Python Portal

все записи теперь братья близнецы 👉 @PythonPortal

Наконец-то кто-то пропатчил Chromium на уровне исходников! Не JS-инъекции, не твики флагов, а полноценная модификация отпечатков прямо в C++ исходниках с последующей сборкой бинарника. Результат? Cloudflare Turnstile: всё пройдено reCAPTCHA v3: score 0.9 (уровень человека) FingerprintJS / BrowserScan: всё зелёное Пройдено 30/30 детект-сайтов Drop-in замена для Playwright / Puppeteer — меняете импорт в 3 строки кода и получаете моментальный unban! pip install cloakbrowser или npm install cloakbrowser Больше никакого страха перед anti-bot защитой, братья! 👉 @PythonPortal

Python: простые вещи, которые улучшают код Если писать так:

if type(x) == str:
    print("Это строка")

это может работать, но ломается на наследниках str. Правильнее использовать isinstance(). Он учитывает наследование и лучше согласуется с полиморфизмом.

if isinstance(x, str):
    print("Это строка")

Такой вариант сработает и для str, и для его подклассов. Итог: type(x) == str годится только для простых случаев, но хрупкий. isinstance(x, str) — более устойчивый и корректный вариант почти всегда. 👉 @PythonPortal

В плейлисте 26 лекций по глубокому обучению Один из лучших бесплатных материалов в открытом доступе. Можно пройти путь от базового уровня до уверенного понимания примерно за 5 часов. 👉 @PythonPortal

Выпустили аналог Claude Code от DeepSeek. Открытый исходный код, написан на Rust. ✓ использует API-ключ или локальные модели ✓ МСР, навыки, инструменты, память и т.д. $ npm install -g deepseek-tui → https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI 👉 @PythonPortal

🎓 Бесплатный ИИ-сервис, который собирает полноценный курс по любой теме за пару минут. Нужно только ввести тему — Gurufy создаст план, напишет статьи, добавит иллюстрации, интерактивные виджеты и задания для закрепления. У каждой статьи — свой чат и контекст, чтобы вопросы не смешивались. Прогресс сохраняется. По сути, это ИИ-репетитор, который ведет по теме от начала до конца, подробно отвечая на любые вопросы. ✅ Курсы создаются бесплатно, без лимитов и без подписки. ➡️ Попробовать можно тут — gurufy.ru

Братья! Google обновил Код-Вики. Google фактически убрал одно из самых неприятных узких мест разработки — чтение чужого кода ' Новый Код-Вики автоматически подключается к любому репозиторию на ГитХабе и превращает его в постоянно актуальную, структурированную и интерактивную вики. Три ключевые функции: - автоматически сканирует репозиторий; документация обновляется в реальном времени при любых изменениях кода — больше не нужно переживать за устаревшие описания - чат на базе Джемини работает по всей вики как по единой базе знаний, отвечает на вопросы и даёт ссылки с переходом прямо на конкретные строки кода - автоматически строит архитектурные диаграммы, диаграммы классов и последовательностей; одним кликом можно перейти от объяснения к исходному коду Новички быстрее входят в проект с первого дня, старые кодовые базы без сопровождения становятся понятными, и это работает как для больших, так и для маленьких репозиториев. Google прямо говорит: «Чтение существующего кода — один из самых дорогих и проблемных этапов разработки». Теперь этот этап фактически пытаются убрать как класс. Публичные репозитории доступны для предварительного просмотра: http://codewiki.google 👉 @PythonPortal

ПРО-СОВЕТ Используешь локальные большие языковые модели? Дай им веб-стек. Моя конфигурация: - SearXNG: поиск и отбор источников-кандидатов - Firecrawl: извлечение и обход по известным адресам - Camofox: резерв через браузер, когда джаваскрипт или интерактив мешают Поиск → Извлечение → Взаимодействие Попроси своего агента настроить это и подключить к локальным моделям > увидишь, как они резко становятся полезнее Пожалуйста 🐌 👉 @PythonPortal

🤣🤣🤣 👉 @PythonPortal

Бывшие сотрудники Google опубликовали карту всех внутренних инструментов Google и их open-source аналогов. 15 200 звёзд. 1 100 форков. 99 контрибьюторов. → Borg = Kubernetes → Spanner = CockroachDB → Colossus = HDFS → Dremel = DuckDB / Presto → Chubby = Zookeeper → Stubby = gRPC → Zanzibar = SpiceDB → Blaze = Bazel → MapReduce = Spark всё, чем инженеры Google пользуются каждый день. у всего этого есть open-source аналоги. ничто из этого не требует работы в Google. https://github.com/jhuangtw/xg2xg 👉 @PythonPortal

Смотри топовые научные статьи по ИИ, машинному обучению, робототехнике, квантовой физике и другим направлениям на kurate.org. Сотни препринтов с arXiv ежедневно ранжируются по научному импакту через парные сравнения, где судьями выступают модели — Claude, GPT и Gemini. 👉 @PythonPortal

👉 @PythonPortal

Есть число с плавающей точкой в Python и нужно вывести его как процент — используй формат % в f-строке

x = .023
print(f'{x:.2%}')  # 2.30%

x = .02375
print(f'{x:.2%}')  # 2.38% -- округляется!

x = 1.02375
print(f'{x:.2%}')  # 102.38%

👉 @PythonPortal

Безумцы реализовали MicroGPT от Andrej Karpathy полностью на ПЛИС-логике. Без графического процессора. Без PyTorch. Без циклов инференса на центральном процессоре. Только трансформер, «зашитый» в железо, генерирующий 50 000+ токенов в секунду. Модель небольшая, но идея не в этом: инференс не обязан существовать только в программной среде. Целью было не сделать максимально большую модель. Целью было представить весь путь инференса трансформера в виде, читаемом для железа: память, счётчики, состояния конечных автоматов, аккумуляторы, таблицы поиска и многотактные арифметические блоки. Базовая схема использует фиксированную арифметику Q4.12 и веса, хранящиеся в ПЗУ. Большая часть модели сводится к одной повторяющейся операции: матрично-векторному умножению. Поэтому был реализован переиспользуемый 16-канальный потоковый блок матрично-векторных вычислений и затем он временно мультиплексируется на Q/K/V, MLP и выходной слой языковой модели. Самым интересным оказался механизм внимания. В Python это одно аккуратное уравнение. В RTL это превращается в расписание: генерация Q/K/V, проход по скалярным произведениям, отслеживание максимума, приближённое вычисление экспоненты, накопление, деление, смешивание V, затем обратная проекция. https://github.com/Luthiraa/TALOS-V2 👉 @PythonPortal

Большой момент для Soniox: сегодня запускаем Soniox Text-to-Speech. Это серьёзный шаг вперёд. Soniox начинали с распознавания речи. Теперь, имея и распознавание, и синтез, мы становимся голосовой платформой для любого языка. Soniox TTS заточен под самые сложные части генерации речи: - Речь уровня носителя на более чем 60 языках - Генерация без галлюцинаций - Корректное озвучивание буквенно-цифровых последовательностей: числа, идентификаторы, адреса - Правильное произношение имён и иностранных слов - Стриминг с ультранизкой задержкой для приложений в реальном времени Ценообразование простое: $0.70 за час сгенерированной речи. Ключевое здесь — общий вектор: разработчики и компании могут работать с одним провайдером для базового голосового стека — распознавание речи, синтез речи, мультиязычный голос, инфраструктура реального времени, региональные деплои и соответствие требованиям. Это важный шаг в переходе от провайдера распознавания речи к полноценной голосовой платформе для всех языков. Голос становится базовым интерфейсом для софта. Для глобального использования он должен быть быстрым, точным, устойчивым и доступным на любом языке. Этим мы и занимаемся в Soniox. Подробнее в блоге 👉 @PythonPortal

👉 @PythonPortal

Hugging Face буквально собрали у себя все ключевые «секреты». Важно разобраться в оценке больших языковых моделей. > Пока ты работаешь с языковыми моделями: > обучаешь или дообучаешь свои модели, > выбираешь модель под задачу, > или пытаешься понять текущее состояние области, почти неизбежно возникает вопрос: как понять, что модель хорошая? > Ответ — оценка качества. Она везде: > лидерборды с рейтингами моделей, > бенчмарки, которые якобы меряют рассуждения, > знания, кодинг или математику, > статьи с заявленными новыми лучшими результатами. Но что такое оценка на самом деле? И что она реально показывает? Этот гайд помогает во всём разобраться.

О чём вообще оценка моделей Базовые понятия больших языковых моделей для понимания оценки Оценка через готовые бенчмарки Создание своей системы оценки Главная проблема оценки Оценка свободного текста Статистическая корректность оценки Стоимость и эффективность оценки

👉 @PythonPortal

Будь ленивым разработчиком 😴😴😴 Лучшие разработчики — не те, кто пишет больше всего кода. Это те, кто пишет минимум кода и при этом решает задачу быстрее, качественнее и надёжнее. Это избыточный подход:

transposed = []
for i in range(len(matrix[0])):
    row = []
    for r in matrix:
        row.append(r[i])
    transposed.append(row)

Это нормальный, идиоматичный вариант:

transposed = list(zip(*matrix))

Лень — не про небрежность. Это про уважение к своему времени и времени команды. Это про вложение ресурсов в понимание идиом языка, чтобы фокусироваться на реальных задачах, а не переизобретать базовые вещи. У каждого сильного разработчика есть набор «ленивых» приёмов: ✔️генераторы списков вместо вложенных циклов ✔️collections.defaultdict вместо ручных проверок ✔️ контекстные менеджеры вместо ручного открытия/закрытия ресурсов ✔️короткие выражения, которые проходят ревью Цель — не демонстрировать объём проделанной работы, а доставлять чистые и поддерживаемые решения с минимальными затратами. 👉 @PythonPortal

👉 @PythonPortal