متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Python RU
الذهاب إلى القناة على Telegram
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Python RU
تُعد قناة Python RU (@pro_python_code) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 12 512 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 132 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 52 960 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 12 512 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 03 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -95، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -6، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.51%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.70% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 065 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 338 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 6.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل api, docker, github, sql, linux.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 04 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
12 512
المشتركون
-624 ساعات
-187 أيام
-9530 أيام
أرشيف المشاركات
12 512
OpenAI заявляет, что её вычислительная мощность выросла в 15 раз с 2024 года, компания использовала 200 тыс. GPU для GPT-5
Впечатляющая цифра.
Еще зз интересных новостей от OpenAI, gpt-oss уже сказали более 5млн и это самый залайканный релиз года на данный момент! 🔥
12 512
🖥 Молниеносный HTML-парсинг: selectolax быстрее BS4 в разы
Полезный трюк: быстро парсим HTML прямо из строки с помощью selectolax — лёгкой и очень быстрой библиотеки на C, в разы быстрее BeautifulSoup.
Установка:
pip install selectolax
from selectolax.parser import HTMLParser
html = """
<html><body> <h1>Hello</h1> <p class='msg'>World</p> </body></html> """
tree = HTMLParser(html)
print(tree.css_first("h1").text()) # Hello
print(tree.css_first("p.msg").text()) # World
12 512
⚡️ Open-source инструмент для просмотра CSV, JSON, Excel и других таблиц прямо в терминале — без потери форматирования, аккуратно и читабельно.
🔥 Что умеет:
— Встроенный SQL-движок: фильтры, джойны и анализ прямо в терминале;
— Vim-подобные хоткеи (для фанатов, да 😁);
— Быстрый поиск, работа с несколькими таблицами, поддержка тем (Monokai, Nord и др.).
https://github.com/shshemi/tabiew
12 512
Repost from Kali Linux
🖥 Botasaurus — фреймворк для «неуязвимого» web-scraping на Python
💡 Что умеет:
- Обходит современные защиты: Cloudflare WAF, BrowserScan, Fingerprint, Datadome, Turnstile CAPTCHA
- Эмулирует поведение человека (движения мыши, задержки, сетевое поведение)
- Асинхронность, параллельный запуск, кэш, работа с Sitemap
- Масштабирование через Kubernetes
- Превращение скрапера в десктоп-приложение или веб-интерфейс
⚙️ Botasaurus-driver:
- Быстрый анти-детект драйвер, совместимый с браузером
- API для навигации, кликов, ввода, ожиданий, JS
- Обход CAPTCHA с bypass_cloudflare=True
📦 Экосистема:
- Dockerfile для среды скрапинга
- Starter Template для быстрого старта
- Desktop Starter для десктопных скрапер-приложений
🔗 GitHub: github.com/omkarcloud/botasaurus
#Python #WebScraping #Botasaurus #OpenSource
@linuxkalii
12 512
👾 Разработка реального проекта: игра-платформер на Python
В этом руководстве мы разработаем простой, но полноценный платформер на Python с использованием библиотеки Pygame.
Мы рассмотрим все аспекты игры: создание игрового окна, управление персонажем, обработку столкновений, генерацию уровней и отображение графики.
В конце у вас будет готовый проект, который можно развивать дальше.
Подробности
12 512
🔍 Regex не прощает ошибок… но с Python мы найдем выход!
Когда в запросе опечатка (`"prro"` вместо "pro"`) — `re.search() ничего не найдёт.
🙅♂️ Regex: [] → *Ноль результатов*
✅ difflib то что нам нужно!
С SequenceMatcher ты можешь находить похожие строки даже с опечатками.
📌 Пример:
from difflib import SequenceMatcher
def fuzzy_match(query, products, threshold=0.6):
matches = []
for product in products:
ratio = SequenceMatcher(None, query.lower(), product.lower()).ratio()
if ratio >= threshold:
matches.append((product, f"{ratio:.2f}"))
return matches
[('iPhone 14 Pro Max', '0.88')]
📦 Используй difflib для user-friendly поиска и автодополнения. Особенно полезно для:
- Поиска товаров
- Обработки ввода пользователя
- Систем рекомендаций
🔥 Идеально, когда нельзя потерять результат из-за одной буквы!
@pythonl12 512
CodeEasy: Python Essentials
Отличный способ прокачаться в Python.
🔹Объясняет сложное простыми словами
🔹Основан на реальной истории с заданиями по ходу сюжета
🔹Бесплатный старт
Переходим сюда для старта
12 512
🚀 GitHub решил главную боль open-source ИИ-проектов — теперь inference доступен всем
Новая инициатива GitHub Models позволяет запускать LLM прямо из кода или CI,
⚡️ без API-ключей OpenAI, без развёртывания моделей, без костылей.
🔧 Как это работает:
- Полная совместимость с
openai.ChatCompletion.create
- Поддержка GPT‑4o, Llama 3, DeepSeek и др.
- Авторизация через обычный GITHUB_TOKEN
- Бесплатно для OSS и личных аккаунтов
- Можно использовать даже в GitHub Actions (просто `permissions: models: read`)
💡 Зачем это нужно:
- Убирает барьер входа для пользователей и контрибьюторов
- Помогает легко добавлять ИИ‑фичи в open-source проекты
- Работает с OpenAI SDK, LangChain, Python, Node.js и другими библиотеками
📦 Теперь запускать AI в open-source так же просто, как git push.
📝 Подробности:
https://github.blog/ai-and-ml/llms/solving-the-inference-problem-for-open-source-ai-projects-with-github-models12 512
Repost from Machinelearning
+3
🌟 X-Omni от Tencent: авторегрессионная text-to-image модель с RL.
X-Omni - методика обучения T2I моделей, которая наглядно доказывает, что RL может вдохнуть новую жизнь в авторегрессионный подход и вывести такие модели на SOTA-уровень.
X-Omni построена на гибридной, но при этом унифицированной архитектуре. Схематично она выглядит так:
Семантический токенизатор изображений SigLIP-VQ с фиксированным словарем на 16 384 токена кодирует картинку в дискретные токены. Эти визуальные токены вместе с текстовыми подаются в единую авторегрессионную модель на базе Qwen2.5-7B. Наконец, в финальном рендеринге используется диффузионный декодер на основе FLUX.1-dev.
🟡Уникальность метода - в смеси RL по GRPO и комплексной reward-системе.
Вместо одного критерия, модель оценивается сразу по нескольким направлениям. За эстетику и соответствие предпочтениям человека отвечает HPSv2 и модель Unified Reward. За семантическую связь между промптом и изображением — VLM-модель Qwen2.5-VL-32B. А за самое сложное, отрисовку текста внутри картинки, отвечает отдельная награда на основе OCR-систем GOT-OCR2.0 и PaddleOCR.
Тестовую модель X-Omni обучали на смеси из 200 млн. изображений, которые после токенизации превратились в 600 млрд мультимодальных токенов, а на этапе SFT использовал ещё 1.5 млрд. токенов.
Для RL-фазы был отобран микс из 180 тыс. промптов, состоящий как из творческие запросы, так и задач на рендеринг текста.
🟡И это дало свои плоды, особенно в отрисовке текста, где авторегрессионные модели исторически пасовали.
На бенче OneIG-Bench X-Omni показала результат 0.901 для английского языка, обойдя GPT-4o (0.857). А на собственном LongText-Bench, специально созданном для оценки рендеринга длинных надписей, модель буквально разгромила всех в китайском языке, набрав 0.814 балла против 0.619 у GPT-4o.
В задачах общей генерации по тексту X-Omni также на высоте. На DPG-Bench модель достигла SOTA-результата 87.65, опередив GPT-4o (86.23) и Show-o2 (86.14). На GenEval результат составил 0.83, чуть-чуть не дотянув до модели Mogao (0.89).
Даже в задачах на понимание изображений X-Omni показывает себя достойно: на OCRBench ее результат (704) превосходит другие унифицированные модели, например Emu3 (687).
🟡Интересные подробности.
Во-первых, X-Omni не нуждается в CFG. В отличие от Emu3 или Janus-Pro, качество которых резко падает при отключении CFG, X-Omni работает стабильно.
Во-вторых, что, пожалуй, самое важное, RL превосходит даже SFT с последующим сэмплингом best-of-N.
Этот вывод идет вразрез с устоявшимся мнением в области языкового моделирования и доказывает, что для изображений холистическая оптимизация через RL дает существенный прирост качества.
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🟡Demo
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #T2I #RL #XOmni #Tencent
12 512
Хороший Бесплатный Python курс от Google
Рассчитан для новичков и содержит эти темы:
- Настройка
- Введение в Python
- Списки
- Сортировка
- Дикты и файлы
- Обычные выражения
- Утилиты
и тп.
Тут есть ZIP с заданиями, которые нужно скачать и открыть в редакторе для решения (пример на скрине)
https://developers.google.com/edu/python/set-up?hl=ru
12 512
🔥 Agent-S — open-source фреймворк от Simular AI, который создаёт ИИ-агентов, способных автоматически взаимодействовать с компьютером, имитируя действия человека.
💡 Проект предназначен для разработки ИИ-агентов, способных обучаться и выполнять сложные задачи, такие как управление GUI. Поддерживает интеграцию с крупными языковыми моделями (LLM) и предоставляет API для поиска и извлечения данных через Perplexica.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
📖 Arxiv
🖥 Github
@data_analysis_ml
12 512
Супер подбора для подготовки к Собесу:
🟢Более 100 вопросов с собеседования Python. Разбор реальных вопросов.
🟢120 ключевых вопросов по SQL за 2025 год
🟢 100 вопросов с собеседований продвинутого DevOps специалиста: подробный разбор
🟢100 вопросов со собеседований по Docker с подробными ответами
🟢100 вопросов для продвинутого Linux администратора
🟢100 вопросов c собесов в Data Science и ML
🟢100 вопросов с собеседованию Go.
12 512
Разработка платформера на Python: подробный проект с кодом
В этой статье мы разберём, как создать простой, но функциональный платформер на Python с использованием библиотеки Pygame.
Платформер — это жанр игр, где игрок управляет персонажем,перемещающимся по уровням с препятствиями и платформами. Мы последовательно рассмотрим, как подготовить окружение, спроектировать игру, реализовать движок, персонажа, платформы и обработку столкновений.
📌 https://uproger.com/razrabotka-platformera-na-python-podrobnyj-proekt-s-kodom/
12 512
🔥 100 вопросов со собеседований по Docker с подробными ответами
Хочешь пройти собеседование по Docker без "ммм..." и "сейчас погуглю"?
Мы собрали 100 самых частых (и каверзных) вопросов с реальных интервью — с чёткими, техничными и понятными ответами. Это не шпаргалка, это твой боевой лист на собес.
К вопросам: https://uproger.com/100-voprosov-so-sobesedovanij-po-docker-s-podrobnymi-otvetami/
12 512
🖥 Разработка реального и продвинутого ИИ‑проекта на Python
В этой статье мы рассмотрим разработку реального проекта машинного обучения на языке Python с использованием нейронных сетей.
Будем строить модель для классификации изображений, подробно объясняя каждый шаг и весь исходный код.
📌 Читать подробнее
@pro_python_code
12 512
Repost from Machinelearning
🧠 Qwen3-MT — Alibaba продолжает жечь и выпускает еще одну модель, в этот раз для машинного перевода.
🌍 Поддерживает 92+ языка, на которых говорит 95% населения мира
📚 Обучен на триллионах токенов из интернета, открытых документов и книгах, субтитров из видео.
🔬 Что внутри:
- Модель Qwen3-MoE-72B с архитектурой Mixture-of-Experts
- Заточена на переводческие фишки, поддерживает сложную терминологию и даже очень редкие слова.
- RLHF: обучение с подкреплением повышает точность и естественность модели
Возможности:
✅ Обеспечивает качественный перевод в реальном времени
✅ Контроль стиля и терминов
✅ Масштабируемость для API и продакшена
✅ Цена — от $0.5 за миллион токенов
🟡 Попробовать демку: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-MT-Demo
🟡 ModelScope: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-MT-demo
🟡 Документация API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/translation-abilities
🟡 Блог с подробностями: https://qwenlm.github.io/blog/qwen-mt/
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen #Alibaba #ml #llm #ai
12 512
🗣 FLOAT — новая open‑source модель для генерации говорящих портретов по аудио
Быстрее и реалистичнее SadTalker:
— Фотореалистичное видео с точной синхронизацией губ
— Плавные движения головы и эмоции
— Управление выражением лица и наклоном головы
💡 Основа — latent flow matching вместо диффузии:
⚡️ генерация быстрее, нет итераций, стабильные кадры
🌐page: https://deepbrainai-research.github.io/float/
🧬code: https://github.com/deepbrainai-research/float
📄paper: https://arxiv.org/abs/2412.01064
🍊jupyter: https://github.com/camenduru/Float-jupyter
12 512
🎁 Дарим набор топовых книг для разработчиков — чтобы учиться, расти и прокачивать скиллы.
Условия участия максимально простые:
Быть подписанным на Диджитализируй
🔸 подписаться на MachineLearning
🔸 подписаться на t.me/pythonl
Победители случайным образом получат одну из этих великолепных книг:
— Паттерны разработки на Python
— Оптимизация запросов в PostgreSQL
— 40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python
— Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью
— Скрипты и алгоритмы успеха | Гандапас Радислав Иванович
— Путь инженера-программиста: развитие навыков для успешной карьеры
— Математика для Data Science
— Как быть успешным в Data Science.
— Грокаем алгоритмы искусcтвенного интеллекта
Итоги подведем 15 августа в 19:00 при помощи бота, который рандомно выберет победителя. Всем удачи ❤️
