Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Python/ django
Open in Telegram
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django
Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 60 121 subscribers, ranking 2 197 in the Technologies & Applications category and 10 218 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 60 121 subscribers.
According to the latest data from 04 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -587 over the last 30 days and by -16 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.69%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.68% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 023 views. Within the first day, a publication typically gains 2 212 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 15.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 05 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
60 121
Subscribers
-1624 hours
-1347 days
-58730 days
Posts Archive
60 121
erid: 2W5zFH4RZRb
Градиентный спуск — это фундамент, на котором держится почти всё машинное обучение (machine learning) и глубокое обучение (deep learning). Как только модель не сходится, уходит в осцилляции или застревает — без понимания механики вы остаетесь без инструментов.
12 марта в 20:00 МСК на открытом уроке мы разберём, как модель на самом деле движется по многомерному ландшафту ошибок, почему путь к минимуму редко бывает прямым и какую роль играет шаг обучения.
🚀 Вы поймёте, как выбирать коэффициент скорости обучения (learning rate), чем отличаются классический, стохастический и продвинутые варианты градиентного спуска, как диагностировать сходимость и отличать реальное обучение от блуждания. Все ключевые идеи будут показаны на наглядных примерах на языке программирования Питон (Python) — без абстракций и чёрных ящиков.
➡️ Встречаемся в рамках курса «Machine Learning». Регистрация: https://otus.pw/m7LW/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
60 121
🌟 Создайте свой пиксельный офис с Star Office UI
Star Office UI — это интерактивная панель для многопользовательского сотрудничества, визуализирующая статус ваших AI помощников в реальном времени. Вы можете видеть, кто чем занят, что было сделано вчера и кто сейчас онлайн.
🚀 Основные моменты:
- Визуализация статусов AI: idle, writing, syncing и др.
- "Вчерашние заметки" для краткого обзора выполненной работы.
- Поддержка приглашения других участников в офис.
- Адаптивный интерфейс для мобильных устройств.
- Гибкие варианты публичного доступа.
📌 GitHub: https://github.com/ringhyacinth/Star-Office-UI
#python
@pythonl
60 121
🎥🚀 MOVA: Инновационная генерация видео и аудио
MOVA — это открытая модель, которая синхронно генерирует видео и аудио, устраняя проблемы каскадных пайплайнов. Она обеспечивает высокое качество и точную синхронизацию губ и звуковых эффектов, предлагая пользователям мощный инструмент для создания контента.
🚀Основные моменты:
- Бимодальная генерация: видео и аудио создаются одновременно.
- Высокая точность синхронизации губ и звуковых эффектов.
- Полностью открытый исходный код и доступные веса модели.
- Архитектура с асимметричными двойными башнями для лучшего взаимодействия модальностей.
📌 GitHub: https://github.com/OpenMOSS/MOVA
#python
60 121
⚡️ Как изучать любой GitHub-репозиторий за 5 минут с DeepWiki
Если ты открываешь чужой репозиторий и не понимаешь, с чего начать - не читай файлы вручную. Спроси код.
DeepWiki автоматически строит AI-wiki для любого проекта и позволяет задавать вопросы прямо к исходникам.
Как использовать:
1. Открой нужный репозиторий на GitHub
2. Замени в адресе:
github.com → deepwiki.com
3. Задай вопросы:
- Как устроена архитектура?
- С чего начинается запуск?
- Где реализована основная логика?
- Как работает конкретная функция?
Почему это работает:
- Документация может быть устаревшей
- README часто поверхностный
- Код — единственный источник истины
DeepWiki анализирует структуру проекта и объясняет её простым языком.
Когда особенно полезно:
- Быстрый онбординг в новый проект
- Подготовка к собеседованию
- Разбор open-source
- Понимание сложных библиотек
- Работа AI-агентов с кодом
Главная мысль:
Не читай сотни файлов — задавай вопросы репозиторию.
Пример
GitHub
https://github.com/karpathy/nanochat
// DeepWiki
https://deepwiki.com/karpathy/nanochat
Примеры вопросов:
- How does training work?
- Where is the main entry point?
- How is inference implemented?
- What are the key modules?
60 121
В Python 3.14 появилось решение, которое помогает избавиться от SQL-инъекций - t-strings 🔒
Проблема
Когда вы используете f-strings для SQL:
query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user_input}'"
admin'; DROP TABLE users; --
cursor.execute(
"SELECT * FROM users WHERE name = %s",
(user_input,)
)
query = t"SELECT * FROM users WHERE name = {user_input}"
safe = safe_sql(query)
60 121
🖥 Регулярные выражения для извлечения ссылок из HTML с помощью Python
Сохрани себе: извлечение всех ссылок со страницы с помощью регулярных выражений - это быстро и просто. Вот пример кода, который поможет тебе в этом.
import re
import requests
def extract_links(url):
response = requests.get(url)
html_content = response.text
links = re.findall(r'href=["\']?(https?://[^"\'>]+)', html_content)
return links
url = 'https://example.com'
all_links = extract_links(url)
print(all_links)60 121
Ваш домен может стоить один рубль
Переносите и продлевайте домены в Selectel и платите за это всего по одному рублю. Бонусом получите бесплатный DNS-хостинг и SSL-сертификаты, а еще возможность развернуть полноценную IT-инфраструктуру проекта в одном окне браузера.
Успейте перенести и продлить домены в Selectel по рублю до 30.06 →
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJqGwih
60 121
🎥 Генерация видео с FireRed-OpenStoryline
FireRed-OpenStoryline упрощает создание видео, превращая его в интуитивный процесс общения. Система автоматически генерирует сценарии, подбирает музыку и шрифты, а также позволяет редактировать видео с помощью естественных языковых команд.
🚀 Основные моменты:
- 🌐 Умный поиск и организация медиа
- ✍️ Интеллектуальная генерация сценариев
- 🎵 Рекомендации по музыке и озвучке
- 💬 Редактирование через разговорные команды
- ⚡ Архивирование навыков редактирования
📌 GitHub: https://github.com/FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline
@pythonl
60 121
🚀 Погружение в алгоритмы AI без магии
no-magic — это коллекция однофайловых, независимых реализаций алгоритмов, которые лежат в основе современных ИИ. Каждый скрипт является самодостаточной программой, обучающей модель с нуля и выполняющей предсказания, без использования сложных библиотек.
🚀 Основные моменты:
- Один файл — один алгоритм, без внешних зависимостей.
- Полное обучение и предсказание в каждом скрипте.
- Читаемый код с обязательными комментариями для понимания.
- Работает на обычном CPU за разумное время.
📌 GitHub: https://github.com/Mathews-Tom/no-magic
#python60 121
🖥 Большинство “парсеров” умирают через 2 дня.
Ты научишься делать те, которые живут в проде.
Это не про BeautifulSoup ради галочки.
Это про системы сбора данных, которые:
• не падают от мелких правок на сайте
• собирают данные в разы быстрее
• обновляют всё сами по расписанию
• обходят ограничения и баны
• выглядят как сервис, а не хаос из файлов
Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключиться.
В итоге ты сможешь:
• забирать данные для своих проектов
• автоматизировать чужую рутину
• делать инструменты для аналитики
• брать коммерческие заказы на сбор данных
Это навык, который напрямую превращается в деньги.
Не “знаю Python”, а умею добывать данные из интернета профессионально.
🎁 48 часов скидка 50% на Stepik: https://stepik.org/a/269942/
60 121
✔️ Scrapling v0.4 - веб-скрапинг на Python без боли и переписывания кода
Вышел Scrapling 0.4 - адаптивный Python-фреймворк для парсинга, который работает от одного запроса до полноценных масштабных краулеров.
Главная проблема скрапинга знакома всем:
сайт обновился - селекторы сломались - всё перестало работать.
Scrapling решает это по-умному.
Парсер учится на изменениях страницы и автоматически находит нужные элементы, даже если структура сайта изменилась.
Что внутри:
- обход современных антибот-систем (включая Cloudflare Turnstile) из коробки
- встроенный spider для параллельных многосессионных обходов
- pause/resume для долгих краулов
- автоматическая ротация прокси
- запуск масштабного парсинга в несколько строк Python
Плюс:
- высокая скорость
- статистика в реальном времени
- потоковая обработка данных
Фактически это уровень Scrapy + антибот + адаптивный парсер, но с гораздо более простым стартом.
Инструмент сделан скраперами для скраперов - и подойдёт как для быстрых задач, так и для production-краулеров.
https://github.com/D4Vinci/Scrapling
@pythonl
60 121
Python-баг, который выглядит безобидно… но ломает логику 👇
fruits = ["apple", "lime", "orange",
"pineapple", "orange"]
for f in fruits:
if f == "orange":
fruits.remove(f)
print(fruits)
fruits = [f for f in fruits if f != "orange"]
60 121
🚀 REAL-TIME СЕРВЕРЫ БЕЗ ЛИШНЕЙ СЛОЖНОСТИ
Если нужно быстро запускать веб-приложения с высокой производительностью и минимальной задержкой - посмотрите на WebRockets.
WebRockets — это лёгкий и быстрый фреймворк для создания веб-приложений и API с акцентом на скорость, простоту и минимальный overhead. Он подойдёт для проектов, где важны real-time взаимодействие и высокая нагрузка.
Когда полезно:
- Real-time приложения (чаты, уведомления, стриминг данных)
- Высоконагруженные API
- Dashboards и live-аналитика
- Backend для игр или trading-систем
- Любые сервисы, где важна низкая задержка
Что умеет:
- Работа через WebSocket для постоянного соединения
- Минимальная задержка и высокая пропускная способность
- Простая настройка и запуск
- Подходит для real-time архитектур
- Лёгкая интеграция в существующие backend-системы
Главная идея:
Обычный HTTP работает по принципу «запрос-ответ».
WebSocket держит постоянное соединение, позволяя серверу отправлять данные мгновенно без новых запросов — это основа современных real-time сервисов.
# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/ploMP4/webrockets.git
cd webrockets
# Установка зависимостей (если используется Node.js)
npm install
# Запуск сервера
npm start
# Пример простого WebSocket-сервера
const WebSocket = require("ws");
const wss = new WebSocket.Server({ port: 3000 });
wss.on("connection", (ws) => {
console.log("Client connected");
ws.send("Welcome!");
ws.on("message", (message) => {
console.log("Received:", message.toString());
ws.send(`Echo: ${message}`);
});
});
console.log("WebSocket server running on port 3000");60 121
💸 AI, который должен зарабатывать… или обанкротится
Исследователи представили ClawWork - систему, где модель работает в условиях реальной экономики.
Стартовые условия:
- баланс: $10
- каждая генерация = реальные расходы на токены
- никакого безлимита
- не заработал - банкрот
Как это работает:
→ AI получает реальные профессиональные задачи
(финансы, медицина, юриспруденция, аналитика)
→ Сам создаёт полноценные результаты с нуля
→ Качество оценивается GPT-5.2 по профессиональным критериям
→ Оплата рассчитывается по формуле:
качество × оценка часов × средняя зарплата (BLS)
→ Каждый API-запрос уменьшает баланс
Результаты:
- $10K заработано за 7 часов
- 0 участия человека
- 220 задач
- 44 профессии
- лучшие модели - $1500+ в час (эквивалент)
Это уже не просто бенчмарк.
Это экономический тест на выживание.
Модель должна принимать решения:
- быстро выполнять задачи ради кэша
- или тратить ресурсы на обучение, чтобы зарабатывать больше позже
Дополнительно:
AI может работать как живой сотрудник в
Telegram, Slack, Discord и WhatsApp —
и каждое сообщение стоит реальных денег.
Проект полностью open-source (MIT).
Следующий этап оценки AI - не тесты и бенчмарки.
А способность приносить деньги в реальной экономике.
https://github.com/HKUDS/ClawWork
@pythonl
60 121
⚡️ LavaSR - улучшение речи в 4000× быстрее реального времени
В open-source выложили LavaSR - модель для улучшения качества речи, которая работает с экстремальной скоростью.
Что умеет модель:
- Скорость — до 4000× realtime
(обрабатывает часы аудио за секунды)
- Универсальность — поддержка любого аудио от 8 kHz до 48 kHz
- Размер — всего ~50 МБ, можно запускать практически везде
- Качество — сопоставимо с более крупными моделями
Где это может пригодиться
- очистка шума в записях
- улучшение качества звонков
- подготовка аудио для ASR / speech-to-text
- подкасты, стримы, voice-боты
- обработка аудио на edge-устройствах
Лёгкая модель + высокая скорость = удобно для реальных production-задач.
Репозиторий: https://github.com/ysharma3501/LavaSR
📲Max
@pythonl
60 121
🤖 WiFi DensePose: Поза без камер
WiFi DensePose — это система оценки позы человека, использующая данные о состоянии канала (CSI) для определения позы в реальном времени без камер. Она обеспечивает высокую скорость обработки и конфиденциальность, что делает её идеальной для различных приложений, включая здравоохранение и безопасность.
🚀 Основные моменты:
- Использует WiFi-сигналы для определения позы без камер
- Обработка в реальном времени с задержкой менее 50 мс
- Поддержка одновременного отслеживания до 10 человек
- Оптимизирована для различных доменов: здоровье, фитнес, безопасность
- Полное покрытие тестами и готовность к производству
📌 GitHub: https://github.com/ruvnet/wifi-densepose
#python
60 121
Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙
Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов».
60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!).
Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы.
Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии.
Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion!
➡ Не пропустите, регистрируйтесь.
*Data Fusion — Объединение данных
Информация о рекламодателе
60 121
🖥 Python-совет: не проверяйте длину — проверяйте объект
Python умеет проверять «пустоту» объектов напрямую — быстрее и читаемее.
Многие новички пишут так:
if len(items) > 0:
process(items)
# Плохо
if len(items) > 0:
process(items)
# Хорошо
if items:
process(items)
# Проверка на пустоту
if not items:
print("Empty")
# Работает для разных типов
data = {}
if data:
print("Has data")60 121
Docker и Kubernetes: основы разработки под облачную инфраструктуру
Курс для тех, кто хочет держать свой стэк и знания актуальными и глубоко разбираться, как устроены Docker, Kubernetes, и современная облачная инфраструктура в целом.
🌐 Чему вы научитесь:
🤩 Создавать облачную инфраструктуру «с нуля» управление и конфигурация серверов с Terraform, Ansible, cloud‑init
🤩 Уверенно работать с Docker: Dockerfile, слои, кэш, многоступенчатые сборки, реестры, безопасность, air‑gapped
🤩 Проектировать многоконтейнерные приложения: паттерны Sidecar, Ambassador, Adapter, проверки (liveness/readiness), DaemonSet и поды
🤩 Настраивать сеть и балансировку в Kubernetes
ClusterIP, Services, Ingress, MetalLB, TLS/SNI, сервис‑меши (Istio)
🤩 Организовывать хранение данных: PersistentVolumes / PVC, StorageClasses, резервное копирование. Упаковка в Helm и поддержка через Operator
🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands. Автор курса — Николай Ихалайнен, эксперт по СУБД и бекенду (ex-Percona), со-основатель MyDB, энтузиаст открытого ПО.
🗓 Старт курса: 25 февраля, 6 недель обучения.
Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждем вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2Vtzqwp4TvC
