Python Portal

Вышла LocalVQE Pi V1 — компактная модель для обработки голоса размером всего 49 тысяч параметров. Модель выполняет акустическое эхоподавление (AEC), шумоподавление и дереверберацию в реальном времени. По словам разработчика, она работает с производительностью до 21× realtime на одном ядре Raspberry Pi 5. LocalVQE Pi V1 основана на архитектуре GTCRN и отличается от предыдущих моделей LocalVQE, которые использовали DeepVQE. Размер модели удалось сократить на несколько порядков, сохранив при этом приемлемое качество обработки речи. Проект ориентирован на локальные голосовые приложения, IoT-устройства и edge-решения, где критичны минимальное потребление ресурсов и работа без облака. https://huggingface.co/spaces/LocalAI-io/LocalVQE-demo 👉 @PythonPortal

Разрабы, будьте осторожны 👉 @PythonPortal

Что, если «Следствие вели…» снимали бы в офисном сеттинге в IT-компании? Мы могли бы об этом только фантазировать, если бы… Авито взял и не снял свой выпуск с Леонидом Каневским 🔥 Мы ещё не успели посмотреть: планируем оставить на вечер. Говорят, легенда тру-крайма там расследует внезапный рост ошибок 404 на endpoint аватарок (реальный кейс команды AvitoTech, кстати!). Смотрим, чтобы услышать будущие легендарные цитаты... ну и чтобы в вашей команде такого не случилось! 📱 YouTube 📱 Rutube 📱 VK Видео

Мой любимый способ работать с несколькими фильтрами в pandas.Series — не цепочка .loc, а один маск. Цепочка выглядит аккуратно, но ломается на реальных данных и легко даёт неожиданные результаты:

s = pd.Series([10, 15, 20, 25, 30])

s
.loc[s > 20]
.loc[s % 2 == 1]

Проблема в том, что второй .loc снова смотрит на исходный s, а не на уже отфильтрованный результат. Логика разъезжается. Надёжнее собрать всё в одно выражение:

s = pd.Series([10, 15, 20, 25, 30])

mask = (s > 20) & (s % 2 == 1)
result = s.loc[mask]

Одна маска = одна точка истины. Проще дебажить. Меньше сюрпризов при росте кода. 👉 @PythonPortal

🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито завтра вечером Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

Multi-agent RL красиво именно в тот момент, когда оно начинает сходиться. 👉 @PythonPortal

При применении нескольких фильтров к серии в Pandas лучше разбивать условие на несколько строк:

s = pd.Series([10, 15, 20, 25, 30])

s.loc[
    (s > 20) &
    (s % 2 == 1)
]

Такой код проще читать, писать и поддерживать. В результате будет выбрано значение:

25

поскольку оно одновременно больше 20 и является нечётным числом. 👉 @PythonPortal

Похоже, у Adobe Acrobat появился серьёзный конкурент. Open-source проект Stirling-PDF предлагает полноценный набор инструментов для работы с PDF и запускается полностью локально — без загрузки документов на сторонние серверы. Сервис включает более 50 функций для работы с PDF: • объединение и разделение файлов • сжатие и конвертацию документов • OCR для распознавания текста на сканах • добавление паролей, подписей и водяных знаков • редактирование и скрытие конфиденциальных данных • REST API для автоматизации Проект можно развернуть через Docker на собственном сервере или ПК. По словам разработчиков, все операции выполняются локально, а файлы не покидают устройство пользователя. На фоне стоимости Adobe Acrobat Pro в $239 в год Stirling-PDF распространяется бесплатно и с открытым исходным кодом. На данный момент проект собрал более 81 тыс. звёзд на GitHub и свыше 25 млн загрузок. 👉 @PythonPortal

История SQLite началась в 2000 году, когда разработчик Д. Ричард Хипп создавал ПО для эсминца ВМС США. Военным нужна была база данных, способная работать где угодно: • без сервера • без интернета • без администратора • без настройки Так появился SQLite. В отличие от MySQL, PostgreSQL и Oracle, SQLite не запускает отдельный серверный процесс. Вся база данных хранится в одном файле, а приложение работает с ним напрямую. Никакой установки, конфигурации или сетевых подключений. Сегодня SQLite используется в миллиардах устройств и приложений: → iPhone → Android → Google Chrome → продукты Adobe → встраиваемые и авиационные системы С высокой вероятностью вы уже использовали SQLite сегодня: - Instagram - Spotify - WhatsApp Самое удивительное — проект по-прежнему поддерживает его создатель, Ричард Хипп. Без венчурных инвестиций, IPO и продажи компании. SQLite остаётся одним из самых распространённых программных продуктов в мире, хотя большинство пользователей даже не знают его названия. 👉 @PythonPortal

Разработчик представил Flashtype — Markdown-редактор для Claude и Codex. Инструмент позволяет редактировать Markdown через ИИ, отслеживать каждое изменение и просматривать diff между версиями. Проект полностью открыт и уже доступен всем желающим. В комментариях проект уже сравнивают с Obsidian. Автор называет главными отличиями встроенный контроль версий и нативную интеграцию с Claude/Codex. Среди первых пожеланий сообщества — поддержка HTML-превью для диаграмм и визуализаций, а также исправление багов на ранних версиях. 👉 @PythonPortal

Китайский разработчик tw93 устал от того, что Electron-приложения съедают сотни мегабайт памяти и дискового пространства. Вместо очередного приложения на Electron он создал Pake на Rust + Tauri, который использует нативный WebView операционной системы. Результат: • Slack — 8 МБ вместо 524 МБ • Discord — 9 МБ вместо 265 МБ • ChatGPT — 9 МБ вместо 260 МБ Спустя четыре года проект набрал более 51 000 звёзд на GitHub. https://github.com/tw93/pake Сейчас Pake позволяет одной командой превратить практически любой сайт в лёгкое нативное десктопное приложение. Для ChatGPT, Grok, Gemini, Discord, YouTube, Twitter и других сервисов уже доступны готовые сборки весом менее 10 МБ. 👉 @PythonPortal

🔥VPS + ISPmanager со скидкой до 100% на Waicore Запускаете сайты на VPS? Сейчас самое время попробовать ISPmanager практически бесплатно. ➕ Наши акции: — 100% скидка на первый месяц лицензии ISPmanager при заказе VPS из категории «Веб-хостинг» — Скидка 60% на лицензии ISPmanager при отдельной покупке Также доступны: 🛡 SSL-сертификаты 🛡 BitNinja для защиты серверов от атак, спама и вредоносного ПО. Получаете готовый VPS с установленной панелью управления и можете сразу приступать к работе с сайтами, почтой, базами данных и другими сервисами. ⚡️Акция действует месяц. Подробнее на сайте WAICORE.

LiteParse v2.1 — самый быстрый PDF → Markdown парсер в мире И при этом он точнее любого другого open-source парсера без использования моделей (pymupdf4llm, opendataloader, pdf-inspector, markitdown) по результатам трёх стандартизированных бенчмарков: olmOCR0-bench, opendataloader-bench и ParseBench. Представляем LiteParse v2.1. Базовая версия LiteParse v2 уже была самым быстрым парсером документов в текст на рынке, а в этом релизе появилась поддержка Markdown. Проект полностью открыт (лицензия Apache 2.0) и бесплатен. Доступен через CLI, Rust, Node.js, Python и WASM, а также устанавливается как агентный навык в один клик. Подробнее: https://llamaindex.ai/blog/markdown-comes-to-liteparse Репозиторий LiteParse: https://github.com/run-llama/liteparse 👉 @PythonPortal

NVIDIA выпустила модель распознавания речи всего с 0.6 млрд параметров. Она называется Nemotron-3.5-ASR. - Поддерживает более 40 языков. - Выдаёт результат в режиме реального времени через потоковый вывод. - Может работать полностью на CPU, без GPU. - Работает в 2.5 раза быстрее официального рантайма NeMo, при этом качество распознавания остаётся идентичным. - Подходит для полностью офлайн-сценариев. - Легко встраивается в пайплайны ИИ-агентов. https://huggingface.co/nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b 👉 @PythonPortal

Пособие Path to Senior Engineer Handbook собрало ресурсы для разработчиков, которые хотят вырасти до уровня Senior Engineer. Внутри: Более 50 рассылок по профессиональному росту, системному дизайну, лидерству и веб-разработке. Подборка книг по коммуникации, техническому письму и построению рабочих отношений. Отобранные YouTube-каналы, подкасты и профессиональные сообщества. Курсы, научные статьи и образовательные платформы для более глубокого изучения тем. Хорошая отправная точка для тех, кто хочет прокачивать не только технические навыки, но и архитектурное мышление, коммуникацию и лидерские компетенции. 👉 @PythonPortal

Не в ресурсе чутка 👉 @PythonPortal

Сколько сервисов вы используете для работы с нейросетями? Один — для текста, второй — для изображений, третий — для кода. Плюс отдельные подписки, разные оплаты и десятки вкладок. Polza.ai объединяет всё это в одном месте. Это агрегатор нейросетей, где собраны сотни ИИ-моделей и провайдеров — как зарубежных, так и российских. Тексты, код, изображения, видео и аудио доступны через единый кабинет. Работать можно через API или в удобной Нейростудии — без сложной настройки и лишней технической рутины. Внутри платформы есть прозрачная аналитика: видно все запросы, используемые модели, расходы и стоимость каждого действия. Можно сравнивать провайдеров, выбирать оптимальные решения под свои задачи и полностью контролировать бюджет. Оплата в рублях, единый баланс, автопополнение и полная история списаний избавляют от лишней бухгалтерии. А для команд предусмотрены роли, управление доступами, счета и закрывающие документы. 🔶Polza.ai — один кабинет для всей работы с ИИ. Без хаоса из сервисов, подписок и оплат.

Как создать декоратор с аргументами через класс в Python 🐍 👉 @PythonPortal

На Reddit кто-то собрал все ресурсы, которые использовал для подготовки к собеседованиям по алгоритмам, System Design и Machine Coding. В итоге дошёл до интервью в Google. 1. Алгоритмы и паттерны Перед тем как гриндить задачи, стоит разобраться с паттернами. • All LeetCode Articles on Coding Patterns Summarized https://leetcode.com/discuss/interview-question/5366542/all-leetcode-articles-on-coding-patterns-summarized-in-one-page • Solved All Two Pointers Problems in 100 Days https://leetcode.com/discuss/study-guide/1688903/Solved-all-two-pointers-problems-in-100-days • Tree Question Pattern 2023 — Tree Study Guide https://leetcode.com/discuss/study-guide/2879240/tree-question-pattern-2023-tree-study-guide • Important and Useful Links from All Over LeetCode https://leetcode.com/discuss/general-discussion/665604/Important-and-Useful-links-from-all-over-the-LeetCode • Coding Interview Preparation Problems for Beginners https://leetcode.com/discuss/interview-question/448284/Coding-Interview-preparation-problems-for-beginners 2. Подготовка под компании • Google, Meta, Apple, Amazon Senior SDE Preparation https://prachub.com/?sort=hot&company=Meta%2CGoogle%2CTikTok%2CAmazon • A Study Guide for Passing the Google Interview https://prachub.com/interview-guide Автор также сделал небольшой трекер для подготовки: • задачи по компаниям • статусы Todo / Solved / Revision • автоматическое планирование повторений • AI-помощник с подсказками вместо готовых решений https://prachub.com/questions 3. System Design (HLD) Вместо случайных статей — структурированные подборки: • Arch 25 — самые частые системы и паттерны • Arch 50 — инфраструктура, данные и отказоустойчивость • Arch 75 — более сложные сценарии и специализация под компании • Arch All — полный банк из 103 HLD-задач • Core Concepts — 33 разбора распределённых систем 4. Machine Coding / LLD Эту часть многие недооценивают до первого провала на интервью. • MaCo 30 — самые частые задачи • MaCo 60 — расширенная подборка • MaCo All — полный набор из 103 задач • Design Patterns — 31 паттерн проектирования Если готовишься на SDE2/Senior, то одного LeetCode обычно уже недостаточно. System Design и LLD начинают влиять на результат не меньше, чем алгоритмы. 👉 @PythonPortal

Если хочешь серьёзно прокачать DSA (структуры данных и алгоритмы), посмотри этот цикл лекций В нём около 90 часов материала по всем ключевым темам спортивного программирования, причём всё объясняется очень доступно и понятно. Мне очень понравилось, как он преподаёт. Ссылка : https://www.youtube.com/playlist?list=PLrS21S1jm43igE57Ye_edwds_iL7ZOAG4 👉 @PythonPortal