Python Portal
Ir al canal en Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @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 50 955 suscriptores, ocupando la posición 2 540 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 051 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 955 suscriptores.
Según los últimos datos del 29 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -393, y en las últimas 24 horas de -17, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.36%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.72% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 772 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 407 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 19.
- 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
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 30 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.
50 955
Suscriptores
-1724 horas
-1217 días
-39330 días
Archivo de publicaciones
50 955
Этот GitHub-репозиторий — не свалка туториалов.
Внутри 28 продакшен-готовых AI-проектов, которые можно использовать.
Что там есть:
Проекты по машинному обучению
→ Прогноз цен на Airbnb
→ Калькулятор стоимости авиабилетов
→ Трекер успеваемости студентов
AI для медицины
→ Детекция заболеваний грудной клетки
→ Предсказание сердечных заболеваний
→ Анализ риска диабета
Генеративные AI-приложения
→ Живой чат-бот на Gemini
→ Рабочий медицинский ассистент
→ Инструмент анализа документов
Проекты по компьютерному зрению
→ Система трекинга рук
→ Приложение для распознавания лекарств
→ Реализации на OpenCV
Дашборды для анализа данных
→ Аналитика e-commerce
→ Аналитика ресторанов
→ Трекер статистики по крикету
И ещё 10 продвинутых проектов скоро:
→ Детекция дипфейков
→ Классификация опухолей мозга
→ Система оповещения о сонливости водителя
Это не просто набор файлов с кодом.
Это end-to-end рабочие приложения.
Посмотреть репозиторий 😲
👉 @PythonPortal
50 955
Сделай идеальное резюме, не возясь с шаблонами.
Пишешь контент в YAML и генерируешь PDF.
Проект называется RenderCV, он с открытым исходным кодом
👉 @PythonPortal
50 955
ML-инженерам: NVIDIA выпустила гайд для новичков по fine-tuning LLM с помощью Unsloth.
В гайде разбирают:
- методы обучения: LoRA, FFT, RL
- когда и зачем делать fine-tuning, реальные use-case’ы
- сколько данных и VRAM требуется
- как обучать локально на DGX Spark, RTX-видеокартах и не только
Гайд: https://blogs.nvidia.com/blog/rtx-ai-garage-fine-tuning-unsloth-dgx-spark/
👉 @PythonPortal
50 955
В Source Control в VS Code теперь отображаются Git stash’и
Скрытые stash’и наконец-то стали нормально управляемыми.😁
👉 @PythonPortal
50 955
NZT существует.
В фильме «Области тьмы»
герой выпивает NZT — и за день
становится трейдером,
мастером кунг-фу и полиглотом.
Дело не в таблетке.
А в состоянии.
Химия не нужна.
Когда ум чист,
внимание собрано,
и сомнений нет —
ты уже на NZT.
Ты замечаешь всё.
Действуешь без разрывов.
И мир отвечает тебе.
Как включить режим NZT?
Подписывайся на Мэверика.
• входи в состояние
всё «получается само».
• мгновенно принимай
лучшие решения.
• считывай сложные связи
там, где все видят хаос.
• управляй фокусом
и вероятностями событий.
Твоя таблетка NZT.
👇
Мэверик.
Ясность. Точность.
ㅤ
50 955
AI-компании фиксируют, что около 300 ТБ музыки было публично «заархивировано».
👉 @PythonPortal
50 955
Проекты на PyTorch
Плейлист, который помогает изучать PyTorch через работу над продвинутыми проектами.
👉 @PythonPortal
50 955
Извлечение структурированных данных из анкет пациентов с помощью DSPy и CocoIndex.
Получай чистые, типизированные структурированные данные прямо из PDF с валидацией через Pydantic.
Читать гид: начать
👉 @PythonPortal
50 955
Игра "Tennis for Two", созданная в 1958 году физиком Уильямом Хигинботэмом , которую часто называют первой видеоигрой, в которой для интерактивного игрового процесса использовался осциллограф
👉 @PythonPortal
50 955
А что если можно ускорить Python в 37 раз одной строкой кода?
Медленные Python-функции в больших кодовых базах страшно оптимизировать. Можно попробовать Numba или Cython, но Numba в основном работает только с числовым кодом и NumPy-массивами.
Можно пойти в Cython, но там нужны .pyx-файлы, аннотации типов и сборка. По факту это часы рефакторинга, прежде чем ты вообще увидишь прирост. 😬
Codon решает это одной строкой: декоратор codon.jit компилирует твой Python прямо в машинный код.
Ключевые плюсы:
• Работает с любым Python-кодом, не только с NumPy
• Аннотации типов не нужны, типы выводятся автоматически
• Скомпилированные функции кэшируются и потом вызываются мгновенно
• Никаких изменений в коде, кроме добавления декоратора
Выше реальные замеры производительности:
• Чистый Python: 0.240 с
• Первый вызов Codon: 0.324 с (разовая компиляция)
• Повторные вызовы Codon: 0.006 с (ускорение в 37 раз)
Ссылка на репозиторий: https://bit.ly/4q8SW3q
Запустите этот код: https://bit.ly/492cz6D
👉 @PythonPortal
50 955
Превратите любой авторегресcивный LLM в диффузионную языковую модель.
dLLM — это Python-библиотека, которая объединяет обучение и оценку diffusion-LM.
С её помощью можно превратить любой авторегресcивный LLM в diffusion-LM с минимальными вычислительными затратами.
Проект полностью open source. 👌
Почему это важно:
Классические авторегресcивные модели генерируют текст слева направо, по одному токену за раз.
Диффузионные модели работают иначе » они итеративно уточняют всю последовательность целиком.
В итоге:
- больше контроля над качеством генерации
- гибкое редактирование текста
- меньше ограничений, связанных с порядком генерации
👉 @PythonPortal
50 955
Copilot в Excel — это глобальный финансовый кризис, который просто ждёт своего часа.
👉 @PythonPortal
