Python 🇺🇦

Canal cerrado

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Red:ChatGPT | Штучний нейрон Ucrania2 943 Tecnologías y Aplicaciones6 472...

📈 Análisis del canal de Telegram Python 🇺🇦

El canal Python 🇺🇦 en el segmento lingüístico de Ucraniano es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 20 925 suscriptores, ocupando la posición 6 472 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 943 en la región Ucrania.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 925 suscriptores.

Según los últimos datos del 04 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -161, y en las últimas 24 horas de -5, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.61%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.52% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 011 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 155 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 9.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 05 junio, 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.

20 925

Suscriptores

-524 horas

-487 días

-16130 días

2 011

Visitas de la publicación

~ 1 15524 horas

~ 1 39548 horas

9.61%

Tasa de compromiso

~ 2

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

20 922

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

Я тільки що відкрив для себе schemdraw — бібліотеку Python, яка перетворює код на акуратні та наочні електричні схеми. Більше ніякого перетягування проводів у незручних графічних інтерфейсах користувача. Чистий код для резисторів, логічних елементів тощо. Повна кастомізація всіх елементів. pip install schemdraw і можна починати малювати. Python'er

20 922

Що виведе код?

Anonymous voting

20 922

Python

20 922

Жиза Python

20 922

Шпаргалка NumPy: основи масивів ndarray, створення й типи даних, індексація та зрізи, векторизовані операції, агрегування (mean, sum, std), булева логіка, сортування, робота з випадковими числами та базові перетворення форм Python

20 922

Енергоефективний транспайлер Python → Rust Depyler перетворює код у швидкий і безпечний Rust, знижуючи енергоспоживання на 75–85%. Підтримує тестування, CI/CD та інтеграцію з AI Python

20 922

Flask – створюємо вебдодаток У відео створюється простий вебдодаток на Python: маршрути, шаблони, обробка форм Python

20 922

Repost from нейрокомедія: ІТ, ШІ та 🤖

Колеги, запам'ятовуємо 😁 @co_media

20 922

Шукаєш ідеї та готові рішення для LLM-проєктів? Є корисний репозиторій — awesome-llm-apps. Це збірка production-готових AI-додатків, які можна запускати вже сьогодні

Всередині: • RAG-проєкти з готовим кодом • приклади AI-агентів • мультимодальні застосунки • базова архітектура для AI-SaaS

Тут немає «Hello World» і іграшкових демо — тільки реальні апки з логікою, інтеграціями й нормальною архітектурою Python

20 922

Правда Python

20 922

Що виведе код?

Anonymous voting

20 922

Python

20 922

Repost from GitHub'er

awesome-ai-memory При розробці агентів штучного інтелекту найбільш болючою темою є те, як надати великій моделі нормальну "довгу пам'ять". На ринку є безліч варіантів: векторні бази даних, графові бази даних, різні фреймворки пам'яті. Від вибору швидко починає боліти голова. На GitHub натрапив на проект awesome-ai-memory. Це, по суті, огляд інструментів навколо пам'яті штучного інтелекту, зібраних в одному місці. Інструменти чітко розділені на open-source і closed-source, зручно відразу відсіяти те, що не хочеться затягувати в продакшн з причин контролю і ліцензій. Є порівняння за базовою архітектурою сховища: Graph, Vector або гібрид (і те, і інше). Це прямо в точку, тому що зазвичай вибір залежить саме від цього. Далі все розкладене по категоріям: компоненти пам'яті, фреймворки розробки, оптимізатори і базові сховища, щоб шукати не за назвою, а за завданням. Список оформлений у вигляді таблиці: видно ключові відмінності між популярними проектами, такими як Cognee, Mem0, Zep і т. д., щоб не блукати у виборі інфраструктури. Якщо ви зараз будуєте AI-додаток або вивчаєте RAG-архітектуру, цю штуку дійсно варто зберегти як шпаргалку. 📁 Мова: #Python 100% ⭐️ Зірки: 434 ➡️ Посилання на GitHub Github'er

20 922

Розробник повністю відтворив архітектуру GPT-OSS-20B, написавши всі компоненти власноруч — без готових блоків. І все це працює на одній A100 SXM (80GB)

Що реалізовано: ▪️ RoPE з YaRN + NTK-by-parts для масштабування контексту ▪️ RMSNorm ▪️ SwiGLU з clamp’ом і residual-зв’язками ▪️ Mixture-of-Experts (MoE) ▪️ Self-Attention з оптимізацією через GQA ▪️ Learned sinks ▪️ Banded (ковзне вікно) attention ▪️ Підтримка KV-кешування

Бонус: є детальна документація з теорією кожного модуля + інструкції з налаштування та інференсу Python

20 922

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

❤️❤️❤️ Python'er

20 922

Шпаргалка “Python Syllabus”: навчальний план з Python — бази (типи даних, функції, колекції, цикли), ООП (класи, об’єкти, наслідування, винятки) та скриптинг (рядки, файли, командний рядок, аргументи) Python

20 922

Опануй Python разом з University of Helsinki • отримаєш офіційний сертифікат після завершення • пройдеш шлях від повного нуля до впевненого рівня • 14 насичених модулів із практичними завданнями Курс чекає на тебе тут Python

20 922

Що виведе код?

Anonymous voting

20 922

Python

20 922

П’ята година дебагу: вирішив піти на обід, поки все горить Python