About Python [ru]
Open in Telegram
Пишем на Python, создаём нейросети и ИИ-агентов. Алгоритмы, задачи и вайбкодинг. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки: @g_abashkin
Show more6 397
Subscribers
-324 hours
-27 days
-4730 days
Posts Archive
6 397
👩💻 Задачка по Python
Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает список всех её подстрок. Подстрока — это непрерывная последовательность символов, содержащаяся в строке.
➡️ Пример:
"abc" ['a', 'ab', 'abc', 'b', 'bc', 'c']Решение задачи ⬇️
def generate_substrings(s): substrings = [] for i in range(len(s)): for j in range(i + 1, len(s) + 1): substrings.append(s[i:j]) return substrings # Пример использования: input_string = "abc" result = generate_substrings(input_string) print(result) # Ожидаемый результат: ['a', 'ab', 'abc', 'b', 'bc', 'c']
6 397
ИИ в кино — это уже реальность. На примере Wink AI Challenge показываем, как ML-инженер может превратить фильм в набор данных и помочь продюсерам:
🔸 Анализировать сценарий с помощью NER и NLP.
🔸 Генерировать раскадровки на базе text-to-image и text-to-video.
🔸 Прогнозировать возрастной рейтинг фильма по описанию сцен и готовым кадрам.
Эти задачи предстоит решать на Wink AI Challenge — хакатоне на стыке кино и ИИ. Регистрация открыта до 31 октября.
Если вас пугает слово «превизуализация», вы не знаете, чем отличаются форматы сценариев и как рассчитывается возрастной рейтинг, статья поможет разобраться. Внутри — реальные примеры из культовых фильмов и рекомендации по использованию моделей CLIP, Wan-AI, Qwen3-Omni и множества других.
В статье есть всё, чтобы быстро погрузиться в тему и подобрать рабочие инструменты: https://cnrlink.com/winkaboutpyblogarticle
6 397
👩💻 Кастомизация Django Admin. Часть 1: Структура шаблонов
Статья открывает цикл о кастомизации Django админки, начиная с основ. Рассматриваются ключевые шаблоны и механизм их поиска, чтобы упростить понимание структуры и облегчить работу с админкой.
Читать...
6 397
👩💻 Задачка по Python
Напишите функцию, которая принимает список чисел и возвращает второе наибольшее число. Если в списке меньше двух уникальных чисел, функция должна вернуть
None.
➡️ Пример:
[10, 20, 4, 45, 99] 45 [5, 5, 5] NoneРешение задачи ⬇️
def find_second_largest(numbers): # Удаляем дубликаты и сортируем список в порядке убывания unique_numbers = sorted(set(numbers), reverse=True) # Если уникальных чисел меньше двух, возвращаем None return unique_numbers[1] if len(unique_numbers) >= 2 else None # Пример использования: print(find_second_largest([10, 20, 4, 45, 99])) # Ожидаемый результат: 45 print(find_second_largest([5, 5, 5])) # Ожидаемый результат: None
6 397
👩💻 Пишем небольшое приложение на Python для повышения продуктивности с помощью ИИ и BotHub API
Статья объясняет, как создать приложение для автоматического анализа онлайн-встреч. Используя API BotHub (Whisper-1 + Claude 3.5 Sonnet), вы научитесь извлекать ключевые идеи, распределять задачи и генерировать отчёты в формате PDF.
Читать...
6 397
Запуск демо на Django часто отнимает силы и время?
Без паники, решение есть 🦸
Поговорим о работе с Django на вебинаре от облачного провайдера Cloud․ru 28 октября в 11:00 по мск.
Будет много практики: в real-time эксперт развернет демопроект на Django в сервисе Evolution Container Apps.
А еще вам расскажут, как:
➡️разместить файлы в Evolution Object Storage ➡️подключить это хранилище напрямую к приложению ➡️сохранить данные при перезапуске контейнеров подключить Evolution Foundation Models в VS Code ➡️и навайбкодить Django-приложение в паре с AIВсе, кто хочет быстрее выкатывать проекты в продакшен, — регистрируйтесь 👈
6 397
👩💻 Укрощение монстров: мониторинг и управление ресурсоемкими запросами в Django + PostgreSQL
Каждый Django-разработчик рано или поздно сталкивается с неожиданно «тяжелыми» запросами, способными превратить быстрое приложение в неповоротливого слона. Рассказываем, как с помощью django-pgactivity выследить и обезвредить такие запросы, прежде чем они создадут проблемы вашим пользователям.
Читать...
6 397
Бесплатный курс по дизайну: веб, графический и UX/UI
Научись создавать дизайн сайтов и приложений, инфографику для карточек на маркетплейсах и работать в Figma!
Студенты курса в среднем зарабатывают от 68 000 ₽ уже во время обучения💰
Этот курс для тебя, если ты:
✅ мечтаешь о новой профессии в digital, но не знаешь, с чего начать;
✅ чувствуешь, что хочешь большего — свободы, самореализации, творчества;
✅ полный новичок и хочешь систему, а не хаос;
✅ хочешь начать зарабатывать удалённо.
Зарегистрироваться
#реклама 16+
ydaev.ru
О рекламодателе
6 397
👩💻 Сравнение Bash и Python при написании скпритов в Linux
Командный интерпретатор Bash и язык программирования Python — два ключевых инструмента в работе с Linux-системами. В статье сравниваются их возможности для скриптов и системных задач.
Читать...
6 397
👩💻 Моделирование работы гидроциклона для очистки воды от нефти с помощью ML
В статье рассказывают, как с помощью ML моделировали работу гидроциклонов для очистки воды от нефти: почему отказались от физмат-моделей, ключевые этапы и результаты.
Читать...
6 397
⚙️ Что такое
any и all в Python и зачем они используются?
any и all — это встроенные функции в Python, которые проверяют значения в итерируемом объекте.
• any возвращает True, если хотя бы одно значение истинное.
• all возвращает True, если все значения истинные.
➡️ Пример:
numbers = [0, 2, 4, 6]
# Проверка: есть ли хотя бы одно ненулевое число
print(any(numbers)) # True
# Проверка: все ли числа ненулевые
print(all(numbers)) # False
🗣️ В этом примере any возвращает True, так как есть ненулевые значения, а all — False, так как присутствует 0. Эти функции полезны для упрощения проверки условий в списках и других коллекциях.🖥 Подробнее тут
6 397
Python митап от Авито 27 октября в Москве! ☄
Вечером 27 октября вас ждут в офисе на Лесной, чтобы обсудить:
➡ кейс оптимизации GC в Python от Саши Федосеева, backend-инженера из команды Main Page Tech Авито;
➡ как mypy укрощает Python в большой компании вместе с Сергеем Яхницким из Яндекса.
После докладов, как и сказали выше, вместе с участниками спикеры обсудят, подходит ли Python для запуска больших нагруженных решений в формате круглого стола.
Для тех, кто не успевает вырваться из офиса или дома, будет онлайн-трансляция.
Так что не откладывайте, регистрируйтесь и зовите коллег — все подробности по ссылке
6 397
👩💻 Создаем интерактивную симуляцию лесного пожара на Python с использованием клеточных автоматов
В статье рассказывают, как моделировать лесные пожары на компьютере: понять хаос огня, предсказать его путь и даже экспериментировать с распространением — без реального риска.
Читать...
6 397
👩💻 Qt for Python: PySide6
Статья для новичков про использование Qt на языке Python используя официальную библиотеку-привязку PySide6. Ознакомление с созданием графических приложений на языке Python.
Читать...
6 397
Онлайн-школа программирования Kata Academy
Гарантия трудоустройства после обучения. ЗП от 120 000р гарантировано в договоре
Хочешь войти в IT, но у тебя ноль опыта? Kata Academy — это твой шанс обрести новую профессию в программировании.
Онлайн-обучение позволяет учиться из любого города. 💻
Переходи на сайт и оставляй заявку – расскажем подробности и поможем выбрать программу обучения.
Начни свой путь в IT вместе с Kata Academy – мы тебя поддержим на каждом шаге! 🎓
Узнать больше
#реклама 16+
kata.academy
О рекламодателе
6 397
👩💻 Генетический алгоритм в помощь Adam — супер, но есть нюанс
В статье объясняют, как генетический алгоритм может помочь оптимизировать обучение нейросетей с Adam: гибридный подход, библиотека Deap и немного экспериментов без лишней математики.
Читать...
6 397
👩💻 Разворачиваем нейросеть на бесплатном VPS: FastAPI + Hugging Face за 15 минут
В статье показывают, как запустить нейросеть с Hugging Face на бесплатном VPS: Docker, FastAPI и немного магии — получить AI-сервис за 15 минут без лишних затрат.
Читать...
6 397
Repost from Frontender's notes [ru]
Баланс: pet-проекты vs работа
Каждый разработчик хоть раз ловил себя на мысли: “Хочу сделать свой проект. Но после работы нет ни сил, ни желания писать код.”
И вот тут начинается борьба между желанием развиваться и желанием просто отдохнуть.
✅ Pet-проекты — это топливо для роста.
Ты пробуешь новые технологии без дедлайнов, без легаси и без код-ревью с “а зачем тут вообще useMemo?”.
Это та самая зона, где возвращается интерес к разработке, особенно когда на работе монотонные задачи.
Но.
🙅♂️ Pet-проект не должен превращаться во вторую работу.
Если ты после 8 часов продакшена садишься за ещё 4 часа кода — это не развитие, это выгорание в красивой обёртке.
И так: как найти баланс?:
🔘 Делай pet-проекты короткими и законченными. Маленький тул или демо — лучше, чем вечный “стартап мечты”. 🔘 Ставь себе ограничение по времени. Например, кодишь только 2 вечера в неделю. 🔘 Не чувствуй вины, если не делаешь ничего. Отдых — тоже часть продуктивности. Мой личный опыт: Pet-проекты реально помогают не терять интерес к коду. Но только когда они не конкурируют с отдыхом, а заменяют бессмысленный скролл YouTube чем-то, что тебя вдохновляет.Итог: Работа — даёт стабильность. Pet-проекты — дают развитие. Отдых — даёт энергию, чтобы выдержать первые два пункта. Главное — не забывать, что кодить “в кайф” иногда важнее, чем кодить “всё время”.
6 397
🧠 Самые интересные статьи за последние дни:
• PyMyFlySpy: отслеживание полёта по бортовым данным
• FastAPI и Dependency Injection: правда или вымысел?
• Мир за пределами Pandas: достойные альтернативы для работы с данными
• Укрощение строптивого прибора или python в помощь инженеру
• Всё про конфиги
