متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Just Python
الذهاب إلى القناة على Telegram
🐍Простое изучение Python. Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it РКН: clck.ru/3MnbSc
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Just Python
تُعد قناة Just Python (@justpython_it) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 10 075 مشتركاً، محتلاً المرتبة 12 226 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 65 243 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 10 075 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 06 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -69، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 2.54%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.62% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 256 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 163 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل theory, строка, модуль, url, индекс.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“🐍Простое изучение Python.
Ссылка: @Portal_v_IT
Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc
Канал на бирже: telega.in/c/justpython_it
РКН: clck.ru/3MnbSc”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 08 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
10 075
المشتركون
-124 ساعات
-167 أيام
-6930 أيام
أرشيف المشاركات
10 075
Альтернативный способ создания namedtuple
В качестве альтернативы вы можете передать список, состоящий из имен полей, вместо просто имен полей, разделенных пробелом.
Доступ к элементам в namedtuple возможен как по индексу, так и по идентификатору.
#theory // Just Python
10 075
Сохранение и загрузка модели
Передайте model.state_dict() в качестве первого аргумента. Это просто словарь, который сопоставляет слои с их соответствующими изученными параметрами (весами и смещениями).
В качестве второго аргумента дайте имя вашей модели (принято сохранять модели PyTorch с использованием расширений .pth или .pt). Также можно указать полный путь, если вы хотите сохранить его в определенном каталоге.
torch.save(model.state_dict(), "cifar_fc.pth")
Если вы хотите загрузить свою модель для логического вывода, используйте torch.load(), чтобы получить сохраненную модель, и сопоставьте изученные параметры с помощью load_state_dict.
#theory // Just Python
10 075
Обучение модели
Укажите количество epochs, на которых вы хотите обучить модель. Каждая эпоха будет проходить цикл train, который выводит прогресс каждые 2000 выборок. Затем он проверяет модель на тестовом наборе и выводит точность и потери на тестовом наборе.
#theory // Just Python
10 075
Определение метода тестирования
Это нужно для того, чтобы мы могли оценивать нашу модель и выводить точность на тестовом наборе. Большие отличия от метода тестирования заключаются в том, что мы используем model.eval(), чтобы перевести модель в режим тестирования, и torch.no_grad(), который отключит вычисление градиента, так как мы не используем обратное распространение во время тестирования. Наконец, мы вычисляем средние потери для набора тестов и общую точность.
#theory // Just Python
10 075
Геймдизайн — профессия, где креатив оплачивается от 100 000 ₽
Игровая индустрия в 2025 году растёт быстрее, чем кино и музыка вместе. Геймдизайнеры зарабатывают от 100 000 ₽.
На бесплатном мини-курсе вы сделаете свой первый проект и поймёте, как работает индустрия с приятными зарплатами.
Что вас ждёт:
— Доступ к конференции по нейросетям — освоите ИИ как инструмент для игр и жизни
— Возможность выиграть 3 000 000 ₽ за собственную игру
— 5 чек-листов и разбор культовых проектов — Half-Life, Mass Effect, Crusader Kings
Просто ответьте на пару вопросов — и начните свой путь в геймдизайне бесплатно!
10 075
Результат обратного распространения и обучения
Для шага обратного распространения нам нужно сначала запустить optimizer.zero_grad(). Это устанавливает градиент в ноль перед запуском обратного распространения, поскольку мы не хотим накапливать градиент за последующие проходы.
Метод loss.backward() использует потери для вычисления градиента, затем мы используем Optimizer.step() для обновления весов.
#theory // Just Python
10 075
💡 IT: профессия, которая не исчезнет. А вы уже пробовали, подходит ли она лично вам?
2025 — идеальное время зайти в IT. Зарплаты растут, импортозамещение ускоряет найм, а компаниям нужны не только программисты, но и тестировщики, аналитики, специалисты по кибербезопасности, Data Science, Python и даже нейросетям.
Но как выбрать своё направление, если индустрия огромная, а информации — ещё больше?
И главное — как понять, что именно подойдёт вам и действительно принесёт деньги?
Пройди простой и ускоренный курс по ссылке, чтобы найти как кратно увеличить свой доход в 2026 году, с помощью востребованных навыков.
10 075
Модули Dataset и DataLoader
Как и Tensorflow, PyTorch имеет несколько наборов данных, включенных в пакет (например, Text, Image и Audio). В этом руководстве будет использоваться один из таких встроенных наборов данных изображений — CIFAR10.
Эти датасеты очень распространены и широко задокументированы в сообществе ML. Они отлично подходят для прототипирования и сравнительного анализа моделей, поскольку вы можете сравнить производительность своей модели с тем, чего смогли достичь другие.
#theory // Just Python
10 075
Почему так происходит?
Программа проверяет, совпадает ли пользовательский ответ со строкой yellow. Однако — Yellow с заглавной буквой Y — это совершенно другая строка.
Вы можете легко исправить это, используя метод lower() и внеся небольшое изменение в программу.
#theory // Just Python
10 075
Пример работы метода lower(): проверяем пользовательский ввод
Скрипт задает пользователю вопрос "What color is the sun?" («Какого цвета солнце?») и ждет от него ответа. Затем программа проверяет, совпадает ли ответ с "yellow" (желтый), и если да, то печатает "Correct!" («Правильно!»). Если пользователь введет другой ответ, программа напечатает "That is not the correct color!" («Это неправильный цвет!»).
#theory // Just Python
10 075
Метод lower() возвращает новую строку
lower() возвращает новую строку. Этот момент логически вытекает из предыдущего. Следовательно, если вы хотите использовать результат работы метода в дальнейшем, вам нужно сохранить его в новую переменную.
10 075
Что следует учитывать при использовании метода lower()
Метод lower() делает довольно простую вещь. Он создает новую строку, в которой все прописные буквы меняются на строчные. Но есть несколько моментов, о которых следует помнить при его использовании.
Строки неизменяемы
Строки являются неизменяемым типом данных. Это означает, что их нельзя поменять после создания, только перезаписать заново. Поэтому исходная строка после использования метода lower() остается неизменной.
#theory // Just Python
10 075
Что такое строка?
Строка — это тип данных в Python. Строка записывается как последовательность символов, заключенная в одинарные или двойные кавычки.
#theory // Just Python
10 075
⚡️ Анонимный хакер нашёл промт, снимающий все ограничения с ChatGPT
Введя его, можно генерировать коды троянов, изображения 18+ и даже заставить нейронку отключить свой блок сервера.
Такие баги хакер публикует в открытом доступе под псевдонимом
Dr GPT. Среди его публикаций:
• Баг на бесконечные токены в NanoBanana
• Промт для генерации IOS вирусов в Github Copilot
• Пробив человека по зашифрованным данным в OpenAi o3
Всё в целях ознакомления, ни к чему не призываем: https://t.me/+xjSLqfhZQ0kwMGQy10 075
Как удалить ключ из словаря при помощи генератора
Генераторы словаря в Python — это быстрые однострочники, которые позволяют легко создавать словари.
Здесь важно понимать, что мы создаем новый словарь. Поэтому это не самый экономичный метод удаления ключа. Но если вы уверены, что ключ существует, а словарь не слишком велик, можно воспользоваться и генератором.
#theory // Just Python
10 075
Как использовать ключевое слово global в Python
По умолчанию Python думает, что внутри функции вы хотите использовать локальную переменную.
И когда мы сначала пытаемся вывести значение переменной, а затем повторно присваиваем значение переменной, к которой мы пытаемся получить доступ, Python запутывается.
10 075
Как определить глобальную переменную в Python
Когда вы определяете переменную вне функции, например, в начале файла, она имеет глобальную область видимости и называется глобальной переменной.
Доступ к глобальной переменной возможен из любой точки программы.
#theory // Just Python
10 075
2026 — год цензуры и тотатльной слежки в России 👁️
Госсмесенджер. Блокировки и ограничения. Репрессивные законы.Под шумок государство продолжит душить простых людей, удобно прикрываясь «заботой» и «внешним врагом». Но мы-то с вами всё понимаем. Поэтому однозначно забираем в подписки Tech Lab. Этот канал — последнее слово в обходе ограничений и анонимности в сети. ◆ Как заходить в заблоченные соцсети без VPN (легальный способ) ◆ Глушат интернет в регионе? Есть бесплатное решение. ◆ Как собрать полное досье на любого человека?(огромная база данных) Гайды, полезные приложения, лайфхаки на повседневку. Есть всё и даже больше — @TechLab
10 075
Как определить локальную переменную в Python
Переменные, определенные внутри тела функции, имеют локальную область видимости. Это означает, что они доступны только внутри данной конкретной функции. Другими словами, они «локальны» для этой функции.
#theory // Just Python
10 075
Как искать индекс элемента, которого, возможно, нет в списке
Бывает, нужно получить индекс элемента, но мы не уверены, есть ли он в списке.
Если попытаться получить индекс элемента, которого нет в списке, метод index() вызовет ошибку ValueError. При отсутствии обработки исключений ValueError вызовет аварийное завершение программы. Такой исход явно не является хорошим и с ним нужно что-то сделать.
#theory // Just Python
