Python Portal
Open in Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python Portal
Channel Python Portal (@pythonportal) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 50 955 subscribers, ranking 2 540 in the Technologies & Applications category and 12 051 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 955 subscribers.
According to the latest data from 29 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -393 over the last 30 days and by -17 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.36%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.72% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 4 772 views. Within the first day, a publication typically gains 2 407 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 19.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as строка, none, true, модуль, peter.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 30 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.
50 955
Subscribers
-1724 hours
-1217 days
-39330 days
Posts Archive
50 955
Этот GitHub-репозиторий — не свалка туториалов.
Внутри 28 продакшен-готовых AI-проектов, которые можно использовать.
Что там есть:
Проекты по машинному обучению
→ Прогноз цен на Airbnb
→ Калькулятор стоимости авиабилетов
→ Трекер успеваемости студентов
AI для медицины
→ Детекция заболеваний грудной клетки
→ Предсказание сердечных заболеваний
→ Анализ риска диабета
Генеративные AI-приложения
→ Живой чат-бот на Gemini
→ Рабочий медицинский ассистент
→ Инструмент анализа документов
Проекты по компьютерному зрению
→ Система трекинга рук
→ Приложение для распознавания лекарств
→ Реализации на OpenCV
Дашборды для анализа данных
→ Аналитика e-commerce
→ Аналитика ресторанов
→ Трекер статистики по крикету
И ещё 10 продвинутых проектов скоро:
→ Детекция дипфейков
→ Классификация опухолей мозга
→ Система оповещения о сонливости водителя
Это не просто набор файлов с кодом.
Это end-to-end рабочие приложения.
Посмотреть репозиторий 😲
👉 @PythonPortal
50 955
Сделай идеальное резюме, не возясь с шаблонами.
Пишешь контент в YAML и генерируешь PDF.
Проект называется RenderCV, он с открытым исходным кодом
👉 @PythonPortal
50 955
ML-инженерам: NVIDIA выпустила гайд для новичков по fine-tuning LLM с помощью Unsloth.
В гайде разбирают:
- методы обучения: LoRA, FFT, RL
- когда и зачем делать fine-tuning, реальные use-case’ы
- сколько данных и VRAM требуется
- как обучать локально на DGX Spark, RTX-видеокартах и не только
Гайд: https://blogs.nvidia.com/blog/rtx-ai-garage-fine-tuning-unsloth-dgx-spark/
👉 @PythonPortal
50 955
В Source Control в VS Code теперь отображаются Git stash’и
Скрытые stash’и наконец-то стали нормально управляемыми.😁
👉 @PythonPortal
50 955
NZT существует.
В фильме «Области тьмы»
герой выпивает NZT — и за день
становится трейдером,
мастером кунг-фу и полиглотом.
Дело не в таблетке.
А в состоянии.
Химия не нужна.
Когда ум чист,
внимание собрано,
и сомнений нет —
ты уже на NZT.
Ты замечаешь всё.
Действуешь без разрывов.
И мир отвечает тебе.
Как включить режим NZT?
Подписывайся на Мэверика.
• входи в состояние
всё «получается само».
• мгновенно принимай
лучшие решения.
• считывай сложные связи
там, где все видят хаос.
• управляй фокусом
и вероятностями событий.
Твоя таблетка NZT.
👇
Мэверик.
Ясность. Точность.
ㅤ
50 955
AI-компании фиксируют, что около 300 ТБ музыки было публично «заархивировано».
👉 @PythonPortal
50 955
Проекты на PyTorch
Плейлист, который помогает изучать PyTorch через работу над продвинутыми проектами.
👉 @PythonPortal
50 955
Извлечение структурированных данных из анкет пациентов с помощью DSPy и CocoIndex.
Получай чистые, типизированные структурированные данные прямо из PDF с валидацией через Pydantic.
Читать гид: начать
👉 @PythonPortal
50 955
Игра "Tennis for Two", созданная в 1958 году физиком Уильямом Хигинботэмом , которую часто называют первой видеоигрой, в которой для интерактивного игрового процесса использовался осциллограф
👉 @PythonPortal
50 955
А что если можно ускорить Python в 37 раз одной строкой кода?
Медленные Python-функции в больших кодовых базах страшно оптимизировать. Можно попробовать Numba или Cython, но Numba в основном работает только с числовым кодом и NumPy-массивами.
Можно пойти в Cython, но там нужны .pyx-файлы, аннотации типов и сборка. По факту это часы рефакторинга, прежде чем ты вообще увидишь прирост. 😬
Codon решает это одной строкой: декоратор codon.jit компилирует твой Python прямо в машинный код.
Ключевые плюсы:
• Работает с любым Python-кодом, не только с NumPy
• Аннотации типов не нужны, типы выводятся автоматически
• Скомпилированные функции кэшируются и потом вызываются мгновенно
• Никаких изменений в коде, кроме добавления декоратора
Выше реальные замеры производительности:
• Чистый Python: 0.240 с
• Первый вызов Codon: 0.324 с (разовая компиляция)
• Повторные вызовы Codon: 0.006 с (ускорение в 37 раз)
Ссылка на репозиторий: https://bit.ly/4q8SW3q
Запустите этот код: https://bit.ly/492cz6D
👉 @PythonPortal
50 955
Превратите любой авторегресcивный LLM в диффузионную языковую модель.
dLLM — это Python-библиотека, которая объединяет обучение и оценку diffusion-LM.
С её помощью можно превратить любой авторегресcивный LLM в diffusion-LM с минимальными вычислительными затратами.
Проект полностью open source. 👌
Почему это важно:
Классические авторегресcивные модели генерируют текст слева направо, по одному токену за раз.
Диффузионные модели работают иначе » они итеративно уточняют всю последовательность целиком.
В итоге:
- больше контроля над качеством генерации
- гибкое редактирование текста
- меньше ограничений, связанных с порядком генерации
👉 @PythonPortal
50 955
Copilot в Excel — это глобальный финансовый кризис, который просто ждёт своего часа.
👉 @PythonPortal
