vesmíru, můžeme provést následující výpočet:(Průměr pozorovatelného vesmíru) / (Průměr Mléčné dráhy) = (93 miliard světelných let) / (150 tisíc světelných let) ≈ 620 000 krátTo znamená, že průměr pozorovatelného vesmíru je zhruba 620 000 krát větší než průměr Mléčné dráhy.Jak velká je Sluneční soustava?Sluneční soustavu tvoří 8 hlavních planet, 5 trpasličích planet, více než 150 měsíců kolem těchto planet a různá menší tělesa jako planetky, komety a meteoroidy. Slunce, centrální hvězda naší soustavy, má hmotnost přibližně 330 000krát větší než Země a představuje téměř 99,8% hmotnosti celé Sluneční soustavy. Průměr Slunce je zhruba 1 400 000 km, což je přibližně 109krát větší než průměr Země.Vzdálenosti mezi planetami v naší soustavě se pohybují od několika milionů kilometrů (např. mezi Zemí a Venuší) až po více než 4 miliardy kilometrů (např. mezi Neptunem a Sluncem). Nejvzdálenější objekt v soustavě, trpasličí planeta Sedna, je od Slunce vzdálen kolem 937 miliard kilometrů. To nám dává představu o rozsahu naší Sluneční soustavy a jejích jednotlivých členů.Vzdálenosti mezi planetami sluneční soustavy Liší se v závislosti na jejich polohách na dráze kolem Slunce. Tyto vzdálenosti se měří v astronomických jednotkách (AU), což je průměrná vzdálenost mezi Zemí a Sluncem, což činí přibližně 149,6 milionu kilometrů. Následující seznam uvádí průměrné vzdálenosti planet od Slunce v astronomických jednotkách:Merkur: Průměrná vzdálenost od Slunce je asi 0,39 AU (přibližně 58 milionů kilometrů).Venuše: Průměrná vzdálenost od Slunce je asi 0,72 AU (přibližně 108 milionů kilometrů).Země: Průměrná vzdálenost od Slunce je 1 AU (přibližně 149,6 milionu kilometrů).Mars: Průměrná vzdálenost od Slunce je asi 1,52 AU (přibližně 227 milionů kilometrů).Jupiter: Průměrná vzdálenost od Slunce je asi 5,2 AU (přibližně 778 milionů kilometrů).Saturn: Průměrná vzdálenost od Slunce je asi 9,58 AU (přibližně 1,43 miliardy kilometrů).Uran: Průměrná vzdálenost od Slunce je asi 19,22 AU (přibližně 2,87 miliardy kilometrů).Neptun: Průměrná vzdálenost od Slunce je asi 30,05 AU (přibližně 4,5 miliardy kilometrů).Tyto hodnoty jsou průměrné vzdálenosti, protože dráhy planet nejsou perfektní kruhy, ale mají spíše eliptický tvar, takže vzdálenosti se mohou měnit v průběhu jejich oběhů kolem Slunce.Následující seznam uvádí průměrné vzdálenosti planet od Země v astronomických jednotkách AU:Merkur: Průměrná vzdálenost od Země se pohybuje mezi 0,62 AU a 2,19 AU. Nejbližší Merkur může být k Zemi, když se nachází na straně Slunce od Země, a nejdále je, když je na opačné straně Slunce.Venuše: Průměrná vzdálenost od Země se pohybuje mezi 0,28 AU a 1,72 AU. Venuše je nejblíže k Zemi, když se nachází na opačné straně Slunce.Mars: Průměrná vzdálenost od Země se pohybuje mezi 0,52 AU a 2,66 AU. Mars je nejblíže k Zemi, když se nachází na straně Slunce od Země, a nejdále je, když je na opačné straně Slunce.Jupiter: Průměrná vzdálenost od Země se pohybuje mezi 3,91 AU a 6,41 AU. Jupiter je nejblíže k Zemi, když se nachází na straně Slunce od Země, a nejdále je, když je na opačné straně Slunce.Saturn: Průměrná vzdálenost od Země se pohybuje mezi 7,53 AU a 11,06 AU. Saturn je nejblíže k Zemi, když se nachází na straně Slunce od Země, a nejdále je, když je na opačné straně Slunce.Uran: Průměrná vzdálenost od Země se pohybuje mezi 17,68 AU a 20,98 AU. Uran je nejblíže k Zemi, když se nachází na straně Slunce od Země, a nejdále je, když je na opačné straně Slunce.Neptun: Průměrná vzdálenost od Země se pohybuje mezi 27,72 AU a 30,89 AU. Neptun je nejblíže k Zemi, když se nachází na straně Slunce od Země, a nejdále je, když je na opačné straně Slunce.Vzdálenosti planet od Země se mohou měnit v průběhu jejich oběhů kolem Slunce kvůli eliptickým dráhám a různým polohám na dráze.Galaxie jsou různorodé a mají různé velikosti. Místní skupina: Tato skupina zahrnuje naši Mléčnou dráhu, Andromedovou galaxii a několik dalších menších galaxií. Průměr celé Místní skupiny je kolem 10 milionů světelných let.GalaxieVzdálenost od Země (světelné roky)Vzdálenost od Země (kilometry)Velký Magellanův mrak (LMC)Přibližně 163 000 světelných letPřibližně 1,54 x 10^21 kilometrůMalý Magellanův mrak (SMC)Přibližně 200 000 světelných letPřibližně 1,89 x 10^21 kilometrůAndromedová galaxie (M31)Přibližně 2,537 milionu světelných letPřibližně 2,4 x 10^22 kilometrůTrojúhelníková galaxie (M33)Přibližně 2,73 milionu světelných letPřibližně 2,6 x 10^22 kilometrůKuřecí galaxie (M33)Přibližně 3 miliony světelných letPřibližně 2,8 x 10^22 kilometrůGalaxie Spirální souhvězdí (M101)Přibližně 21 milionů světelných letPřibližně 1,98 x 10^23 kilometrůVětrná mlhovina (M101)Přibližně 21 milionů světelných letPřibližně 1,98 x 10^23 kilometrůSombrero galaxie (M104)Přibližně 28 milionů světelných letPřibližně 2,64 x 10^23 kilometrůGalaxie Velryba (NGC 4631)Přibližně 30 milionů světelných letPřibližně 2,83 x 10^23 kilometrů Velký Magellanův mrak (LMC) a Malý Magellanův mrak (SMC) jsou galaxie. Jsou to trpasličí nepravidelné galaxie, které patří k našemu Mléčnému dráze a jsou dvěma z nejbližších galaxií k naší vlastní galaxii.planetaplanets planetyvesmíruniversespace

30.09.2023 04:28

The Coming Wave AI

[https://jaknatoo.blogspot.com/2023/09/the-coming-wave-ai.html]
The Coming Wave AINone of us are preparedPrompt

24.09.2023 00:35

What you need for business?

[https://jaknatoo.blogspot.com/2023/08/what-you-need-for-business.html]
Co potřebuješ pro podnikání?Core Beliefs and Mindsets for Success with Dr. Jordan Peterson EntreLeadership+Advanced data analysis OpenAI ChatGPT Advanced data analysis (Code Interpreter) - analýzy dat snadno a rychlehttps://platform.openai.comhttps://www.therundown.aihttps://supertools.therundown.ai"Competition, Business and the Infinite Mindset"My conversation with @simonsinek is out!!! It's deeply on point.Here's a teaser clip, full episode linked in tweet below. pic.twitter.com/2eSerom9I6— Liv Boeree (@Liv_Boeree) September 13, 2023 https://www.PhotoRoom.com/toolshttps://twitter.com/Liv_Boeree/status/1702035451786183141https://twitter.com/simonsinekhttps://twitter.com/arthurbrookshttps://twitter.com/AdamMGranthttps://twitter.com/waitbutwhyhttps://twitter.com/DanielPinkAIhttps://twitter.com/mckaywrigleyhttps://twitter.com/LangChainAIOpen source UI visual tool to build LLM apps

23.09.2023 15:00

TOP AI Tools

[https://jaknatoo.blogspot.com/2023/08/top-ai-tools.html]
TOP AI Tools - Best AI Tools - Top10 AI ToolsWeb access copilotHARPA AI | Automatizační agent s Claude & GPTjust [Alt+A] MaxAI.me: Používejte ChatGPT AI kdekoli onlinejust Cmd/Alt + Jhttps://www.maxai.me/promptsLINER GPT: AI spolujezdec pro web a YouTubehttps://getliner.com/enMonica - Váš GPT-4 umělý inteligentní asistentCtrl+Mhttps://monica.imSider - ChatGPT Sidebar with GPT-4www.Tammy.AIchatgpt lawyer promptSkill Leap AI - Ultimate AI Learning Platform - YTOWeb Scraping with ChatGPT Code Interpreter is Mind-Blowing!Web Scraping with ChatGPT Code Interpreter is Mind-Blowing!#webscraping tool and service provider #webscraperhttps://twitter.com/OctoparseGPT: from scratch, in code https://www.youtube.com/results?search_query=GPT%3A+from+scratch%2C+in+codeMaster the Perfect ChatGPT Prompt Formula - in just 8 minutes YouTubeChatGPT - Advanced Data Analysis - old Code Interpreterwww.ToolPilot.ai - Find AI Tools By Categoryhttps://platform.openai.com Olivia Moorehttps://twitter.com/omooretweetsGenerative AI has spawned thousands of new productshttps://twitter.com/omooretweets/status/1701980824449536347https://resee.it/feed/related/1701980824449536347Zlepšete výsledky vašich ChatGPT dotazů pomocí pluginůWindows - DoNotSpy 11https://pxc-coding.com/donotspy11/donotspy-11-features/Full stack web developer roadmap 2023perplexity.aiOpenAI ChatGPT Advanced data analysis (Code Interpreter) - analýzy dat snadno a rychle Jednoduché zpracování dat pomocí interpretu kódu - Advanced Data Analysishttps://www.kapler.cz/openai-chatgpt-4-code-interpreter-nejen-analyzy-dat-snadno-a-rychle https://www.GodOfPrompt.ai/prompt-packsPromptWizards - Stitching.aihttps://www.reddit.com/r/PromptWizardsImplement knowledge of GPThttps://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/16kegeb/implement_knowledge_of_gpt/KNIME GPT-3 Component for Data Science low-code platformKNIME, a low-code/no-code Data Analytics Platform https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/tufarb/knime_gpt3_component_for_data_science_lowcode/https://www.knime.comA useful prompt to extract a summary from a bookhttps://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/12in80s/a_useful_prompt_to_extract_a_summary_from_a_book/How to process large documentshttps://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/16mp4fy/how_to_process_large_documents/My list of best updated Bard AI Prompts for Life & Business (Ultimate Guide for 2023)https://www.reddit.com/r/artificial/comments/16si7mx/my_list_of_best_updated_bard_ai_prompts_for_life/The Rundown AIGet the rundown on the latest developments in AI before everyone else.https://www.therundown.aihttps://supertools.therundown.aiHow to access GPT-4 for free - ChatGPT Plushttps://twitter.com/itsPaulAi/status/1701623778260775204https://www.reddit.com/user/vitorgrs/submitted/https://www.reddit.com/r/OpenAI/How to Use ChatGPT’s Advanced Data Analysis FeatureAdvanced Data Analysis in ChatGPT Replaces Code InterpreterOpenAI has rebranded “Code Interpreter” to “Advanced Data Analysis” ChatGPT's Code Interpreter is now Advanced Data AnalysisChatGPT Advanced Data Analysis - Data Analytics in a few minutes!ChatGPT Advanced Data Analysis - A New Era of Data Science Beginshttps://raw.githubusercontent.com/aronbrand/codeinterpreter_files/main/filesystem_listing.txtChatGPT GIS Analysis Tutorial - Part 120 GIS Tools Every Geospatial Analyst Should Knowhttps://www.reddit.com/r/artificialhttps://www.reddit.com/r/ChatGPThttps://www.reddit.com/r/ChatGPTProPrompt Perfecthttps://gptstore.ai/plugins/xyz-prompt-perfect-uc-r-appspot-comhttps://openai.com/blog/chatgpt-pluginsVýuka s umělou inteligencí - průvodce AI (nejen) pro učitele od OpenAI www.UcimsAI.czwww.ucimsai.cz/tipyTop 8 ChatGPT Productivity Tips for Work!32 ChatGPT Tips for Beginners in 2023! (Become a PRO!)https://www.youtube.com/results?search_query=ChatGPT+Productivity+Tips+Prompt Engineering Tutorial - Master ChatGPT and LLM ResponsesLearn prompt engineering https://www.youtube.com/results?search_query=Learn+prompt+engineering+The Next Decade of Software Development - Richard Campbell - NDC London 2023How Brands Use Design & Marketing to Control Your MindThe Marketing Secrets Apple & Tesla Always Use: Rory Sutherland | E165Provocative Predictions for the Future of Tech with NYU Marketing Professor Scott GallowaySeth Godin - How to Get Your Ideas to Spread - Nordic Business Forum kdo kupuje luxus - jak prodávat luxusní zboží onlinehttps://www.ilincev.com/luxushttps://www.farfetch.com/cz/shopping/women/hermes-pre-owned-casaque-birkin-handbag-item-18909040.aspxInfographicshttps://www.compoundchem.comhttps://www.compoundchem.com/infographicshttps://www.compoundchem.com/infographics https://www.compoundchem.com/category/food-chemistry/www.Folk.appAll-in-one CRM, one tool for all your relationships:sales recruiting fundraising partnerships investing https://www.folk.app/free-tools-2/competitors-finderhttps://twitter.com/TradeFluencerhttps://namy.aiwokehttps://cz.pinterest.com/333pavel/global-woke-warming-boiling AI prompt https://cz.pinterest.com/333pavel/ai-tools-%2B-promptengineering irresponsibility https://cz.pinterest.com/333pavel/macro-irresponsibility-macro-lies-macro-fraudMetadesk - Super Cool AI New Tab a přístrojové desky, která podporuje Chatgpt, Metamask, Web3, peněženkuhttps://metadesk.ccContext: "I'm a software developer"Specific Information: "working on a Python project"Intent/Goal: "Can you explain how to implement exception handling in Python?"Response Format (if needed): Write it in a simple paragraph or list.Perfect Prompt: "I'm a software developer working on a Python project. Can you explain how to implement exception handling in Python? Write it in a simple paragraph or list.Build an Entire AI Agent Workforce | ChatDev and Google Brain "Society of Mind" | AGI User InterfaceUsing AI agents as a virtual workforce for automationwww.FutureForce.aiAll Stock Screeners & Scans - Search screenersMarket - Top Dashboardshttps://chartink.com/atlasDaily RSI Oversold/Overbought scanMomentum gainershttps://chartink.com/dashboard/524https://nicholasnelo.com/category/nifty-intraday/How To Create Gap Up and Gap Down ScannerAI777777AI