Python 🇺🇦
Canal cerrado
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Python 🇺🇦
El canal Python 🇺🇦 en el segmento lingüístico de Ucraniano es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 20 335 suscriptores, ocupando la posición 6 352 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 2 992 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 20 335 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -195, y en las últimas 24 horas de -8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.51%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.42% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 137 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 102 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 14.
- 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 28 agosto, 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.
20 335
Suscriptores
-824 horas
-487 días
-19530 días
Archivo de publicaciones
20 337
Автоматизуй дослідження з NotebookLM + Python
Notebooklm-py — це неофіційна бібліотека для роботи з Google NotebookLM, яка дозволяє автоматизувати дослідницькі задачі, генерувати контент і підключати AI-агентів. Підійде для прототипів, пет-проєктів і персональних тулів — працює як через Python, так і через CLI
Що вміє: • інтеграція з AI-агентами та Claude Code • автоматичний імпорт і обробка джерел • генерація подкастів, відео й навчальних матеріалів • робота через Python API та командний рядок • використання неофіційних Google APIPython
20 337
Repost from GitHub'er
Skyvern
Раніше автоматизація в Інтернеті залежала від аналізу DOM і XPath. Найбільше дратувало те, що як тільки сайт змінював розмітку, доводилося знову шукати непрацюючі селектори, виправляти код і заново запускати відладку.
Тепер можна спробувати Skyvern.
Це інструмент для автоматизації браузера з відкритим кодом, який використовує візуальні моделі ШІ для розпізнавання та розуміння вмісту сторінок.
Навіть якщо розмітка на сайті зміниться, він все одно спробує зберегти працездатний функціонал. Підтримує імітацію дій користувача, таких як заповнення форм, завантаження файлів, авторизація в обліковому записі та інші рутинні операції.
📁 Мова: #Python 61.9%
⭐️ Зірки: 17.8k
➡️ Посилання на GitHub
Github'er
20 337
BorgBackup — це open-source система резервного копіювання з дедуплікацією, написана на Python та C, яка допомагає ефективно та безпечно зберігати дані, навіть при обмеженому дисковому просторі або повільних мережах
Вона підтримує стиснення, шифрування, монтування бекапів як файлової системи та працює на Linux, macOS, BSD та Windows
Python
20 337
Автоматизація пентестів з використанням ML
DeepExploit допомагає фахівцям з кібербезпеки виявляти вразливості, генерувати налаштовувані вектори атак та проводити симуляції атак у реальному часі
2.1k stars
Python
20 337
Шпаргалка по Matplotlib tips & tricks: Transparency — прозорість для відображення щільності даних, Rasterization — оптимізація великих графіків через растр, Offline rendering — рендеринг без GUI через backend, Text outline — обведення тексту для кращої видимості, Multiline plot — побудова кількох ліній в одному графіку, Dotted lines — кастомні пунктирні лінії, Colorbar adjustment — налаштування кольорової шкали, Typography — покращення вигляду тексту та шрифтів, Remove margins — видалення зайвих відступів, Hatching — візерунки заливки, Colormap — робота з палітрами кольорів, Combining axes — поєднання різних осей в одному графіку
Python
20 337
Repost from GitHub'er
apple-silicon-accelerometer
Цей хлопець дійсно заліз у неофіційний сенсорний інтерфейс Apple?? Читає нерозкриті МЕМС-акселерометр і гіроскоп на MacBook з Apple Silicon
У вашому MacBook (M1/M2/M3/M4/M5) заховані МЕМС-акселерометр + гіроскоп, якими керує SPU (Sensor Processing Unit). Apple нікому про це не розповідала, в API-документації цього немає. Але фізично воно там є, можливо, це чіп Bosch BMI286.
Що вміє проект?
Через IOKit HID безпосередньо читає сирові дані:
▪️Акселерометр: 3-осеве прискорення, приблизно 800 Гц вибірка
▪️Гіроскоп: кутова швидкість, те саме
▪️Кут відкриття кришки: так, можна виявити, на скільки градусів відкритий екран
▪️Давач освітленості: через той самий інтерфейс заодно читається
Якщо покласти зап'ясток поруч із тачпадом, можна вимірювати пульс (балістокардіографія, BCG).
📁 Мова: #Python 76.3%
⭐️ Зірки: 573
➡️ Посилання на GitHub
Github'er
20 337
Repost from Codu - лампова IT спільнота
Серед розробників набирає обертів вайбкодинг, тож обережність не завадить
</Codu>
20 337
Шпаргалка по розширених можливостях Python: Sets & Dicts — робота з множинами та словниками (операції union, intersection, update, методи get, keys, values), Comprehensions — генерація списків і словників в один рядок, Functions — створення функцій з аргументами та значенням return, Classes — ООП (класи, наслідування, методи, @property), Code Structure — структура коду (відступи, модулі, імпорти), Logic & Flow — умови (if/elif/else) та цикли (for, while, continue, break)
Python
20 337
Безумний проєкт реалізував MicroGPT від Andrej Karpathy повністю на ПЛІС-логіці
Без GPU, PyTorch, CPU-інференсу
Лише трансформер, «зашитий» у залізо, який генерує понад 50 000 токенів за секунду
Ідея не в розмірі моделі, а в підході: інференс представлений як апаратний процес — пам’ять, лічильники, стани автоматів, таблиці пошуку та багатотактова арифметика
Що всередині: • фіксована арифметика Q4.12 • ваги в ПЗУ • переважно одна операція — матрично-векторне множення • 16-канальний потоковий блок обчислень • мультиплексування для Q/K/V, MLP і виходу моделіНайцікавіше — механізм уваги. У Python це одна формула, а в RTL перетворюється на цілий конвеєр: генерація Q/K/V, скалярні добутки, пошук максимумів, наближена експонента, накопичення, нормалізація та змішування значень Документація Python
