[PYTHON:TODAY]

🔥 Подписка на easyoffer PRO на 1 год со скидкой 70% easyoffer – сайт для подготовки к собеседованию на программиста, тестировщика и другие IT-профессии становится еще доступнее со скидкой 70% до 10 марта. ⚙️ Актуальные функции: 1. База вопросов из реальных технических собеседований с вероятностью встречи и примерами ответов. 2. База задач с этапа live-coding. 3. База видеозаписей 1100+ реальных собеседований, в том числе в топовые компании (Сбер, Авито, Яндекс, WB, OZON, МТС и др.) на позиции Junior/Middle/Senior. 4. База 400+ тестовых заданий от компаний. 5. Аналитика ТОП-требований из вакансий для лучшего написания резюме по ключевым словам. 6. Тренажеры для подготовки к собеседованию. В том числе тренажер «Реальное собеседование» со сценарием вопросов под конкретную компанию. Акция до 10 марта (включительно) на PRO-тариф. – Подписка действует 1 год – Доступ ко всем профессиями сразу 👉 Переходи на easyoffer и смотри подробности тарифа

💀 Инструмент для OSINT-разведки, который собирает данные из десятков открытых источников Проект Master OSINT Toolkit — Python-набор инструментов для проведения расследований по открытым данным. Создан как удобный инструмент для исследований и помогает автоматизировать поиск информации в интернете. Инструмент объединяет несколько направлений разведки в одном интерфейсе. 🔎 Анализ изображений и геолокации 💬 извлечение GPS-координат из EXIF-метаданных фотографий, 💬 поиск локаций через карты и спутниковые сервисы, 💬 обратный поиск изображений через поисковые системы. 📱 Поиск по социальным сетям 💬 проверка никнейма на десятках платформ, 💬 поиск информации о телефонных номерах (оператор, тип связи и другие данные). 🗳 Анализ электронной почты 💬 проверка адресов на утечки через сервис HaveIBeenPwned, 💬 верификация почты через сервисы вроде Hunter и Epieos. 🌐 Исследование доменов и IP 💬 получение WHOIS-информации, 💬 просмотр DNS-записей, 💬 поиск поддоменов, 💬 определение геолокации IP-адреса и проверка по чёрным спискам. 🖥 Архивы сайтов 💬 доступ к сохранённым версиям страниц через Wayback Machine. 🧩 Анализ сайтов 💬 сбор метаданных веб-страниц, 💬 извлечение различных объектов из сайтов. Установка:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

pip install requests beautifulsoup4 waybackpy spacy phonenumbers exifread tldextract python-whois dnspython
python -m spacy download en_core_web_sm

Запуск:

python master_osint.py

👨‍💻 По сути это универсальный набор инструментов, который объединяет несколько популярных методов разведки — от анализа изображений до проверки утечек данных — в одном месте. ♎️ GitHub/Инструкция ⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности. #python #soft #github

💃 Если ваша вечеринка не похожа на эту, даже не зовите меня С добрым утром! 😁 Админ | 📲 Max

😂 Налоговая Южной Кореи случайно подарила хакерам $4,8 млн. Налоговики конфисковали крупную сумму в криптовалюте и решили похвастаться — выпустили пресс-релиз с фото доказательств. На одном из снимков была маленькая деталь — на столе лежал листок с сид-фразой от криптокошелька. 🔐 Любой, кто увидел фото, мог восстановить доступ к кошельку. Что и произошло. ⌨️ Неизвестные быстро забрали все средства — $4,8 млн исчезли. 🤔 Просчитался, но где?

Вокруг всё горит, а ты спокоен — прошёл Тренировки 🔥 В новом сезоне Тренировок будем привыкать решать горящие задачки на время. Чтобы потом уверенно проходить собеседования на стажировку. Оставляй заявку: yandex.ru/yaintern/training/algorithm-training

📞 pytgcalls — библиотека для работы с голосовыми чатами Telegram через Python Позволяет управлять звонками и голосовыми чатами от имени бота или юзербота и легко встраивать эти функции в свои проекты. Работает с популярными MTProto-клиентами: Pyrogram, Telethon и Hydrogram, поэтому можно использовать любую удобную основу. Что умеет: 🟢подключаться к голосовым чатам в группах и каналах, 🟢заходить в чат от имени пользователя или канала, 🟢управлять звуком — включать/выключать микрофон, 🟢ставить воспроизведение на паузу и возобновлять, 🟢запускать и останавливать аудио, 🟢регулировать громкость. 😰 Простой пример использования

from pytgcalls import PyTgCalls
from pytgcalls import idle
...
chat_id = -1001185324811
app = PyTgCalls(client)
app.start()
app.play(
    chat_id,
    'http://docs.evostream.com/sample_content/assets/sintel1m720p.mp4',
)
idle()

Также есть готовые сборки для: 🍏 macOS, 🐧Linux, 🪟 Windows, что упрощает установку и запуск на разных платформах. ♎️ GitHub/Инструкция #python #soft #github

😁 Чит-код на деньги Китайский чувак лутает **$5 000 000 в месяц❗️ на приложениях с ИИ. Мулька в том, что это **не 24 разных приложения, а одно и то же под разными названиями: 💬 распознать камень, 💬 определить монету, 💬 узнать породу дерева, 💬 определить звезду и т.д. Пользователь просто загружает фото, картинка отправляется через API в OpenAI, а ChatGPT отвечает, что это за объект. Никаких собственных нейросетей. Он просто стал прокладкой между пользователем и ИИ — и масштабировал это в десятки приложений. 😎 С добрым утром!

✍️ На Reddit чел поделился крутым промптом, который помогает изучить почти любую тему. Пояснение к шапке на русском

[SUBJECT]=Тема или навык для изучения [CURRENT_LEVEL]=Начальный уровень знаний (начальный/средний/продвинутый) [TIME_AVAILABLE]=Сколько часов в неделю готовы уделять обучению [LEARNING_STYLE]=Предпочтительный метод обучения (визуальный/слуховой/практический/чтение) [GOAL]=Конкретная цель обучения или целевой уровень навыка

⚙️ Промпт

[SUBJECT]=Topic or skill to learn [CURRENT_LEVEL]=Starting knowledge level (beginner/intermediate/advanced) [TIME_AVAILABLE]=Weekly hours available for learning [LEARNING_STYLE]=Preferred learning method (visual/auditory/hands-on/reading) [GOAL]=Specific learning objective or target skill level Step 1: Knowledge Assessment 1. Break down [SUBJECT] into core components 2. Evaluate complexity levels of each component 3. Map prerequisites and dependencies 4. Identify foundational concepts Output detailed skill tree and learning hierarchy ~ Step 2: Learning Path Design 1. Create progression milestones based on [CURRENT_LEVEL] 2. Structure topics in optimal learning sequence 3. Estimate time requirements per topic 4. Align with [TIME_AVAILABLE] constraints Output structured learning roadmap with timeframes ~ Step 3: Resource Curation 1. Identify learning materials matching [LEARNING_STYLE]: - Video courses - Books/articles - Interactive exercises - Practice projects 2. Rank resources by effectiveness 3. Create resource playlist Output comprehensive resource list with priority order ~ Step 4: Practice Framework 1. Design exercises for each topic 2. Create real-world application scenarios 3. Develop progress checkpoints 4. Structure review intervals Output practice plan with spaced repetition schedule ~ Step 5: Progress Tracking System 1. Define measurable progress indicators 2. Create assessment criteria 3. Design feedback loops 4. Establish milestone completion metrics Output progress tracking template and benchmarks ~ Step 6: Study Schedule Generation 1. Break down learning into daily/weekly tasks 2. Incorporate rest and review periods 3. Add checkpoint assessments 4. Balance theory and practice Output detailed study schedule aligned with [TIME_AVAILABLE] Отвечай на русском языке.

👍 Сохраняем и пробуем #нейросеть #nn

Переменные, функции, типы данных... Сразу хочется закрыть вкладку 🥲 Первый шаг в Python - самый страшный. Открываешь урок, а там термины сыплются один за другим. Кажется, что это какая-то сложная система для посвященных. И ты сидишь и думаешь: "Может, программирование - это вообще не мое?" ⁉️ На самом деле проблема не в тебе, а в подаче. Когда теория висит в воздухе без практики - мозг ее просто не принимает. ❇️ Ребята из Merion Academy (того самого YouTube-канала про IT) на бесплатных вводных уроках по Python сделали иначе. Сначала - воркшоп с ментором. Ты просто пишешь код руками и сразу видишь результат. А уже потом - термины и теория, когда есть понимание, зачем это нужно. Что еще внутри: ✔️ Основы Python (переменные, типы, функции) - не скучно, а с примерами ✔️ Твоя первая программа - воркшоп с ментором ✔️ Тест - проверишь, правда ли понял ➡️ Запишись на бесплатные вводные уроки Сначала напишешь код, потом разберешься с терминами.

👊 Появился почти идеальный суммаризатор для русского языка Чувак обучил модель специально под русский язык, коротко пересказывать длинные тексты без потери смысла. Алгоритм выжимает из документа самую суть и превращает десятки страниц в несколько абзацев — без воды и искажений. 📄 статьи 📚 большие тексты 📦 отчёты 🧾 документы Модель спокойно прогоняет всё это через себя и выдаёт аккуратное резюме. 😰 Пример использования:

# Установим библиотеку трансформеров
!pip install transformers

# Импортируем библиотеки
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, T5TokenizerFast

# Зададим название выбронной модели из хаба
MODEL_NAME = 'UrukHan/t5-russian-summarization'
MAX_INPUT = 256

# Загрузка модели и токенизатора
tokenizer = T5TokenizerFast.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(MODEL_NAME)

# Входные данные (можно массив фраз или текст)
input_sequences = ['Тут твой текст']   # или можно использовать одиночные фразы:  input_sequences = 'сегодня хороший день'

task_prefix = "Spell correct: "                 # Токенизирование данных
if type(input_sequences) != list: input_sequences = [input_sequences]
encoded = tokenizer(
  [task_prefix + sequence for sequence in input_sequences],
  padding="longest",
  max_length=MAX_INPUT,
  truncation=True,
  return_tensors="pt",
)

predicts = model.generate(encoded)    # # Прогнозирование

tokenizer.batch_decode(predicts, skip_special_tokens=True)  # Декодируем данные

⬇️ Модель на huggingface и примеры использования #нейросеть #python #soft

💀 Восстание отменяется Среда — маленькая пятница. С добрым утром! ☕️

⚡️ Fara-7B — компактную агентная модель от Microsoft, которая не просто «болтает», а управляет браузером как человек. Это не чат-бот. Это Computer Use Agent. 🖱 Что умеет: ➡️ Видит веб-страницу визуально. ➡️ Скроллит. ➡️ Кликает по координатам. ➡️ Вводит текст. ➡️ Выполняет многошаговые задачи. Без accessibility tree, без костылей, без отдельного парсинга DOM — модель работает через визуальное восприятие интерфейса! 💻 Можно автоматизировать: 💬 Поиск и резюмирование информации. 💬 Заполнение форм. 💬 Покупки и сравнение цен. 💬 Бронирование билетов и ресторанов. 💬 Поиск вакансий и недвижимости. По сути — это автономный браузерный ассистент. 🟢Установка:

git clone https://github.com/microsoft/fara.git
cd fara

🟢Создаёшь окружение:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .[vllm]
playwright install

🟢Запускаешь модель:

vllm serve "microsoft/Fara-7B" --port 5000 --dtype auto

🟢И тестируешь:

fara-cli --task "whats the weather in new york now"

Можно подключить к Magentic-UI и управлять через графический интерфейс. ⚠️ На Windows лучше использовать WSL2. ⚠️ Если не хватает памяти — добавь --tensor-parallel-size 2. ♎️ GitHub/Инструкция #python #soft #github

🏙 Бэкэнд масштаба города — на Day&Night 2026* Городские сервисы Яндекса — это миллионные нагрузки, сложная архитектура и код, который ежесекундно работает в реальном мире. Day&Night* — флагманская конференция Городских сервисов. Программу формируют Илья Царев из Яндекс Go, Стёпа Мороз из Яндекс Доставки , Женя Косенко из Техплатформы и другие лидеры индустрии. Доклады про: 🔶 Архитектуру и высокие нагрузки 🔶 Единую платформу 🔶 ИИ и будущее индустрии После докладов будут тематические клубы по интересам, где можно будет обсудить всё и пообщаться с докладчиками на самые разные темы. 🍸 Финал вечера — масштабный нетворкинг и активности до 2 ночи. В программе: диджеи, коктейли и та самая атмосфера, ради которой хочется остаться до конца. 🚀 Регистрация открыта — успейте подать заявку! Все заявки проходят модерацию, обязательно дождитесь обратной связи. *День и Ночь 2026 18+

✈️ Автоматизируем почтовую рассылку с Python 💬 Отправка писем. 💬 Вложения (PDF, сертификаты, отчёты). 💬 Для массовой рассылки. 💬 Отправка по расписанию. 😰 Один скрипт — и ты превращаешься в машину массовой отправки. Особенно полезно, если: 🟢рассылаешь коммерческие предложения; 🟢отправляешь отчёты клиентам; 🟢делаешь уведомления; 🟢запускаешь email-маркетинг; 🟢автоматизируешь внутренние процессы. 1. Создай recipients.txt:

a@site.com
b@site.com
c@site.com

2. Запусти скрипт — он будет ждать времени и отправлять. Готовый код 👇 #python #soft #code

😂 Бизнес-тренер вы так себе С добрым утром! ☕️

🔥 Сотни БЕСПЛАТНЫХ API с доступом к топовым нейросетям — без танцев с бубном и подписок modelscope — площадка, где можно получить доступ к различным моделям от текста до видео — через API. Причём ко многим бесплатно. 🚀 Внутри: * DeepSeek — текст и код; * Qwen-Image — генерация изображений; * MiniMax — мультимодальные модели; * и ещё сотни других. Всего — около 400 моделей с API-доступом. 🟢Генерация текста. 🟢Создание изображений. 🟢Видео-модели. 🟢Синтез речи и звука. 🟢Мультимодальные пайплайны. По сути — готовый полигон для экспериментов, стартапов и pet-проектов. 📝 У каждой модели есть описание, документация, удобная фильтрация. Можно сразу тестировать. Чтобы найти модели с API: 1. Заходишь на сайт 2. Открываешь раздел Models 3. Включаешь фильтр API-Inference И получаешь список моделей, которые можно дергать через API. 🤖 Если ты работаешь с ИИ, пишешь ботов или делаешь контент — это буквально бесплатный трамплин в продакшн. 👍 Сохраняем и пробуем ТУТ #soft #нейросеть #nn

Как я стал Python-разработчиком с зп 500к в 18 лет Без удачи и связей Я был обычным парнем, который: - Изучал десятки курсов и технологий - Получал сотни отказов - Выгорал и забивал на обучение И первую работу нашёл лишь спустя ДВА года. 😭 Совершил кучу ошибок и прошел по всем нерабочим путям. И в итоге нащупал рабочие решения. Записал видео, где рассказываю: - Почему я неэффективно обучался и как тебе этого избежать - Мои неудачные попытки поиска работы и выводы - Как можно было пройти этот путь быстрее на год Без бреда по типу "вкатись в питон за месяц" 😏 Смотри видео в закрепе моего канала

📦 PDF-Extract-Kit — инструмент, который превращает хаотичные PDF в аккуратные структурированные данные. 🧾 Вытаскивает таблицы в нормальный табличный формат. 🔢 Отдельно извлекает цифры, поля, блоки. 📝 Парсит текст с сохранением структуры. 📊 Работает даже с «кривыми» сканами и сложной вёрсткой. 🧠 Понимает layout документа, а не просто OCR-ит его. По сути — превращает PDF в чистые JSON / структурированные данные для дальнейшей обработки. Где пригодится: 🟢Студенты Быстро вытаскивают таблицы, цитаты и списки литературы из научных статей. 🟢Офис/фриланс Счета, договоры, акты, анкеты — вместо ручного копирования получаешь структурированные данные. 🟢Аналитика Можно автоматически забирать цифры из отчётов и загружать в свои системы. 💬 Прогнал через модель и получил чистую структуру. ⬇️ Сохраняем и пробуем #python #soft #github

🌟 С добрым утром!