📚Python Books
前往频道在 Telegram
📚Python библиотека admin - @haarrp @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi
显示更多
网络:📈 Telegram 频道 📚Python Books 的分析概览
频道 📚Python Books (@pythonlbooks) 是活跃参与者。目前社区聚集了 33 859 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 3 974，并在 俄罗斯 地区排名第 19 061 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 33 859 名订阅者。
根据 13 七月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -128，过去 24 小时变化为 -12，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 16.10%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.24% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 5 453 次浏览，首日通常累积 1 098 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 0。
- 主题关注点： 内容集中在 сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“📚Python библиотека
admin - @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@programming_books_it - бесплатные it книги
@pythonl - 🐍
@ArtificialIntelligencedl - AI
@datascienceiot - ml
РКН: clck.ru/3FmsTi”
凭借高频更新（最新数据采集于 14 七月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
33 859
订阅者
-1224 小时
-527 天
-12830 天
数据加载中...
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
七月 '26
七月 '26
+63
在0个频道中
六月 '26
+67
在2个频道中
Get PRO
五月 '26
+63
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+20
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+49
在2个频道中
Get PRO
二月 '26
+275
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+485
在2个频道中
Get PRO
十二月 '25
+434
在1个频道中
Get PRO
十一月 '25
+521
在5个频道中
Get PRO
十月 '25
+293
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+619
在2个频道中
Get PRO
八月 '25
+1 070
在1个频道中
Get PRO
七月 '25
+1 143
在1个频道中
Get PRO
六月 '25
+539
在1个频道中
Get PRO
五月 '25
+534
在3个频道中
Get PRO
四月 '25
+716
在1个频道中
Get PRO
三月 '25
+646
在14个频道中
Get PRO
二月 '25
+776
在2个频道中
Get PRO
一月 '25
+1 073
在16个频道中
Get PRO
十二月 '24
+653
在5个频道中
Get PRO
十一月 '24
+1 221
在1个频道中
Get PRO
十月 '24
+1 895
在5个频道中
Get PRO
九月 '24
+731
在2个频道中
Get PRO
八月 '24
+679
在2个频道中
Get PRO
七月 '24
+776
在4个频道中
Get PRO
六月 '24
+870
在6个频道中
Get PRO
五月 '24
+862
在40个频道中
Get PRO
四月 '24
+618
在43个频道中
Get PRO
三月 '24
+721
在21个频道中
Get PRO
二月 '24
+930
在4个频道中
Get PRO
一月 '24
+900
在44个频道中
Get PRO
十二月 '23
+760
在40个频道中
Get PRO
十一月 '23
+395
在7个频道中
Get PRO
十月 '23
+598
在19个频道中
Get PRO
九月 '23
+844
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+899
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+675
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+1 051
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+1 617
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+269
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+438
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+375
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+390
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+247
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+408
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+439
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+414
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+314
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+337
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+440
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+1 583
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+470
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+1 846
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+273
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+325
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+417
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+698
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+299
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+498
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+323
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+537
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+332
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+332
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+351
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+325
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+264
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+431
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+4 178
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 14 七月 | +1 | |||
| 13 七月 | 0 | |||
| 12 七月 | +5 | |||
| 11 七月 | +2 | |||
| 10 七月 | +2 | |||
| 09 七月 | +6 | |||
| 08 七月 | +5 | |||
| 07 七月 | +4 | |||
| 06 七月 | +2 | |||
| 05 七月 | +8 | |||
| 04 七月 | +2 | |||
| 03 七月 | +1 | |||
| 02 七月 | +11 | |||
| 01 七月 | +14 |
频道帖子
| 2 |  Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning
Недавно был обновлен огромный PDF-учебник по математике на 2204 страницы:
Внутри - алгебра, топология, дифференциальное исчисление и теория оптимизации для Computer Science и Machine Learning.
Найти можно здесь:
https://cis.upenn.edu/~jean/gbooks/geomath.html | 3 015 |
| 3 |  Bigger MoE models keep winning on quality, but serving them at interactive latency is still hard.
NVIDIA compresses the hybrid MoE Nemotron-3-Super into Puzzle-75B-A9B and roughly doubles interactive server throughput while holding quality.
Paper: https://arxiv.org/abs/2607.04371 | 2 892 |
| 4 |  🔥 Интенсив Путь в ИБ: деньги, карьера, реальность стартует УЖЕ СЕГОДНЯ!
📗Сохраняйте расписание:
🗓 7 ИЮЛЯ | День 1
🎙 Спикер: Лев — Инфраструктурный пентест. Эксперт по пентесту, Active Directory и безопасности Windows-сред. Работает с атаками на корпоративные сети и покажет, как новичку зайти в специализацию, где ценится понимание инфраструктуры.
🟢Тема: AD И ПЕНТЕСТ: СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ, ЗА КОТОРУЮ ПЛАТЯТ
🟦Практическая сторона безопасности: как проверяют корпоративные сети, находят слабые места и превращают этот навык в высокооплачиваемую профессию.
🟦Что такое AD и почему без него не понять корпоративную безопасность
🟦Как атакующий двигается по сети и ищет слабые места
🟦Что нужно новичку на старте: сети, Windows и базовый код
🟦Почему компании платят за умение решать реальные задачи
🗓 8 ИЮЛЯ | День 2
🎙 Спикер: Гамид — Навигатор по кибербезу. DevSecOps-специалист, работает на стыке разработки, инфраструктуры и безопасности: знает, как устроены реальные ИБ-процессы в компаниях, какие специалисты нужны рынку и как не запутаться на старте обучения.
🟪Тема: КАРТА КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ: КУДА ИДТИ, ГДЕ ДЕНЬГИ И КАК НАЧАТЬ
🟦Раскладываем сферу ИБ по полочкам: какие направления есть, чем они отличаются, сколько можно зарабатывать и какой первый шаг выбрать.
🟦Как устроена кибербезопасность изнутри и зачем она бизнесу
🟦Пентест, SOC, работа этичных хакеров и защита инфраструктуры
🟦AppSec и DevSecOps: почему это отдельное направление с высоким спросом
🟦Как выбрать свой путь в ИБ и сделать первый шаг
🗓 9 ИЮЛЯ | День 3
🎙 Спикер: Евгений Ивченков — Эксперт по киберразведке, анонимности и безопасности с AI-инструментами. Сейчас cyber security researcher. В прошлом соавтор курса «Анонимность и безопасность 1.0» в CyberYozh.
🟡Тема: AI-АГЕНТ В ВАШЕЙ СИСТЕМЕ: КТО РЕАЛЬНО КОМАНДУЕТ
🟦Разбираем, почему ChatGPT, AI-агенты и другие ИИ-инструменты могут быть не только помощниками, но и источником риска.
🟦Как ИИ уже используют в кибербезопасности
🟦Чем AI-агенты отличаются от обычного чата с нейросетью
🟦Что такое обман ИИ простыми словами и зачем это знать новичку
🟦Как правильно применять нейросети для обучения и работы
⏰ Старт первого эфира уже сегодня. Все закрытые разборы, материалы и бонусы получат только зарегистрированные участники.
▶️ УЗНАТЬ БОЛЬШЕ
🦔 CyberYozh | 2 754 |
| 5 | 💵 GFusion: как мы обучали диффузионную LLM в GigaChat
«А что, если LLM будет генерировать не строго по одному токену слева направо, а сразу блок текста?»
Именно эту идею мы проверяли в проекте GFusion — диффузионной языковой модели на базе GigaChat3-10B-A1.8B-base.
Отдельно хочется отметить, что этот проект начал и довёл до релиза стажер команды GigaChat Pretrain. Он прошёл весь путь от идеи и первых экспериментов до обучения модели, оптимизаций, поддержки в inference runtime и публикации в open source.
Почему это интересно?
Классические LLM генерируют текст авторегрессионно: каждый следующий токен зависит от всех предыдущих. Это устоявшийся подход, но шаги генерации модели выполняются строго последовательно.
В то же время диффузионная LLM берёт частично замаскированный блок и постепенно восстанавливает токены внутри него. За один forward pass модель может финализировать не один, а сразу несколько токенов.
Так и появляется ускорение. Чем больше токенов модель уверенно восстанавливает за один проход, тем меньше шагов ей нужно для генерации ответа.
Вместо дорогостоящего обучения с нуля мы взяли сильную авторегрессионную LLM и перевели её в диффузионный режим генерации.
Цикл обучения включал:
🔘адаптацию AR-модели к диффузионной генерации;
🔘постепенное увеличение размера блока;
🔘сравнение полностью диффузионного обучения и гибридного подхода AR+dLLM;
🔘SFT с complementary masking и стадией confidence tuning для дополнительного ускорения генерации.
Результаты:
🔘GFusion в режиме одного пользователя генерирует в среднем на 70% быстрее GigaChat3-10B-A1.8B.
🔘Даже по сравнению с GigaChat3-10B-A1.8B + MTP-головой ускорение составило около 39%.
🔘Просадка качества относительно авторегрессионной модели осталась в пределах 2–4 п.п., а сам трейд-офф между скоростью и качеством можно контролировать параметрами диффузионной генерации.
🔘Добавлена поддержка GFusion в SGLang и реализован entropy-bounded sampling — алгоритм семплирования, который ускоряет генерацию не только GFusion, но и других диффузионных LLM.
🔘Для обучения написана и выложена в open-source своя реализация attention на TileLang под структуру диффузионной маски и получено до +77% end-to-end ускорения относительно Flex-Attention на длинном контексте.
💡 Главный вывод GFusion состоит в том, что ускорение LLM может требовать переосмысления самого подхода к генерации. Однако, чтобы это заработало на практике, важно довести до рабочего состояния весь стек от обучения и SFT до декодинга, attention-ядер и поддержки в inference runtime.
➡️Подробности — в статье на Habr.
➡️HF: GFusion-10B-A1.8B-base GFusion-10B-A1.8B
➡️GitVerse | 3 839 |
| 6 |  Будущее софта - это код, который умеет рассуждать
И первый шаг туда всё ещё максимально простой: выучить Python.
freeCodeCamp выкатили большой бесплатный курс, где тебя проводят от базы Python до разработки автономных AI-агентов.
Внутри:
1. основы Python
2. NumPy, Pandas и SQLite
3. REST API, Flask и FastAPI
4. LLM-интеграции
5. ChatGPT, Gemini и HuggingFace
6. инструменты для AI Agents
По сути, это не просто “курс по Python”, а маршрут в современный AI engineering.
https://freecodecamp.org/news/learn-python-and-build-autonomous-agents/ | 5 994 |
| 7 | Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код
Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.
Причина часто не в модели.
LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.
Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.
На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.
Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.
Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.
Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFHDDppZ
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHDDppZ | 5 003 |
| 8 |  Один из лучших вводных материалов по прикладной линейной алгебре, который мне попадался.
Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами:
• подгонка данных
• машинное обучение
• оптимизация
• обработка изображений
• системы управления
Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science.
PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf | 10 088 |
| 9 |  Теперь на GitVerse — зеркало PyPI! ⚡️
Python‑пакеты переехали на российскую платформу для разработчиков GitVerse — теперь зависимости подтягиваются быстрее, а пайплайны не зависят от доступности внешнего PyPI.
Остаётся только выбрать: установить зеркало как основной источник или оставить как «страховку».
Гайд по подключению. | 2 792 |
| 10 |  ⚡️ Machine Learning Roadmap 2026: большая карта входа в ML без сказок про “нейросети за месяц
Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps и даже вабкодинга.
Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и что должно получиться на практике после каждого этапа.
Roadmap разбит на 7 треков:
1. Фундамент: Python, математика, статистика, инструменты
2. Классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация
3. Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop
4. LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты
5. Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность
6. MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, monitoring, serving
7. Специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety
Roadmap не продаёт иллюзию “обучил модель - стал ML-инженером”.
В реальной работе много времени уходит на данные, метрики, деплой, мониторинг, воспроизводимость и разбор ошибок. Модель - только часть системы.
Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сеньором. Она ускоряет того, кто уже понимает базу. Без базы человек просто становится оператором Copilot, который не может объяснить, почему всё сломалось.
По времени тоже без сказок:
1. 0-3 месяца: математика, классический ML
2. 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch
3. 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты
4. 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация
Тут же собрано 7 болших бесплатных курсов по машинному обучению, математике и вайбкодингу!
Если давно хотели зайти в ML системно, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и “топ-10 библиотек”, это хороший ориентир.
https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap | 6 058 |
| 11 |  🖥 Python в 2026 - уже не просто «первый язык программирования».
Это инструмент, с которым можно автоматизировать задачи, писать скрипты, собирать проекты, работать с данными, делать ботов и использовать ИИ как ускоритель разработки.
Но есть проблема: большинство новичков учат Python кусками. Немного синтаксиса, пару задачек, немного теории - и потом ступор: «а что с этим делать дальше?»
Этот курс сделан иначе. Здесь упор на реальную практику: вы не просто смотрите уроки, а постепенно учитесь писать код, разбирать ошибки, собирать рабочие решения и понимать, как Python применяется в нормальных задачах.
Что внутри:
- Python с нуля понятным языком
- практика вместо бесконечной сухой теории
- реальные задачи и проекты
- автоматизация рутины
- работа с файлами, данными и API
- понятная логика программирования
- современный подход к разработке с ИИ
- отдельный акцент на вайбкодинг
Вайбкодинг -это умение правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и ускорять работу без слепого копирования. В 2026 году это уже не бонус, а нормальный навык разработчика.
Сегодня скидка 60 процентов: https://stepik.org/course/288218/info | 4 491 |
| 12 |  🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам»
На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.
Маршрут собран под современный Python:
- Python 3.13+
- free-threaded mode без GIL
- JIT
- uv вместо боли с pip/venv/poetry
- ruff, pyright, pytest, hypothesis
- async-first подход
- типизация
- CPython внутри
- web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура
В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.
Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс.
Для новичков - понятный путь без хаоса.
Для джунов - способ закрыть дыры.
Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь.
Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python.
https://github.com/justxor/pythonroamap2026 | 4 129 |
| 13 |  Can LLM agents explore codebases and reason about code semantics without executing the code
📗 Read
@datascienceiot | 6 476 |
| 14 |  🔥 Продвинутый Rust без учебных игрушек
Базу уже прошли? Тогда следующий шаг - production-разработка.
На Stepik идет скидка 60% на продвинутый курс по Rust для тех, кто хочет не просто знать синтаксис, а строить реальные системы.
Внутри: async, unsafe, gRPC, lock-free, observability, Kafka, NATS, axum, tower, CI/CD и канареечный деплой.
Финальный проект - production-ready feed-сервис от архитектуры до релиза.
21 модуль, 84 урока, 400+ проверочных шагов.
Если хотите перейти от маленьких Rust-утилит к коммерческой разработке, сейчас хороший момент зайти: https://stepik.org/a/285608/pay | 0 |
| 15 |  AI Engineering Building Applications with Foundation Models
📚 Read
@pythonlbooks | 6 431 |
| 16 |  Introduction to Algorithms and Machine Learning
📗 Read
@datascienceiot | 0 |
