Python Portal

Собери человекоподобного робота сам 🪚 OpenArm — это open-source гуманоидный робот. В комплекте есть полный CAD, код управления, прошивка и инструменты для симуляции = всё, что нужно, чтобы собрать, модифицировать и запускать его. Руки сделаны комплаентными и бэкдрайвимыми. Поддерживается телеуправление с обратной связью по усилию и компенсацией гравитации в реальном времени, чтобы оператор мог естественно вести руку. Очень важно: в части симуляции OpenArm работает с платформами вроде MuJoCo и Isaac Sim, что позволяет разработчикам тестировать политики в виртуальной среде перед запуском на железе. Собирайте сами из набора или берите предсобранный, цель проекта = доступность для исследовательских лабораторий, небольших команд и энтузиастов. 🌠 👉 @PythonPortal

Вот она сила YOLO: обучена на ноутбуке примерно за час, на датасете с Kaggle. И всё это примерно 100 строк Python-кода. С таким проектом можно хоть стартап запускать, а ушло всего пару часов. 👉 @PythonPortal

Роман набирает группу из 8 человек на бесплатное обучение Frontend-разработке. Хочет провести эксперимент и доказать, что зарабатывать от 100.000₽ на разработке сайтов и веб-приложений может каждый. Роман Чернов — практикующий Fullstack-разработчик с опытом более 12 лет. Имеет в портфолио кейсы от крупных брендов. Результат его предыдущего эксперимента: ✅ Марина М. Сменила работу инженера в авиации на должность младшего Frontend-разработчика в Т-Банке с зарплатой в полтора раза выше. ✅ Евгений Х. Сделал визитку и информационный сайт для друга, заработав 100$. При этом прокачал навыки разработки, дизайна и общения с заказчиком. ✅ Ольга Д. Во время курса получила два оффера и в итоге работает, как Frontend-разработчик за 60 000₽. У этих людей не было IT-образования. Они просто выделили 7 дней на обучение и создали веб-сайт для портфолио на бесплатном интенсиве у Романа. Если вы думаете, что работа с HTML, CSS или Angular это что-то непонятное, то стоит попробовать пройти бесплатный интенсив, где: 1. Ты создашь полноценный веб-сайт на HTML и CSS; 2. Оживишь страницу с помощью JavaScript; 3. Используешь фронтенд-фреймворк Angular; 4. Подключишь Backend и загрузишь сайт на хостинг; 5. Получишь советы по доработке своего проекта; 6. Научишься использовать ChatGPT и Giga во Frontend-разработке; 7. Узнаешь 9 способов найти первый заказ даже без опыта. В итоге — ты создашь рабочий веб-сайт в портфолио, поймёшь стратегию роста в профессии и получишь мотивацию продолжать. ВСЁ ЧЁТКО, ПОНЯТНО И БЕЗ ЛИШНЕЙ ВОДЫ ➡️ Успейте зайти на обучение бесплатно до 24 октября

Мгновенная визуализация геоданных из командной строки Теперь можно интерактивно смотреть растры и векторные слои без запуска настольного GIS или Jupyter. Просто выполните:

pip install "leafmap[viewer]"

А потом визуализируйте данные одной командой:

view-raster /path/to/raster.tif
view-vector /path/to/vector.geojson

Нужна настройка отображения:

view-raster /path/to/raster.tif --band 1 --colormap coolwarm
view-vector /path/to/vector.geojson --style liberty

Эти CLI-утилиты работают на базе Leafmap, MapLibre и LocalTileserver и поддерживают все форматы, совместимые с rasterio и geopandas. Смотрите тут: https://github.com/opengeos/leafmap 👉 @PythonPortal

На GitHub вышел новый бесплатный Git-клиент Многие новички, начав пользоваться Git для управления кодом, быстро устают от кучи сложных команд в консоли. А хорошие визуальные клиенты, где всё можно делать мышкой, обычно платные и это раздражает. 😡 Недавно на GitHub появилась полностью бесплатная и открытая альтернатива. Открытый, без ограничений и с удобным интерфейсом. Поддерживает всё: коммиты, пуши, мерджи, ребейзы, работу с ветками, подмодулями и даже сравнение изображений. Доступен для Windows, macOS и Linux (Flatpak). github.com/JetpackDuba/Gitnuro 👉 @PythonPortal

​​⭐️ Road to Highload: видеопроект о проектировании архитектуры высоконагруженных систем Инженеры Яндекс 360 накопили значительный опыт в проектировании и разработке систем, которыми ежедневно пользуются больше 95 миллионов человек ежемесячно. В этом видеопроекте разработчики на практических примерах рассказывают, как создают архитектуру систем, которые держат 1 000 000 RPS и хранят петабайты мета-данных. В выпусках обсуждаем:

🎙 Серия 1. Функциональные и нефункциональные требования. Как сбор требований помогает создавать надёжные и масштабируемые решения 🎙 Серия 2. Надёжный API. Принципы проектирования API, которые помогут сделать его консистентным, предсказуемым и поддерживаемым 🎙 Серия 3. Крупноблочная архитектура: карта вашей системы. Как выглядит модель на примере Яндекс Календаря и как ребята применяют её для эффективной коммуникации с различными командами разработки 🎙Серия 4. Практика: Рост баз данных: от единиц запросов к тысячам. Как правильно организовать работу с БД, чтобы система оставалась стабильной и эффективной 🎙 Серия 5. Практика. Взаимодействие со смежными системами. Типичные сложности, с которыми сталкиваются команды при интеграции с внешними сервисами, и как их предотвратить или минимизировать

Смотрите проект, чтобы узнать, как создаются одни из крупнейших облачных сервисов в России: ⭐️ Наш сайт ⭐️ VK Видео ⭐️ Ютуб

Кошмар 👉 @PythonPortal

Умножение матриц для чайников Заценить: http://matrixmultiplication.xyz/ 👉 @PythonPortal

Похоже, сбой в Матрице 🫣 Есть онлайн-инструмент, который умеет определять, написан ли код человеком или AI. В видео протестировано два файла: один сгенерировал ChatGPT, второй написан человеком. Результаты точь-в-точь: 100% AI-код для файла от ChatGPT и 0% для кожанного. Заявленная точность около 95%, так что это полезный инструмент для техлидов, тимлидов и инженеров, чтобы быстро проверить, кем написан код. Но не забывайте: AI не идеален 🙈 span.app/detector 👉 @PythonPortal

Питон может всё 👉 @PythonPortal

Ловить все исключения подряд это как глушить боль обезболивающим, не сходив к врачу. Боль уходит, но ты игнорируешь сигналы тела о проблеме. › Боль → это знак, что что-то не так (например, ты сидишь на горячей плите). › Исключения → это знак, что код где-то сломался. Если их заглушить, проблемы останутся незамеченными, пока всё не рванёт в продакшене в три часа ночи. 👀

# Тихая катастрофа
try:
    process_payment()
except Exception:
    # Клиенту списали деньги?
    # Дали доступ к платным фичам?
    # База легла? Кто его знает!
    pass


# Обрабатываем или эскалируем
try:
    process_payment()
except PaymentError as e:
    # Платёж не прошёл — разбираемся
    logger.error(f"Ошибка при оплате: {e}")
    # Остальные исключения всплывут и уведомят команду

@PythonPortal

Promptify — новая Python-библиотека для управления промптами LLM Promptify объединяет промптер, LLM и pipeline, чтобы решать задачи NLP с помощью больших языковых моделей. С её помощью можно легко генерировать промпты для популярных моделей вроде GPT, PaLM и других — под разные NLP-задачи. Например, можно собрать пайплайн для классификации медицинских симптомов: промпт + модель + пайплайн = готовое решение. 👉 @PythonPortal

Все строят человекоподобных роботов, в то время как должны строить это. 👉 @PythonPortal

Терялся в собственном коде? 😠 Встречай Gitvizz, инструмент, который мгновенно превращает кодовую базу в интерактивные графы, чтобы наглядно увидеть, как всё связано. Заценить можно на gitvizz.com 👉 @PythonPortal

Google убила Speech-to-Text. Компания представила Speech-to-Retrieval (S2R) → модель, которая не распознаёт слова, а сразу понимает, что ты ищешь. Раньше голосовой поиск шёл по цепочке: речь → текст → поиск. Если распознавание ошибалось, всё ломалось. Теперь → речь → смысл → результат. S2R работает на dual-encoder архитектуре → одна нейросеть кодирует аудио, другая — документы. Они сравниваются в общем векторном пространстве, и система сразу находит нужное. Результат → скорость выше, точность почти как у “идеального ASR”, и полная независимость от ошибок транскрипции. Модель уже внедрена в Google Voice Search и работает на 17 языках. Google также открыла датасет Simple Voice Questions (SVQ). Это не просто апдейт → теперь голос понимает смысл, а не слова. 👉 @PythonPortal

Желаю каждому такую выпить 👉 @PythonPortal

Совет по чистому коду на Python: Используй словарь, чтобы убрать дубликаты из списка и при этом сохранить порядок элементов.

names = ["John", "Daisy", "Bob", "Lilly", "Bob", "Daisy"]

unique_names = list({name: name for name in names}.values())

print(unique_names)
# ['John', 'Daisy', 'Bob', 'Lilly']

Суть в том, что в словаре ключи уникальны, а начиная с Python 3.7 сохраняется порядок их добавления. Так что это лаконичный способ удалить дубликаты без потери порядка. 👉 @PythonPortal

Преподаватели всё чаще отказываются от бездумного копипаста кода и просят студентов писать вручную. Один из таких примеров — проект Идея простая: генерация кода через нейросети ускоряет процесс, но убивает обучение. Когда студенты пишут сами, они начинают понимать, что делает каждая строка, как она связана с математикой и почему всё работает именно так. 👉 @PythonPortal

Дождались 👉 @PythonPortal

Ряд Фурье это способ представить любую периодическую функцию как сумму простых синусоид и косинусоид. По сути, он раскладывает сложные сигналы на комбинацию базовых тригонометрических функций. Это мощный инструмент, который используется в математике, физике и инженерии для анализа форм сигналов, теплопередачи, вибраций и многого другого. 👉 @PythonPortal