Python Portal
Ir al canal en Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Python Portal
El canal Python Portal (@pythonportal) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 51 095 suscriptores, ocupando la posición 2 617 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 076 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 51 095 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 706, y en las últimas 24 horas de -22, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.17%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.63% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 684 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 876 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 16.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como строка, none, true, модуль, peter.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Работаем с @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 28 octubre, 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.
51 095
Suscriptores
-2224 horas
+807 días
+70630 días
Archivo de publicaciones
51 095
Наконец-то кто-то пропатчил Chromium на уровне исходников!
Не JS-инъекции, не твики флагов, а полноценная модификация отпечатков прямо в C++ исходниках с последующей сборкой бинарника.
Результат?
Cloudflare Turnstile: всё пройдено
reCAPTCHA v3: score 0.9 (уровень человека)
FingerprintJS / BrowserScan: всё зелёное
Пройдено 30/30 детект-сайтов
Drop-in замена для Playwright / Puppeteer — меняете импорт в 3 строки кода и получаете моментальный unban!
pip install cloakbrowser
или
npm install cloakbrowser
Больше никакого страха перед anti-bot защитой, братья!
👉 @PythonPortal51 095
Python: простые вещи, которые улучшают код
Если писать так:
if type(x) == str:
print("Это строка")str.
Правильнее использовать isinstance(). Он учитывает наследование и лучше согласуется с полиморфизмом.
if isinstance(x, str):
print("Это строка")str, и для его подклассов.
Итог: type(x) == str годится только для простых случаев, но хрупкий. isinstance(x, str) — более устойчивый и корректный вариант почти всегда.
👉 @PythonPortal51 095
В плейлисте 26 лекций по глубокому обучению
Один из лучших бесплатных материалов в открытом доступе.
Можно пройти путь от базового уровня до уверенного понимания примерно за 5 часов.
👉 @PythonPortal
51 095
Выпустили аналог Claude Code от DeepSeek.
Открытый исходный код, написан на Rust.
✓ использует API-ключ или локальные модели
✓ МСР, навыки, инструменты, память и т.д.
$ npm install -g deepseek-tui
→ https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI
👉 @PythonPortal
51 095
🎓 Бесплатный ИИ-сервис, который собирает полноценный курс по любой теме за пару минут.
Нужно только ввести тему — Gurufy создаст план, напишет статьи, добавит иллюстрации, интерактивные виджеты и задания для закрепления.
У каждой статьи — свой чат и контекст, чтобы вопросы не смешивались. Прогресс сохраняется.
По сути, это ИИ-репетитор, который ведет по теме от начала до конца, подробно отвечая на любые вопросы.
✅ Курсы создаются бесплатно, без лимитов и без подписки.
➡️ Попробовать можно тут — gurufy.ru
51 095
Братья! Google обновил Код-Вики.
Google фактически убрал одно из самых неприятных узких мест разработки — чтение чужого кода '
Новый Код-Вики автоматически подключается к любому репозиторию на ГитХабе и превращает его в постоянно актуальную, структурированную и интерактивную вики.
Три ключевые функции:
- автоматически сканирует репозиторий; документация обновляется в реальном времени при любых изменениях кода — больше не нужно переживать за устаревшие описания
- чат на базе Джемини работает по всей вики как по единой базе знаний, отвечает на вопросы и даёт ссылки с переходом прямо на конкретные строки кода
- автоматически строит архитектурные диаграммы, диаграммы классов и последовательностей; одним кликом можно перейти от объяснения к исходному коду
Новички быстрее входят в проект с первого дня, старые кодовые базы без сопровождения становятся понятными, и это работает как для больших, так и для маленьких репозиториев.
Google прямо говорит: «Чтение существующего кода — один из самых дорогих и проблемных этапов разработки».
Теперь этот этап фактически пытаются убрать как класс.
Публичные репозитории доступны для предварительного просмотра: http://codewiki.google
👉 @PythonPortal
51 095
ПРО-СОВЕТ
Используешь локальные большие языковые модели? Дай им веб-стек.
Моя конфигурация:
- SearXNG: поиск и отбор источников-кандидатов
- Firecrawl: извлечение и обход по известным адресам
- Camofox: резерв через браузер, когда джаваскрипт или интерактив мешают
Поиск → Извлечение → Взаимодействие
Попроси своего агента настроить это и подключить к локальным моделям
> увидишь, как они резко становятся полезнее
Пожалуйста 🐌
👉 @PythonPortal
51 095
Бывшие сотрудники Google опубликовали карту всех внутренних инструментов Google и их open-source аналогов.
15 200 звёзд. 1 100 форков. 99 контрибьюторов.
→ Borg = Kubernetes
→ Spanner = CockroachDB
→ Colossus = HDFS
→ Dremel = DuckDB / Presto
→ Chubby = Zookeeper
→ Stubby = gRPC
→ Zanzibar = SpiceDB
→ Blaze = Bazel
→ MapReduce = Spark
всё, чем инженеры Google пользуются каждый день.
у всего этого есть open-source аналоги.
ничто из этого не требует работы в Google.
https://github.com/jhuangtw/xg2xg
👉 @PythonPortal
51 095
Смотри топовые научные статьи по ИИ, машинному обучению, робототехнике, квантовой физике и другим направлениям на kurate.org.
Сотни препринтов с arXiv ежедневно ранжируются по научному импакту через парные сравнения, где судьями выступают модели — Claude, GPT и Gemini.
👉 @PythonPortal
51 095
Как с помощью Python и OpenCV считать лица на видео / фото
🟢Подключаемся к камере.
🟢Используем библиотеку dlib для обнаружения лиц.
🟢Рисуем рамки вокруг лиц и выводим их количество.
🟢Останавливаем программу по нажатию "q".
Пример кода тоже есть.
👉 @PythonPortal
51 095
Есть число с плавающей точкой в Python и нужно вывести его как процент — используй формат
% в f-строке
x = .023
print(f'{x:.2%}') # 2.30%
x = .02375
print(f'{x:.2%}') # 2.38% -- округляется!
x = 1.02375
print(f'{x:.2%}') # 102.38%51 095
Безумцы реализовали MicroGPT от Andrej Karpathy полностью на ПЛИС-логике.
Без графического процессора.
Без PyTorch.
Без циклов инференса на центральном процессоре.
Только трансформер, «зашитый» в железо, генерирующий 50 000+ токенов в секунду.
Модель небольшая, но идея не в этом: инференс не обязан существовать только в программной среде.
Целью было не сделать максимально большую модель.
Целью было представить весь путь инференса трансформера в виде, читаемом для железа: память, счётчики, состояния конечных автоматов, аккумуляторы, таблицы поиска и многотактные арифметические блоки.
Базовая схема использует фиксированную арифметику Q4.12 и веса, хранящиеся в ПЗУ.
Большая часть модели сводится к одной повторяющейся операции: матрично-векторному умножению. Поэтому был реализован переиспользуемый 16-канальный потоковый блок матрично-векторных вычислений и затем он временно мультиплексируется на Q/K/V, MLP и выходной слой языковой модели.
Самым интересным оказался механизм внимания.
В Python это одно аккуратное уравнение.
В RTL это превращается в расписание: генерация Q/K/V, проход по скалярным произведениям, отслеживание максимума, приближённое вычисление экспоненты, накопление, деление, смешивание V, затем обратная проекция.
https://github.com/Luthiraa/TALOS-V2
👉 @PythonPortal
51 095
Большой момент для Soniox: сегодня запускаем Soniox Text-to-Speech.
Это серьёзный шаг вперёд. Soniox начинали с распознавания речи. Теперь, имея и распознавание, и синтез, мы становимся голосовой платформой для любого языка.
Soniox TTS заточен под самые сложные части генерации речи:
- Речь уровня носителя на более чем 60 языках
- Генерация без галлюцинаций
- Корректное озвучивание буквенно-цифровых последовательностей: числа, идентификаторы, адреса
- Правильное произношение имён и иностранных слов
- Стриминг с ультранизкой задержкой для приложений в реальном времени
Ценообразование простое: $0.70 за час сгенерированной речи.
Ключевое здесь — общий вектор: разработчики и компании могут работать с одним провайдером для базового голосового стека — распознавание речи, синтез речи, мультиязычный голос, инфраструктура реального времени, региональные деплои и соответствие требованиям.
Это важный шаг в переходе от провайдера распознавания речи к полноценной голосовой платформе для всех языков.
Голос становится базовым интерфейсом для софта. Для глобального использования он должен быть быстрым, точным, устойчивым и доступным на любом языке. Этим мы и занимаемся в Soniox.
Подробнее в блоге
👉 @PythonPortal
51 095
Hugging Face буквально собрали у себя все ключевые «секреты».
Важно разобраться в оценке больших языковых моделей.
> Пока ты работаешь с языковыми моделями:
> обучаешь или дообучаешь свои модели,
> выбираешь модель под задачу,
> или пытаешься понять текущее состояние области,
почти неизбежно возникает вопрос:
как понять, что модель хорошая?
> Ответ — оценка качества. Она везде:
> лидерборды с рейтингами моделей,
> бенчмарки, которые якобы меряют рассуждения,
> знания, кодинг или математику,
> статьи с заявленными новыми лучшими результатами.
Но что такое оценка на самом деле?
И что она реально показывает?
Этот гайд помогает во всём разобраться.
О чём вообще оценка моделей Базовые понятия больших языковых моделей для понимания оценки Оценка через готовые бенчмарки Создание своей системы оценки Главная проблема оценки Оценка свободного текста Статистическая корректность оценки Стоимость и эффективность оценки👉 @PythonPortal
51 095
Будь ленивым разработчиком 😴😴😴
Лучшие разработчики — не те, кто пишет больше всего кода. Это те, кто пишет минимум кода и при этом решает задачу быстрее, качественнее и надёжнее.
Это избыточный подход:
transposed = []
for i in range(len(matrix[0])):
row = []
for r in matrix:
row.append(r[i])
transposed.append(row)transposed = list(zip(*matrix))Лень — не про небрежность. Это про уважение к своему времени и времени команды. Это про вложение ресурсов в понимание идиом языка, чтобы фокусироваться на реальных задачах, а не переизобретать базовые вещи. У каждого сильного разработчика есть набор «ленивых» приёмов: ✔️генераторы списков вместо вложенных циклов ✔️
collections.defaultdict вместо ручных проверок
✔️ контекстные менеджеры вместо ручного открытия/закрытия ресурсов
✔️короткие выражения, которые проходят ревью
Цель — не демонстрировать объём проделанной работы, а доставлять чистые и поддерживаемые решения с минимальными затратами.
👉 @PythonPortal
