Python 🇺🇦

قناة بسيطة

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

إظهار المزيد

الشبكة:ChatGPT | Штучний нейрон أوكرانيا2 943 التكنولوجيات والتطبيقات6 472...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python 🇺🇦

تُعد قناة Python 🇺🇦 في القطاع اللغوي أوكراني لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 20 925 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 472 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 2 943 في منطقة أوكرانيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 20 925 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -161، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.61‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.52‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 011 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 155 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 9.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 05 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

20 925

المشتركون

-524 ساعات

-487 أيام

-16130 أيام

2 011

عرض المشاهدات

~ 1 15524 ساعات

~ 1 39548 ساعات

9.61%

معدل المشاركة

~ 2

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

20 922

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

Я тільки що відкрив для себе schemdraw — бібліотеку Python, яка перетворює код на акуратні та наочні електричні схеми. Більше ніякого перетягування проводів у незручних графічних інтерфейсах користувача. Чистий код для резисторів, логічних елементів тощо. Повна кастомізація всіх елементів. pip install schemdraw і можна починати малювати. Python'er

20 922

Що виведе код?

Anonymous voting

20 922

Python

20 922

Жиза Python

20 922

Шпаргалка NumPy: основи масивів ndarray, створення й типи даних, індексація та зрізи, векторизовані операції, агрегування (mean, sum, std), булева логіка, сортування, робота з випадковими числами та базові перетворення форм Python

20 922

Енергоефективний транспайлер Python → Rust Depyler перетворює код у швидкий і безпечний Rust, знижуючи енергоспоживання на 75–85%. Підтримує тестування, CI/CD та інтеграцію з AI Python

20 922

Flask – створюємо вебдодаток У відео створюється простий вебдодаток на Python: маршрути, шаблони, обробка форм Python

20 922

Repost from нейрокомедія: ІТ, ШІ та 🤖

Колеги, запам'ятовуємо 😁 @co_media

20 922

Шукаєш ідеї та готові рішення для LLM-проєктів? Є корисний репозиторій — awesome-llm-apps. Це збірка production-готових AI-додатків, які можна запускати вже сьогодні

Всередині: • RAG-проєкти з готовим кодом • приклади AI-агентів • мультимодальні застосунки • базова архітектура для AI-SaaS

Тут немає «Hello World» і іграшкових демо — тільки реальні апки з логікою, інтеграціями й нормальною архітектурою Python

20 922

Правда Python

20 922

Що виведе код?

Anonymous voting

20 922

Python

20 922

Repost from GitHub'er

awesome-ai-memory При розробці агентів штучного інтелекту найбільш болючою темою є те, як надати великій моделі нормальну "довгу пам'ять". На ринку є безліч варіантів: векторні бази даних, графові бази даних, різні фреймворки пам'яті. Від вибору швидко починає боліти голова. На GitHub натрапив на проект awesome-ai-memory. Це, по суті, огляд інструментів навколо пам'яті штучного інтелекту, зібраних в одному місці. Інструменти чітко розділені на open-source і closed-source, зручно відразу відсіяти те, що не хочеться затягувати в продакшн з причин контролю і ліцензій. Є порівняння за базовою архітектурою сховища: Graph, Vector або гібрид (і те, і інше). Це прямо в точку, тому що зазвичай вибір залежить саме від цього. Далі все розкладене по категоріям: компоненти пам'яті, фреймворки розробки, оптимізатори і базові сховища, щоб шукати не за назвою, а за завданням. Список оформлений у вигляді таблиці: видно ключові відмінності між популярними проектами, такими як Cognee, Mem0, Zep і т. д., щоб не блукати у виборі інфраструктури. Якщо ви зараз будуєте AI-додаток або вивчаєте RAG-архітектуру, цю штуку дійсно варто зберегти як шпаргалку. 📁 Мова: #Python 100% ⭐️ Зірки: 434 ➡️ Посилання на GitHub Github'er

20 922

Розробник повністю відтворив архітектуру GPT-OSS-20B, написавши всі компоненти власноруч — без готових блоків. І все це працює на одній A100 SXM (80GB)

Що реалізовано: ▪️ RoPE з YaRN + NTK-by-parts для масштабування контексту ▪️ RMSNorm ▪️ SwiGLU з clamp’ом і residual-зв’язками ▪️ Mixture-of-Experts (MoE) ▪️ Self-Attention з оптимізацією через GQA ▪️ Learned sinks ▪️ Banded (ковзне вікно) attention ▪️ Підтримка KV-кешування

Бонус: є детальна документація з теорією кожного модуля + інструкції з налаштування та інференсу Python

20 922

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

❤️❤️❤️ Python'er

20 922

Шпаргалка “Python Syllabus”: навчальний план з Python — бази (типи даних, функції, колекції, цикли), ООП (класи, об’єкти, наслідування, винятки) та скриптинг (рядки, файли, командний рядок, аргументи) Python

20 922

Опануй Python разом з University of Helsinki • отримаєш офіційний сертифікат після завершення • пройдеш шлях від повного нуля до впевненого рівня • 14 насичених модулів із практичними завданнями Курс чекає на тебе тут Python

20 922

Що виведе код?

Anonymous voting

20 922

Python

20 922

П’ята година дебагу: вирішив піти на обід, поки все горить Python