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 12 327 suscriptores, ocupando la posición 10 175 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 52 285 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 12 327 suscriptores.
Según los últimos datos del 29 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -13, 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 7.58%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.19% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 934 visualizaciones. En el primer día suele acumular 393 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
- 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 30 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.
12 327
Suscriptores
-224 horas
+17 días
-1330 días
Archivo de publicaciones
12 327
🖥 Sqlite-web
Это удобная веб-админка для управления базами данных SQLite, разработанная на Python.
$ pip install sqlite-web
🖥 GitHub: https://github.com/coleifer/sqlite-web
@pro_python_code
12 327
🖼 php-jpeg-injector — скрипт на Python, который встраивает PHP-код в JPEG-изображения. Этот код можно использовать в веб-приложениях, где JPEG-файлы обрабатываются через библиотеку GD.
🌟 Скрипт позволяет внедрить полезную нагрузку в неиспользуемые данные изображения, которые могут быть интерпретированы сервером как PHP-код при определенных условиях.
🖥 Github
@pro_python_code
12 327
👩💻 Создание конвейера потоковой передачи данных в реальном времени с использованием Kafka, Flink и Postgres!
🕞 Продолжительность: 1:00:51
🔗 Ссылка: *клик*
#курс #python #kafka
@pro_python_code
12 327
Теория и практика: A/B-тестирование для успешной аналитики ⭐
Бесплатный вебинар 6 ноября в 19:00 мск
Аналитик данных помогает бизнесу не ошибаться при принятии важных решений. А А/В-тесты - один из must-have инструментов, которые в этом помогают.
Если вы хотите разобраться в основах проведения экспериментов и научиться правильно проводить А/В-тесты, ждём вас на бесплатном вебинаре.
На реальных кейсах узнаем:
— Что такое A/B-тестирование
— Как выбрать гипотезу для тестирования
— Как определить метрики успешности
— Когда тест можно считать завершенным
и др.
🚶 Переходите и регистрируйтесь на бесплатный вебинар.
12 327
👩💻 Изучение Python: 5 проектов для начинающих!
🌟 Начало вашего пути в программировании на Python может показаться сложным, но лучший способ обучения — это практика. Мы рассмотрим пять постепенно усложняющихся проектов, которые проведут вас от новичка до более продвинутых уровней понимания. В ходе этих проектов будут рассмотрены и непосредственно применены такие основополагающие концепции, как операторы печати, обработка ввода, условные операторы, циклы, функции и многое другое!
🕞 Продолжительность: 2:51:08
🔗 Ссылка: *клик*
@pro_python_code
12 327
12 327
👩💻 Пять концепций Python, которые вы обязаны знать!
💡 В этом видео автор охватывает пять основных концепций Python, которые начинающие и продвинутые программисты часто неправильно понимают или с которыми делают ошибки. Эти концепции крайне важны для понимания при чтении чужого кода и написании собственного
🕞 Продолжительность: 19:59
🔗 Ссылка: *клик*
@pro_python_code
12 327
⚡️ Brisk — это быстрый и удобный менеджер загрузок для Windows и Linux.
Он оснащён мощным движком загрузки, интегрируется с браузерами, позволяет управлять очередями и даёт возможность быстро добавлять ссылки с помощью горячей клавиши.
Программа автоматически адаптирует соединения для максимально быстрой загрузки файлов и может перезагрузить зависшие соединения.
Исходный код доступен на GitHub: https://github.com/AminBhst/brisk
@pro_python_code
12 327
🖥 Python уроки программирования с нуля. Урок 9. Работа с циклом For
https://www.youtube.com/watch?v=m6F108yFngo
@pro_python_code
12 327
Поговорим про Python?
Новичкам нужен ваш опыт!
Сервис онлайн-образования Яндекс Практикум выбирает наставника на курс «Python-разработчик». Общаться со студентами предстоит много (нагрузка от 10 часов в неделю), поэтому нужен сеньор, для которого это будет в кайф.
С soft skills поможет бесплатная Школа наставников, а удалёнка и гибкий график позволят планировать занятость с комфортом.
Итого, посчитаем основные плюсы: статус эксперта Яндекс Практикума, дополнительный доход и новички, которых вы можете увлечь Python-разработкой. Perfect!
Откликнуться ←
12 327
👩💻 VSCode Фишки, которые НЕОБХОДИМО знать разработчикам Python
https://www.youtube.com/watch?v=hovkQsN1P24
@python_job_interview
12 327
🖥 deepface — библиотека Python для распознавания лиц и не только
—
pip install deepface
⏩deepface — лёгковесная библиотека Python, позволяет находить лица и анализировать по фотографии разные атрибуты: возраст, пол, эмоции.
Вобрал в себя лучшее моделей VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet.
⏩Вот так можно сравнить схожесть 2 лиц, результат на изображении:
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")12 327
🖥 deepface — библиотека Python для распознавания лиц и не только
—
pip install deepface
⏩deepface — лёгковесная библиотека Python, позволяет находить лица и анализировать по фотографии разные атрибуты: возраст, пол, эмоции.
Вобрал в себя лучшее моделей VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet.
⏩Вот так можно сравнить схожесть 2 лиц, результат на изображении:
from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")12 327
🖥 py2many: Python to many CLike languages transpiler
Инструмент py2many помогает переводить код на Python в код на различных языках, включая Rust.
Он поддерживает множество языков, таких как
Rust, C++, Julia, Kotlin и другие, а также способен генерировать код Python с аннотациями типов.
Для трансляции кода используется команда в терминале, после чего сгенерированный код компилируется.
На сайте проекта доступна документация с инструкциями по установке необходимых библиотек и форматировщиков.
GitHub: https://github.com/py2many/py2many12 327
Бесплатный вебинар «Как стать аналитиком: полное руководство к действию» ↗️
Хотите узнать как выглядит типичный день аналитика, познакомиться с задачами и решить, подходит ли вам профессия?
Спикер Ия Зотова, ментор и тимлид направления аналитики в Сбере, на бесплатном вебинаре даст стратегию поиска работы и расскажет, как осознанно и эффективно начать карьеру в сфере.
Что будем делать на вебинаре?
✅ выясним, чем занимаются аналитики и какими они бывают
✅ поговорим о том как находить в данных инсайты и визуализировать результаты
✅ обсудим карту компетенций и разберем актуальные инструменты
✅ рассмотрим тренды в аналитике: AI/ML и BigData
✅ поймем, как выбрать pet-проект и найти крутую работу
Встречаемся в 23 октября в 19:00 по мск. Регистрируйтесь и погружайтесь в аналитику по ссылке 🔗
12 327
Repost from Machinelearning
+2
🌟 Arch-Function: коллекция моделей для вызова функций.
Модели Arch-Function понимают сложные сигнатуры функций, идентифицируют необходимые параметры и генерируют точные вызовы функций на основе промптов.
Семейство основано на Qwen 2.5, его модели оптимизированы для низкой задержки инференса и высокой пропускной способности. Они отлично подходят для работы в режиме реального времени в производственной среде.
▶️Функциональные возможности моделей:
🟢Single Function Calling. Вызов одной функции для каждого запроса;
🟢Parallel Function Calling. Вызов одной и той же функции несколько раз, но с разным набором параметров;
🟢Multiple Function Calling. Вызов различных функций для каждого запроса;
🟢Parallel & Multiple. Выполнение параллельного и множественного вызова функций.
▶️Семейство Arch-Function:
🟢Arch-Function-7B;
🟢Arch-Function-3B;
🟢Arch-Function-1.5B.
В репозитории на HF доступны квантованные версии всех моделей в формате GGUF:
🟠Arch-Function-7B в 4-bit разрядности;
🟠Arch-Function-3B в разрядностях от 2-bit до 6-bit;
🟠Arch-Function-1.5B в разрядностях от 2-bit до 6-bit.
Модели семейства прошли оценку на Berkeley Function-Calling Leaderboard (BFCL).
Результаты показывают, что Arch-Function-7B и Arch-Function-3B демонстрируют производительность, сопоставимую с GPT-4-turbo-2024-04-09 и xLAM-8x22b-r.
Arch-Function можно запустить с помощью библиотеки
Transformers или в промпт-шлюзе Arch.
⚠️ Для достижения наилучших результатов рекомендуется использовать конфигурацию промптов, указанных в примерах одиночного или многошагового вызова функций.
📌Лицензирование : Katanemo license.
🟡Коллекция моделей
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Katanemo #Arch-Function