Python RU
Open in Telegram
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Python RU
Channel Python RU (@pro_python_code) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 12 385 subscribers, ranking 9 842 in the Technologies & Applications category and 52 028 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 385 subscribers.
According to the latest data from 27 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -58 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.70%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.36% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 077 views. Within the first day, a publication typically gains 416 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 5.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as api, docker, github, sql, linux.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 28 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.
12 385
Subscribers
-224 hours
-77 days
-5830 days
Posts Archive
12 385
⚡️ Python Code Tutorials — большой сборник туториалов и примеров кода
В этом репозитории вы найдёте материалы по следующим темам:
▪️Разработка игр.
▪️Этичный хакинг;
▪️Machine Learning;
▪️Использование API;
▪️Веб-скрапинг;
https://github.com/x4nth055/pythoncode-tutorials
@pro_python_code
12 385
K2 Cloud выкатил кастомные реакции на Хабре!
Теперь можно выражать эмоции от статей. Для этого пройди квиз: выбери одну из ИТ-профессий и проведи миграцию в облако. В конце и реакции разблокируешь, и в розыгрыше примешь участие — K2 Cloud дарит новогодние мистери боксы и другие призы.
Квиз тут
12 385
⚡️ Курс: Математика Машинного обучения Урок 2 Инвариантность
📌 Видео
📌 Урок 1
📌 Colab
@pro_python_code
12 385
🖥 История создания и развития языка программирования Python
https://uproger.com/istoriya-sozdaniya-i-razvitiya-yazyka-programmirovaniya-python/
@pro_python_code
12 385
Подготовка к Новому году – это волнительно и приятно.
Но давайте совместим приятное с полезным.
Например, создадим телеграм-бот для новогодних поздравлений!
18 декабря на вебинаре «Телеграм-бот своими руками» вы узнаете:
- Как устроен телеграм-бот
- Как создать телеграм-бот на сервере Telegram
- Как написать бэкенд для телеграм-бота на базе фреймворка Aiogram
Мастер-класс проведёт Кирилл Панфилов, преподаватель OTUS, классный программист и автор ютуб-канала [dirty-python]
Приглашаем начинающих Python-разработчиков, разработчиков на Jave и других языках, а также всех, кто интересуется разработкой и IT.
Результаты вебинара: функционирующий бот, прокачка навыков программирования на Python, доступ к закрытому сообществу, а ещё – скидка на курсы и полезные материалы.
18 декабря, 19:00 МСК
Записаться на вебинар - https://otus.pw/E0iB/?erid=LjN8K8iNa
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
12 385
🖥 100 вопросов для подготовки к собесу Python
▪Вопросы и ответы
▪Видео
▪Видео часть 2
▪100 вопросов c собесов в Data Science и ML
@pro_python_code
12 385
🖥 Примеры программ на Python: простота и мощь языка
В этой статье рассмотрим несколько простых, но полезных примеров программ на Python.
Читать статью
@pro_python_code
12 385
12 385
+3
🖥 Огромный сборник гайдов по Python с примерами кода поможет вам начать изучение языка с самого начала и отточить навыки на тысячах задач!
В этом сборнике вы найдете:
- Примеры автоматизации различных процессов с использованием Python.
- Инструкции по интеграции с множеством популярных приложений, таких как Telegram и YouTube.
- Руководства по созданию чат-ботов, которые возьмут на себя рутинную работу.
- Методы визуализации данных.
- Работа с графикой, изображениями и видео.
- Основы машинного обучения и создание своих первых нейронных сетей.
Это лучший ресурс для новичков в IT-сфере, который станет вашим надежным помощником на пути к освоению программирования.
📌 Ссылка
12 385
Скажите рутине STOP✋
👉 Ускорьте рабочие процессы и освободите время для более интересных дел — с помощью курса Слёрма «Python для инженеров».
Это обучение, заточенное на инженеров — в нём нет ничего лишнего, только то, что необходимо именно вам.
На курсе вы научитесь:
🔹 писать эффективный и поддерживаемый код;
🔹 писать Kubernetes-операторы и модули для Ansible;
🔹 создавать, использовать и тестировать свои API;
🔹 взаимодействовать с инструментами CI/CD, CVS и DevOps системами.
Для того, чтобы вы смогли «пощупать» курс изнутри, даём бесплатный пробный доступ на 3 дня. А при покупке даём в подарок мини-курс «Python, Чат-боты и DevOps» и видеокурс «Gitlab CI/CD».Старт 20 декабря. Познакомиться с программой и занять своё место на курсе — по ссылке Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451
12 385
Repost from Machinelearning
+2
🌟 Fish Speech V1.5: модель преобразования текста в речь и клонирования голоса.
Fish Speech - модель генерации TTS обновилась до версии 1.5. Эта версия обучалась на 1 млн.часов мультиязычных аудиоданных и заняла 2 место в бенчмарке TTS-Arena (как "Anonymous Sparkle").
Заявлена задержка <150 мс с высококачественным мгновенным клонированием голоса.
▶️Языковая структура обучающего корпуса версии 1.5:
🟢Английский (en) >300 тыс. часов
🟢Китайский (zh) >300 тыс. часов
🟢Японский (ja) >100 тыс. часов
🟢Немецкий (de) ~20 тыс. часов
🟢Французский (fr) ~20 тыс. часов
🟢Испанский (es) ~20 тыс. часов
🟢Корейский (ko) ~20 тыс. часов
🟢Арабский (ar) ~20 тыс. часов
🟠Русский (ru) ~20 тыс. часов
🟢Голландский (nl) <10 тыс. часов
🟢Итальянский (it) <10 тыс. часов
🟢Польский (pl) <10 тыс. часов
🟢Португальский (pt) <10 тыс. часов
Fish Speech для локального инференса требует 4Gb GPU и 8 BG GPU для файнтюна. Запуск возможен на MacOS, Linux и Windows в режимах CLI, GUI и WebUI и Docker.
Подробные инструкции по установке, инференсу в различных режимах для каждой платформы, туториал по файнтюну и примеры доступны в документации проекта Fish Speech.
⚠️ Репозиторий на Github еще не обновлен информацией о версии 1.5, а официальное демо от разработчиков поддерживает синтез только на английском, китайском и японском.
📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA-4.0 License.
🟡Модель
🟡Demo
🟡Документация
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #TTS #FIshSpeech
12 385
Repost from Python/ django
👩💻 inflect — Python-библиотека для работы с инфлексиями слов — преобразованиями форм слов в зависимости от их грамматической роли в предложении!
🌟 Библиотека позволяет конвертировать числа в текстовые строки (например, 42 -> "forty-two"), а также предоставляет функции для работы с формами существительных и глаголов.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
12 385
GitHub – умер.
90% контента генерится через ChatGPT, а реально полезные материалы собирают мало просмотров и не выводятся в топ.
Хорошо, что есть канал Технологичка. Там тима айтишников ручками отсматривают и выкладывают самую годноту. Все материалы отсортированы по темам и категориям:
🖥 Статьи для Python разработки
🖥 Статьи для Frontend разработки
🖥 Статьи для Java разработки
🖥 Статьи для C/C++ разработки
🖥 Статьи для C# разработки
🖥 Статьи для PHP разработки
👣 Статьи для Go разработки
👩💻 Статьи для Android разработки
👩💻 Статьи для iOS разработки
🖥 Статьи для безопасников
👩💻 Статьи для разработчиков игр
🖥 Статьи для тестировщиков
🖥 Статьи для DevOps-инженеров
В общем, пользуйтесь, других таких каналов вы не найдете: https://t.me/+AduPktRZo783YmY0
12 385
🖥 t.me/haskell_tg - Haskell входит в число наиболее востребованных функциональных языков программирования.
В нашем новом канале, вы найдете множество уроков, книг и гайдов для погружения в этот мощный язык с нуля.
Отличная возможность не только выучить новый язык, но и возможность прокачать свои навыки программирования.
t.me/haskell_tg - стоит подписаться!
12 385
Repost from Machinelearning
+3
🌟 MatterSim: DL-модель для предсказания свойств материалов от Microsoft.
MatterSim - усовершенствованная модель глубокого обучения в области материаловедения, предназначенная для моделирования свойств материалов в широком диапазоне элементов, температур и давлений. Она способна точно предсказывать свойства материалов по всей периодической таблице в диапазоне температур от 0 до 5000K и давления до 1000GPa.
MatterSim использует архитектуру M3GNet, которая включает в себя двух- и трехчастичные взаимодействия. Модель обучается с использованием функции потерь, учитывающей энергию на атом, вектор силы на каждом атоме и напряжение.
Особенность MatterSim - способность к активному и непрерывному обучению. Модель способна оценивать неопределенность своих прогнозов и выбирать структуры для активного обучения, что полезно для повышения точности моделирования сложных систем. MatterSim может быть настроена для моделирования на произвольном уровне теории.
Модель демонстрирует высокую точность в предсказании свободной энергии Гиббса и 10-кратное улучшение точности по сравнению с универсальными силовыми полями, обученными на траекториях релаксации на наборах данных MPF-TP и Random-TP.
Модель может быть точно настроена для атомистических симуляций на желаемом уровне теории или для прямых предсказаний "структура-свойство"с сокращением требований к данным до 97%.
▶️В релизе представлены 2 версии модели:
🟢MatterSim-v1.0.0-1M - мини-версия модели, которая работает быстрее;
🟢MatterSim-v1.0.0-5M - увеличенная версия, которая является более точной.
⚠️ Рекомендуется устанавливать MatterSim с помощью
mamba или micromamba, поскольку conda может работать значительно медленнее при разрешении зависимостей в environment.yaml.
▶️ Установка и использование на примере ASE калькулятора:
# Install package with the latest version
pip install git+https://github.com/microsoft/mattersim.git
# Create env via mamba
mamba env create -f environment.yaml
mamba activate mattersim
uv pip install -e .
python setup.py build_ext --inplace
# Minimal example using ASE calculator
import torch
from ase.build import bulk
from ase.units import GPa
from mattersim.forcefield import MatterSimCalculator
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Running MatterSim on {device}")
si = bulk("Si", "diamond", a=5.43)
si.calc = MatterSimCalculator(device=device)
print(f"Energy (eV) = {si.get_potential_energy()}")
print(f"Energy per atom (eV/atom) = {si.get_potential_energy()/len(si)}")
print(f"Forces of first atom (eV/A) = {si.get_forces()[0]}")
print(f"Stress[0][0] (eV/A^3) = {si.get_stress(voigt=False)[0][0]}")
print(f"Stress[0][0] (GPa) = {si.get_stress(voigt=False)[0][0] / GPa}")
12 385
Команда МТС Web Services приглашает тебя послушать топовые доклады от ведущих инженеров команды, а потом обсудить услышанное в неформальной обстановке. Приходи, будет интересно!
Когда: 6 декабря, 18:00
Где: площадка «Бетон», Кальварийская ул., 17, г. Минск
Что в программе:
— Расскажем, как строим новое облако с нуля в 2024-м
— Поговорим о разработке IAM в облаке
— Обсудим, как создать Development Platform
— Разберёмся, что такое реконсиляция и почему она важна для облачной инфраструктуры
Присоединяйся.
