¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Data Science | Machinelearning [ru]
Ir al canal en Telegram
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Data Science | Machinelearning [ru]
El canal Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 19 953 suscriptores, ocupando la posición 6 689 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 686 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 953 suscriptores.
Según los últimos datos del 30 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -100, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.71%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.02% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 340 visualizaciones. En el primer día suele acumular 803 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.
Личный блог автора - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 01 julio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
19 953
Suscriptores
-424 horas
-387 días
-10030 días
Archivo de publicaciones
Искусственный интеллект обнаружит аномалии в работе металлообрабатывающего станка
Компания «Цифра» разработала систему предиктивной аналитики Zyfra PdA с применением технологий машинного обучения, которая позволяет выявить аномалии в технологических параметрах металлообрабатывающего станка и определить их возможную причину.
Zyfra PdA в реальном времени анализирует данные станка, оповещает пользователей в момент появления аномалий в технологическом процессе, а также указывает на возможную причину аномалии и выдает рекомендации о дальнейших действиях. Система определяет износ и поломку режущего инструмента станка, ошибки оператора, неисправность станка, повышенную твердость заготовки и наличие в заготовке инородных включений, а также некорректное крепление детали и смещение детали в процессе обработки.
KOTLIN ТИП ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
#Kotlin
Преобразование типов (также называемое приведением типов) относится к изменению сущности одной переменной типа данных в другой тип данных.
Как мы знаем, Java поддерживает неявное преобразование типов из меньшего в больший тип данных. Целочисленное значение может быть присвоено длинному типу данных.
Например:
КОНСТАНТЫ — GO ЯЗЫК
#GO
Поскольку название CONSTANTS предполагает фиксированное значение, в языках программирования оно также одинаково, т. Е. После определения значения константы его нельзя изменить дальше. Могут быть любые основные типы данных константы, такие как целочисленная константа, плавающая константа, символьная константа или строковый литерал.
Как объявить?
Константы объявляются как переменные, но при использовании ключевого слова const в качестве префикса для объявления константы определенного типа. Его нельзя объявить с помощью синтаксиса : = .
Frontender's notes — канал про фронтенд-разработку.
Авторы канала публикуют:
— обучающие материалы и обзор современных технологий;
— новости фронтенда;
— рекомендации по написанию кода;
— вакансии;
— soft skills для разработчика.
ИИ запоминает запахи
Исследователи из Корнелльского университета и Intel разработали программное обеспечение для искусственного интеллекта (ИИ), которое может выучить запах химического вещества всего за одно воздействие, а затем запомнить этот запах навсегда.
Программное обеспечение, которое разработано для наиболее эффективной работы на экспериментальном чипе от Intel, известном как Loihi , настолько точное, что, по мнению исследователей, оно может даже обнаружить запах, маскируемый рядом других запахов.
В конечном счете, исследователи надеются создать готовое к продаже решение, которое сможет обнаруживать опасные вещества в воздухе, выискивать опасные наркотики, обнаруживать скрытые взрывчатые вещества и помогать в постановке медицинских диагнозов.
Как разбить строку в Python
#python
Разбитие строки на подстроки является одной из самых частых операций в программировании.
Описание метода split( ) в Python
В Python существует довольно простой но весьма эффективный метод split( ) который разбивает строку/текст по указанному разделителю и возвращает список подстрок.
Go — это процедурный язык программирования.
#Go
Он был разработан в 2007 году Робертом Гриземером, Робом Пайком и Кеном Томпсоном в Google, но запущен в 2009 году как язык программирования с открытым исходным кодом. Программы собираются с использованием пакетов, для эффективного управления зависимостями. Этот язык также поддерживает шаблоны адаптации среды к динамическим языкам. Например, вывод типа (y: = 0 является допустимым объявлением переменной y типа float).
Начиная с программирования Go
ИИ научился восстанавливать песню по музыкальному видео
Новая модель искусственного интеллекта (ИИ) умеет просматривать видео без звука, где музыкант играет песню на инструменте, и восстанавливать эту композицию. В будущем эта технология будет использовать движения тела для восстановления речи и других звуков.
#Kotlin
Kotlin — это язык программирования общего назначения со статической типизацией, разработанный JetBrains, который создал интегрированные среды разработки мирового класса, такие как IntelliJ IDEA, PhpStorm, Appcode и т. Д. Он был впервые представлен JetBrains в 2011 году и стал новым языком для JVM. Kotlin является объектно-ориентированным языком и «лучшим языком», чем Java, но все же полностью совместим с кодом Java.
Kotlin спонсируется Google, объявленным в качестве одного из официальных языков для разработки Android в 2017 году.
Конвертер video в gif на Python
Для начала установим библиотеку ffmpy :
yield from
Рассмотрим еще одну страшную конструкцию в Python: yield from
Напомню, генератор это объект который можно про итерировать только однажды. Записывается как:
Исследователи из США представили новый метод обучения ИИ, который ускорит процесс в 2-3 раза. В будущем такие процессоры могут использовать в сетях 5G.
Исследователи добились прорыва в обучении искусственного интеллекта (ИИ), используя свет вместо электричества. Новый метод значительно повышает как скорость, так и эффективность работы нейронных сетей — формы ИИ, целью которой является воспроизведение функций, выполняемых человеческим мозгом. Так машина обучает себя определенной задаче, не наблюдая за тем, как с этим справляется человек.
Нынешние методы машинного обучения ограничены в выполнении сложных операций — для них нужна огромная мощность. При этом чем сложнее задача, тем больше данных и, следовательно, энергопотребление. Такие сети также ограничены медленной передачей данных в устройствах.
Исследователи из Университета Джорджа Вашингтона в США обнаружили, что использование фотонов в нейронных процессорах поможет преодолеть эти ограничения и создать более мощный и энергоэффективный ИИ.
enum, перечисления
Программист время от времени сталкивается с необходимостью ограничить множество допустимых значений для некоторого типа данных. Например, день недели это 7 различных значений, а месяцев у нас 12. Для удобного хранения подобных данных придуманы перечисления -
enum.
Стандартная реализация enum появилась в Python начиная с версии 3.4 ( PEP 435. До этого ее легко заменяли словарями.
Реализация представлена модулем enum. Модуль содержит несколько классы Enum, IntEnum (константы могут иметь только тип int) и декоратор unique, который проверяет ваш набор констант на дубликаты.Google создала новый бесплатный курс по Kotlin-разработке для новичков
Google запустила ещё один онлайн-курс для желающих научиться разрабатывать Android-приложения на Kotlin.
Бесплатный курс Android Basics in Kotlin рассчитан на тех, у кого нет абсолютно никакого опыта в программировании. Именно Kotlin компания называет главным языком разработки софта для своей мобильной платформы. Этот язык, по словам Google, уже используется 60% профессиональных Android-разработчиков, на нём написано 70% из первой тысячи самых популярных приложений Play Store.
Курс состоит из 5 модулей. Он включает пошаговые инструкции о том, как строить приложения в Android Studio и запускать их на устройствах, тесты для проверки полученных знаний в конце каждого модуля, а также практическую часть, которая предусматривает создание нескольких Android-проектов.
Пока доступен только 1 модуль, в дальнейшем компания обещает выложить остальные.
Полезные инструменты: Chrome Logger
Ох, далеко не весь код "красив". Бывает такая лапша, что без бутылки не разобраться. Вот только вместо бутылки обычно используют отладчики, логгирование и прокручивание всего алгоритма/состояний в голове.
В веб проектах логгирование, а точнее говорят "отладка принтами" - популярный метод.
Полезные библиотеки: freezegun - замораживаем время
В модуле
datetime есть now() - метод, который возвращает текущее время. Применяется метод часто, например, создаем новую запись в базе данных - в лог пишем запись от текущего времени.
Вот только такой код оттестировать не всегда просто - иногда надо чтобы now() возвращал конкретное время. Для этого случая есть freezegun:Ученые из США представили чип, который может обеспечить большую вычислительную мощность для обучения ИИ.
Пока он стоит несколько миллионов долларов, но в будущем станет дешевле и позволит независимым командам заниматься сложным обучением моделей.
Новый инструмент IBM шифрует данные, пока устройства используются
Новый инструмент IBM шифрует данные, пока устройства используются. Он особенно подойдет для таких сфер, как финансы и здравоохранение.
IBM опубликовала набор инструментов, который упрощает гомоморфное шифрование (FHE) в приложениях для iOS и MacOS. Так хакеры не смогут разобраться в некоторых видах конфиденциальной информации, которую обычно необходимо расшифровать. Среди них могут быть финансовые или медицинские данные. Приложения также могут выборочно расшифровывать содержимое, поэтому пользователь может получить только те данные, которые он должен видеть.
Инструмент уже доступен на GitHub (iOS, macOS), а версии для Android и Linux появятся через «несколько недель». IBM предупредила, что эта версия «не идеальна и не окончательна», и что они не будут полезны для всех случаев. Однако они нужны в тех случаях, когда даже временная расшифровка может представлять риск для безопасности.
Полезные библиотеки: RPC и nameko
Всем привычно, когда управление и данные внутри программы перемещаются на одной машине. Все хорошо и ясно (в какой-то мере), но что делать если данных становится много и возникает желание распределить вычисления?
Берем 2 компьютера, а дальше... А дальше нам надо как-то из программы на одном компьютере запустить метод на другом, да еще и данные перекинуть. Вот здесь на помощь и приходит
RPC (Remote Procedure Call) вызов удалённых процедур.Евросоюз начинает антимонопольное расследование о работе голосовых помощников, например, в Siri от Apple и Alexa от Amazon. Всего под дела попадают 400 компаний по всему миру. Регуляторы проверят, как ИТ-компании применяют пользовательские данные, собираемые голосовыми ассистентами, сообщает комиссар по вопросам конкуренции Маргрет Вестагер.
