Python/ django
Open in Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python/ django
Channel Python/ django (@pythonl) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 58 997 subscribers, ranking 2 166 in the Technologies & Applications category and 10 177 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 58 997 subscribers.
According to the latest data from 26 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -302 over the last 30 days and by -5 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 6.27%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.40% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 702 views. Within the first day, a publication typically gains 2 006 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 20.
- 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 @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 27 August, 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.
58 997
Subscribers
-524 hours
+1267 days
-30230 days
Posts Archive
58 985
⚡️ Языки программирования и время, которое потребовалось для выпуска первой версии.
Многие думают, что язык программирования можно сделать быстро. Но на практике на это уходят годы. Rust разрабатывали девять лет, Kotlin и C++ около шести, Go и Java примерно пять. Даже Python готовили два года перед первым релизом.
Есть знаменитое исключение - JavaScript. Его написали всего за десять дней в 1995 году, и многие странности языка до сих пор связаны именно с такой скоростью разработки.
Это хороший пример того, что создание фундаментального инструмента требует времени и большого количества экспериментов.
🦀 Rust - 9 лет (2006 → 2015)
🤖 Kotlin - 6 лет (2010 → 2016)
⚙️ C++ - 6 лет (1979 → 1985)
☕ Java - 5 лет (1991 → 1996)
🐹 Go - 5 лет (2007 → 2012)
🍎 Swift - 4 года (2010 → 2014)
🔧 C - 3 года (1969 → 1972)
🧬 Scala - 3 года (2001 → 2004)
📊 Julia - 3 года (2009 → 2012)
🐍 Python - 2 года (1989 → 1991)
🌐 JavaScript - 10 дней (1995)
💎 Ruby - 2 года (1993 → 1995)
🐘 PHP - 1 год (1994 → 1995)
🔷 C# - 2 года (1998 → 2000)
🎯 TypeScript - 2 года (2010 → 2012)
🎯 Dart - 2 года (2009 → 2011)
⚡ Elixir - 2 года (2011 → 2013)
🧠 Haskell - 3 года (1987 → 1990)
🧩 Objective-C - 1 год (1983 → 1984)
58 985
🎙 Представлена модель TADA (Text Audio Dual Alignment) - речевая AI-система нового типа.
Она генерирует текст и аудио одновременно в одном синхронизированном потоке.
Это позволяет снизить галлюцинации на уровне токенов и значительно уменьшить задержку.
Что показали тесты:
→ 0 галлюцинаций контента на 1000+ тестовых примеров
→ в 5 раз быстрее, чем похожие LLM-решения для TTS
→ намного длиннее аудио: 2048 токенов покрывают ~700 секунд речи (в обычных системах около 70 секунд)
→ транскрипт генерируется сразу вместе с аудио без дополнительной задержки
По сути, модель думает текстом и голосом одновременно, что делает генерацию речи быстрее и точнее.
https://huggingface.co/collections/HumeAI/tada
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
58 985
🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито сегодня вечером
Уже сегодня вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир →@shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
58 985
🔥 Андрей Карпати выложил в open-source проект autoresearch.
Идея проста, но мощная: агент может запускать до 100 ML-экспериментов за ночь на одном GPU. Он сам пишет код, запускает обучение, анализирует результат, улучшает архитектуру и сохраняет только то, что работает.
Роль человека в этой системе минимальна.
Всё, что нужно поддерживать — один файл `program.md`, в котором описана стратегия исследования:
что исследовать, какие идеи приоритетнее, какие компромиссы важны.
Агент читает этот файл, рассуждает над ним и сам решает, какой эксперимент запускать следующим.
Как работает система:
- автономный git-цикл — агент коммитит каждое улучшение
- каждый эксперимент длится ровно 5 минут, чтобы сравнение было честным
- оптимизируются архитектура, гиперпараметры и оптимизатор
- человек редактирует стратегию
- агент редактирует код
- всё работает на одном GPU
Главная мысль проекта:
узкое место в AI-исследованиях - уже не вычисления, а идея эксперимента.
В autoresearch этим bottleneck становится всего один файл -
program.md.
github.com/karpathy/autoresearch
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl58 985
Языки программирования и их инструкции импорта
🐍 Python - import module
☕ Java - import package.Class;
⚡ C - #include <stdio.h>
🛠️ C++ - #include <iostream>
🌐 JavaScript - import module from "module"
🛠️ C# - using Namespace;
🐹 Go - import "package"
🦀 Rust - use crate::module;
🐘 PHP - require "file.php";
💎 Ruby - require "library"
🐪 Kotlin - import package.Class
🍎 Swift - import Module
🔷 TypeScript - import {x} from "module"
🧮 R - library(package)
🐚 Bash - source file.sh
🧱 Dart - import 'package:lib/lib.dart';
🎯 Scala - import package.Class
🐼 Groovy - import package.Class
🧠 Julia - using Module
🔧 Assembly (x86 Linux) - %include "file.inc"
58 985
NiceGUI — это простой в использовании фреймворк на основе Python, который отображается в вашем веб-браузере.
Вы можете создавать кнопки, диалоговые окна, Markdown, 3D-сцены, графики и многое другое.
https://github.com/zauberzeug/nicegui
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
58 985
🎥 Helios: Модель генерации видео в реальном времени
Helios — это передовая модель генерации видео, способная создавать высококачественные видео длительностью в минуты с частотой 19.5 FPS на одном GPU H100. Она не использует традиционные методы борьбы с дрейфом и стандартные техники ускорения, что делает её уникальной в своем роде.
🚀Основные моменты:
- Генерация видео без анти-дрифтовых стратегий.
- Высокая скорость 19.5 FPS без стандартных ускоряющих техник.
- Оптимизация, уменьшающая потребление памяти и увеличивающая производительность.
- Поддержка нескольких моделей в рамках 80 ГБ видеопамяти.
- Официальная реализация с открытым исходным кодом.
📌 GitHub: https://github.com/PKU-YuanGroup/Helios
58 985
🔥 Вышла модель Qwen-Image-Layered-Control-V2
Новая версия инструмента для извлечения слоёв из изображений с управлением через кисть. Модель построена поверх оригинальной Qwen-Image-Layered-Control и позволяет точнее выделять элементы на иллюстрациях и постерах.
Теперь можно управлять слоями прямо на изображении:
Красная кисть показывает какой слой нужно извлечь.
Зелёная кисть отмечает что нужно удалить.
Если области пересекаются, они отображаются жёлтым.
Также продолжает работать текстовое управление:
prompt — описывает, что нужно извлечь.
negative_prompt — что нужно исключить.
Кисти и текст можно свободно комбинировать, что даёт больше контроля при работе со слоями.
Рекомендуемые настройки: около 10 шагов инференса.
Если используется управление кистью, можно поставить cfg_scale=1, чтобы значительно ускорить генерацию.
Лучше всего модель работает с постерами и иллюстрациями, где объекты изначально разделены на слои. Для фотографий с тенями и сложным освещением она не предназначена.
Модель обучена на датасете PrismLayersPro и распространяется как LoRA, которая загружается поверх базовой версии V1.
🟢Model: https://modelscope.ai/models/DiffSynth-Studio/Qwen-Image-Layered-Control-V2
🟢Dataset: https://modelscope.cn/datasets/artplus/PrismLayersPro
🟢GitHub: https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio
@pythonl
58 985
Repost from Machinelearning
OpenAI объявила о начале развёртывания новых моделей GPT-5.4 Thinking и GPT-5.4 Pro в ChatGPT.
Также GPT-5.4 стала доступна разработчикам через API и в Codex. Новая версия объединяет несколько ключевых направлений развития моделей: улучшенное логическое рассуждение, более сильные возможности программирования и поддержку агентных сценариев работы.
Самое интересное:
• GPT-5.4 лидер в agentic tasks
• заметный скачок в математике
• очень сильный результат в научных задачах (GPQA)
• улучшена работа с веб-средой и инструментами
Фактически это модель, которую явно оптимизировали под агентов, инструменты и сложное reasoning, а не просто чат.
По словам компании, GPT-5.4 стала одной из самых точных и эффективных моделей. Она требует меньше токенов для выполнения задач и работает быстрее по сравнению с предыдущими версиями.
В версии ChatGPT модель GPT-5.4 Thinking получила улучшенный режим размышления: при более длительном анализе она лучше удерживает контекст и способна проводить более глубокие исследования в интернете.
Появилась и новая функция управления процессом ответа. Теперь пользователь может прервать генерацию в середине ответа и изменить направление работы модели, добавив новые инструкции.
Функция управления ответом уже начинает появляться в веб-версии ChatGPT и на Android. Поддержка iOS ожидается немного позже.
https://x.com/openai/status/2029620624923189283?s=46
@ai_machinelearning_big_data
58 985
⚡️ Языки программирования и их for-циклы
Ты когда-нибудь замечал, что почти все языки программирования выглядят по-разному, но внутри делают одно и то же?
Самый простой пример — обычный цикл. В Python он читается почти как английский. В C, Java и Go он выглядит как строгая формула. В Rust и Kotlin больше похож на математическую запись. А в Assembly это вообще набор инструкций для процессора.
Но смысл всегда один и тот же. Мы просто говорим компьютеру: повтори действие N раз.
• 🐍 Python - for i in range(n):
• ☕ Java - for(int i=0;i<n;i++){}
• ⚡ C - for(int i=0;i<n;i++){}
• 🛠️ C++ - for(int i=0;i<n;i++){}
• 🌐 JavaScript - for(let i=0;i<n;i++){}
• 🛠️ C# - for(int i=0;i<n;i++){}
• 🐹 Go - for i:=0;i<n;i++{}
• 🦀 Rust - for i in 0..n {}
• 🐘 PHP - for($i=0;$i<$n;$i++){}
• 💎 Ruby - for i in 0...n do end
• 🐪 Kotlin - for(i in 0 until n){}
• 🍎 Swift - for i in 0..<n {}
• 🔷 TypeScript - for(let i=0;i<n;i++){}
• 🧮 R - for(i in 1:n){}
• 🐚 Bash - for ((i=0;i<n;i++)); do :; done
• 🧱 Dart - for(int i=0;i<n;i++){}
• 🎯 Scala - for(i <- 0 until n){}
• 🐼 Groovy - for(int i=0;i<n;i++){}
• 🧠 Julia - for i in 1:n end
• 🔧 Assembly (x86 Linux) - mov ecx,n ; loop: dec ecx ; jnz loop
•
Один цикл — десятки языков
58 985
🔧 Инструмент для тестирования безопасности на Raspberry Pi
RaspyJack — это портативный инструмент для авторизованного тестирования безопасности с интерфейсом на LCD, веб-интерфейсом и интегрированной IDE для создания полезных нагрузок. Подходит для исследований и образовательных целей.
🚀 Основные моменты:
- LCD-интерфейс для управления
- Категории полезных нагрузок (разведка, перехват и др.)
- Веб-интерфейс для удаленного управления
- Интеграция инструментов DNS-спуфинга и WiFi-атак
📌 GitHub: https://github.com/7h30th3r0n3/Raspyjack
@pythonl
58 985
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.
58 985
🌟 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
58 985
🎥🚀 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
58 985
⚡️ 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?
58 985
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)
58 985
🖥 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)58 985
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
