Python RU
Ir al canal en Telegram
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Python RU
El canal Python RU (@pro_python_code) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 12 374 suscriptores, ocupando la posición 9 788 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 51 859 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 12 374 suscriptores.
Según los últimos datos del 16 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -16, y en las últimas 24 horas de 2, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 8.06%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.93% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 997 visualizaciones. En el primer día suele acumular 363 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como api, docker, github, sql, linux.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 17 septiembre, 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.
12 374
Suscriptores
+224 horas
-37 días
-1630 días
Archivo de publicaciones
12 370
🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQL
SQL можно знать годами и всё равно теряться, когда запрос внезапно начинает тормозить в проде.
Этот курс про уровень, где ты не просто пишешь SELECT, а понимаешь, что происходит внутри MySQL, почему запрос работает медленно и как ускорить его без новых проблем. Здесь разбираются EXPLAIN, индексы, CTE, оконные функции, транзакции, аналитические паттерны, legacy SQL и работа с AI-ассистентами.
Каждый урок - с практикой и реальными SQL-задачами на MySQL 8 с автопроверкой.
После курса ты сможешь увереннее разбирать чужой код, находить узкие места и предлагать решения, которые действительно работают.
Для подписчиков скидка - 49% в течение 2 суток: https://stepik.org/a/298827/
12 370
Repost from Machinelearning
⚡️ DeepSeek открыла веса V4.1-Flash
DeepSeek выложила свежайшую DeepSeek-V4.1-Flash, мультимодальную MoE-модель на 552 млрд параметров, с контекстом до миллиона токенов и методом Causal Encoder-Decoder под капотом, который вдвое удешевляет разбор входа.
Задача, под которую её делали, скучная, но дорогая. Долго работающий агент постоянно перечитывает свой контекст, и всё прочитанное приходится держать в KV-кэше. На длинных дистанциях он раздувается, забивает видеопамять и упирается в пропускную способность шин.В V4.1-Flash кэш сжат до 890 байт на токен, это вчетверо меньше, чем у V4-Flash, и в 437 раз, чем у первой версии DeepSeek. Каждому слою внимания заранее назначен один из трёх режимов: 🟢в полном слой считает свои ключи и значения сам; 🟢в режиме переиндексации берёт их у предыдущего слоя, но заново выбирает, на что смотреть; 🟢в режиме повторного использования не считает ничего - берёт и чужой кэш, и чужой выбор. Так хранить приходится в разы меньше. Сверху главный кэш держится в четырёхбитном формате FP4, и устойчивость к такой точности натренирована, а не добавлена после обучения. 🟡Causal Encoder-Decoder Метод вдохновлен майкрософтовской работой You Only Cache Once про переиспользование KV-кэша слоями. DeepSeek внесла в него структурные улучшения, чтобы поднять ёмкость кэша и глубину вычислений при его порождении. 40 слоёв разделены пополам: 20 на энкодер, 20 - декодер.
К и V для декодера не считаются в каждом его слое, а проецируются из последнего скрытого состояния энкодера.
Поэтому при разборе входа работает только первая половина сети - 8 млрд активных параметров на токен против 16 при генерации ответа.
Для агентов, у которых вход в разы длиннее вывода, это именно то, что нужно.🟡Бенчмарки
На DeepSWE v1.1 модель берёт 74,2% против 74,0 у Claude Opus 5 и 73,0 у GPT-5.6 Sol. На Terminal-Bench 2.1 - 90,6% (выше всех). На AutomationBench - 54,8% против 50,3 у Opus 5. А вот в Terminal-Bench 4.0, где нужны экспертные знания в науке, модель даёт 31,2% против 51,8 у Opus 5, то есть разрыв с топами на самых сложных задачах никуда не делся.Модель поддерживает настраиваемый уровень рассуждений от 1 до 100, в API это три пресета: low, high, max - они соответствуют значениям 50, 75 и 100. Шаблона чата в Jinja нет - вместо него советуют реализацию промптов на Python и отдельный набор Rust-библиотек. Сообщество на Hugging Face уже сделало квантованные версии практически под всё. 📌Лицензирование: MIT License 🟡Блогпост 🟡Веса 🟡Техотчет @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #MMLM #MoE #Deepseek
12 370
Команды ждут тебя на треке программирование роботов на МТС True Tech Champ 2026 — всероссийском чемпионате по программированию с двумя треками и призовым фондом 10 250 000 рублей.
Успей зарегистрироваться до 13 сентября.
В треке программирования роботов тебе предстоит запрограммировать робособаку для доставки груза через полосу препятствий сначала в онлайн-симуляторе, а затем на офлайн-полигоне в финале 22 октября. Рекомендуемые стеки: Go, Java, Python, C#, C++, JS.
Участие в командах 2-5 человек. Если у тебя нет своей команды, кураторы помогут объединиться с другими участниками на платформе.
Масштабный финал объединит борьбу за призовой фонд 10 250 000 рублей, выступления хедлайнеров, доклады спикеров и активности для всех гостей мероприятия.
Успей зарегистрироваться и пройти квалификацию до 13 сентября.
erid:2VSb5xVWJTL
12 370
Repost from Machinelearning
⚡️ DeepSeek выпустила V4.1 Flash
Ноую модель уже раскатывают в веб-чате и мобильных приложениях. Прежние режимы - быстрый, экспертный и распознавание изображений свели в один: выбирать вручную больше ничего не нужно.
Теперь одна модель ведёт и обычный диалог, и разбор картинок, и сложные вопросы. Сложность запроса она определяет сама, а зрение включает, когда на вход приходит изображение.
По словам DeepSeek, V4.1 Flash обходит V4 Pro по качеству, стоимости и скорости. До выхода V4.1 Pro она возьмёт на себя все запросы, которые раньше уходили на V4 Pro.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
12 370
Как обучить свою нейросеть на Python в 2026 году: пошаговый гайд для начинающих
https://uproger.com/obuchit-nejroset-na-python/
12 370
False Sharing: два ядра, никаких lock, а всё тормозит. Почему?
Два потока пишут в разные переменные a и b, блокировок нет, а код всё равно упирается в потолок. Виноват false sharing: a и b лежат в одной cache line на 64 байта, и каждая запись одного ядра сбрасывает копию линии у второго. CPU гоняет кэш туда-сюда вместо полезной работы. Лечится разнесением горячи
https://youtube.com/shorts/piUddxoKcoY?feature=share
12 370
⚡️ Google открыла TimesFM 3 для прогнозирования временных рядов.
Модель уже доступна на GitHub и Hugging Face и рассчитана на задачи forecasting без необходимости обучать отдельную модель с нуля под каждый датасет.
Подходит для:
- прогнозирования продаж
- нагрузки и трафика
- финансовых и бизнес-метрик
- спроса
- сенсорных и временных данных
TimesFM 3 можно запускать локально и использовать как готовую базовую модель для time-series задач.
GitHub: https://github.com/google-research/timesfm
Hugging Face: https://huggingface.co/google/timesfm-3.0-pytorch
12 370
🔥 Вышли официальные GGUF-квантизации GLM-5.3 Flash Uncensored
Модель: 320B параметров, 18B активных.
Доступные варианты:
- Q6_K — 263 ГБ / 94,3% Top-1
- Q4_K_M — 193 ГБ / 89,8% Top-1 — рекомендуемый
- Q3_K_M — 153 ГБ / 85,6% Top-1
- Q2_K — 117 ГБ / 75,5% Top-1
Подходит для запуска на CPU + GPU, включая Apple Silicon.
Это не jailbreak: удаление отказов зашито прямо в веса модели.
API со стандартными весами:
https://orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5.3-flash
Uncensored GGUF:
https://huggingface.co/orcarouter/GLM-5.3-Flash-Uncensored-GGUF
12 370
NVIDIA заявила о 30-кратном росте эффективности Vera Rubin NVL72 для AI-агентов
По новым замерам NVIDIA, система Vera Rubin NVL72 показывает до 30x больше throughput на мегаватт и до 35x меньшую стоимость токенов по сравнению с GB300 NVL72 на агентных нагрузках.
Тестировали не обычный чат, а реальные coding-сессии из SemiAnalysis AgentX: длинный растущий контекст, вызовы инструментов, запуск субагентов и многошаговое рассуждение. По данным OpenRouter, такие сценарии могут потреблять примерно в 15 раз больше токенов, чем обычный запрос в чат.
В Vera Rubin NVIDIA отдельно оптимизировала работу с длинным контекстом: distributed KV-cache, KV-aware routing, разделение prefill и decode, expert parallelism и новые CUDA-кернелы.
На DeepSeek V4 Pro Vera Rubin NVL72, по данным NVIDIA, даёт до 30x больше throughput на мегаватт относительно GB300 NVL72. Эти результаты пока ожидают проверки SemiAnalysis.
https://blogs.nvidia.com/blog/vera-rubin-nvl72-efficiency-ai-agents/
12 370
Проект Python опубликовал документацию на русском языке
Объявлено о переводе на русский язык официальной документации по языку программирования Python. На русском языке доступны руководство по Python, а также первые три главы справочника по языку Python.
Подробнее:
https://opennet.ru/66116/
https://opennet.me/66116/
12 370
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
12 370
Repost from Machinelearning
⚡️ Anthropic запустила бесплатную Claude Academy
Теперь у Claude появилась полноценная обучающая платформа с бесплатными курсами и гайдами для всех желающих.
Внутри есть разные уровни: от базового понимания, как работает AI, до более продвинутого использования Claude в повседневной работе.
Некоторые курсы дают сертификаты, так что скоро их наверняка станет заметно больше и в LinkedIn.
Все материалы бесплатные и открыты без ограничений.
https://academy.claude.com
@ai_machinelearning_big_data
#Anthropic #claude
12 370
⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском
Как заставить AI-агента писать код надёжно. Не «какую модель выбрать», а как спроектировать вокруг неё рабочую систему: инструкции, инструменты, среду, состояние и верификацию.
Курс - от нуля до продвинутых тем: теоретическая база из 11 блоков, 14 модулей, 8 практических проектов, 14 лабораторных работ, диагностический протокол «как починить агента», библиотека готовых шаблонов, карта инструментов, 40 приёмов и каталог антипаттернов.
Главный тезис курса: способность модели и надёжность исполнения - это две разные вещи. Одна и та же модель в «голой» среде и в среде с продуманным harness даёт качественно разные результаты. Апгрейд модели - это самый дорогой и обычно не самый эффективный способ починить агента.
https://github.com/justxor/Harness_ru
12 370
🔥 9B-модель на 7 ГБ, которая по тестам автора лезет на территорию 27B
На Hugging Face вышла
Qwen3.5-9B The Defiant Fable от DavidAU. Это многоэтапный fine-tune Qwen3.5-9B с упором на reasoning, instruction following, код и creative-задачи. Модель распространяется под Apache 2.0, а автор также позиционирует её как uncensored/heretic-версию с минимальными отказами.
Самое интересное в результатах. По собственному набору из семи бенчмарков автор заявляет, что 9B-версия обходит базовые Qwen3.5-9B, Qwen3.5-27B и Qwen3.6-35B-A3B, а местами приближается к Qwen3.6-27B. Причём сильные результаты сохраняются даже после 4-bit квантования. Это пока именно авторские тесты, а не независимый leaderboard.
Для локального запуска уже готовы обычные и MTP GGUF с NEO IMATRIX. Q4_K_M занимает примерно 6,8-7 ГБ, IQ3_M около 5,6 ГБ, а экстремальный IQ2_M всего 4,94 ГБ.
Контекст у базовой архитектуры до 262K токенов. Запускать можно через llama.cpp, Ollama, LM Studio, vLLM и другие локальные рантаймы, а через llama.cpp сразу поднимается OpenAI-compatible API.
Если независимые тесты подтвердят цифры, это хороший пример того, насколько далеко сейчас можно вытянуть маленькую 9B-модель правильным fine-tuning, merge и квантованием.
#AI #Qwen #LLM #LocalAI #GGUF12 370
🔥 Stepik Курс: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач» ровно про второе.
63 урока, 382 шага, ноль вдохновляющих рассуждений. В каждом уроке разбор темы с рабочим кодом, короткие вопросы и задача с автопроверкой, которая решается на чистом Python без ключей и без интернета.
Внутри то, о чём молчат туториалы: структурированный вывод по схеме, RAG, который не выдумывает, агенты с tool calling, evals и ловля регрессий, кэш, лимиты и очереди, инъекции промптов, локальный запуск через Ollama и vLLM, text-to-SQL с правами только на чтение, pgvector с HNSW, MCP и песочница для кода агента.
Плюс то, что окупается в первый же день: разбор входящей почты, отчёты без выдуманных чисел, вебхуки, боты, сценарии в браузере.
Для тех, кто уже пишет на Python и устал от демок.
72 часа скидка 55% процентов, начать учиться - https://stepik.org/a/295921
12 370
🐍 Распаковка списков и кортежей в Python
Значения последовательности можно сразу распределить по переменным:
a, b, c = (1, 2, 3)
a, b, c = [1, 2, 3]
В обоих случаях результат одинаковый:
```python
a == 1
b == 2
c == 3
first, *middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]
# first = 1
# middle = [2, 3, 4]
# last = 5
a, b = b, a12 370
Rust, который наконец становится понятным 🦀
Давно хочешь выучить Rust, но ownership, borrowing и lifetimes выглядят как отдельный вид боли?
Этот курс проведёт тебя с самого начала до уровня, где ты уже пишешь реальные системные и сетевые программы.
Ты разберёшь:
Ownership → Borrowing → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код
Никакого бесконечного чтения документации. После каждого урока ты сразу пишешь код, проходишь тесты и решаешь задачу с автопроверкой.
🔥 Rust с нуля
🔥 5–6 часов в неделю
🔥 Практика после каждого урока
🔥 Подойдёт после Python, JavaScript, Java и других языков
🔥 Можно начать сразу
В конце у тебя будет понимание Rust, с которым уже можно писать быстрые backend-сервисы, сетевые приложения и системные утилиты, а не смотреть на borrow checker как на врага.
Пора добавить Rust в свой стек. Начинай курс и пиши первый код уже сегодня: https://stepik.org/a/294885/
12 370
👣 Освой Rust и начни писать код, которому можно доверять
Хочешь перейти от Python, JavaScript или Java к быстрому системному программированию? Начни с Rust.
За курс ты пройдёшь путь от основ до уверенной разработки:
Ownership и Borrowing → структуры → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код.
🔥 После каждого урока — тесты и задача с автоматической проверкой.
⚡ Можно начать сразу.
⏱ Всего 5–6 часов в неделю.
🎯 Rust заранее знать не нужно.
В результате ты поймёшь, как управлять памятью без GC, избегать целого класса ошибок ещё на этапе компиляции и писать быстрые сервисы, утилиты и backend на Rust.
Хватит откладывать Rust «на потом». Начни писать на нём уже с первого занятия.
Эксклюзивно 36 часов скидка 55%: https://stepik.org/a/294885/pay?promo=d20c21b24473c78f
