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 12 385 suscriptores, ocupando la posición 9 842 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 52 028 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 12 385 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 -58, 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 8.70%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.36% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 077 visualizaciones. En el primer día suele acumular 416 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 5.
- 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 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.
12 385
Suscriptores
-224 horas
-77 días
-5830 días
Archivo de publicaciones
12 385
⚡️ Python Code Tutorials — большой сборник туториалов и примеров кода
В этом репозитории вы найдёте материалы по следующим темам:
▪️Разработка игр.
▪️Этичный хакинг;
▪️Machine Learning;
▪️Использование API;
▪️Веб-скрапинг;
https://github.com/x4nth055/pythoncode-tutorials
@pro_python_code
12 385
K2 Cloud выкатил кастомные реакции на Хабре!
Теперь можно выражать эмоции от статей. Для этого пройди квиз: выбери одну из ИТ-профессий и проведи миграцию в облако. В конце и реакции разблокируешь, и в розыгрыше примешь участие — K2 Cloud дарит новогодние мистери боксы и другие призы.
Квиз тут
12 385
⚡️ Курс: Математика Машинного обучения Урок 2 Инвариантность
📌 Видео
📌 Урок 1
📌 Colab
@pro_python_code
12 385
🖥 История создания и развития языка программирования Python
https://uproger.com/istoriya-sozdaniya-i-razvitiya-yazyka-programmirovaniya-python/
@pro_python_code
12 385
Подготовка к Новому году – это волнительно и приятно.
Но давайте совместим приятное с полезным.
Например, создадим телеграм-бот для новогодних поздравлений!
18 декабря на вебинаре «Телеграм-бот своими руками» вы узнаете:
- Как устроен телеграм-бот
- Как создать телеграм-бот на сервере Telegram
- Как написать бэкенд для телеграм-бота на базе фреймворка Aiogram
Мастер-класс проведёт Кирилл Панфилов, преподаватель OTUS, классный программист и автор ютуб-канала [dirty-python]
Приглашаем начинающих Python-разработчиков, разработчиков на Jave и других языках, а также всех, кто интересуется разработкой и IT.
Результаты вебинара: функционирующий бот, прокачка навыков программирования на Python, доступ к закрытому сообществу, а ещё – скидка на курсы и полезные материалы.
18 декабря, 19:00 МСК
Записаться на вебинар - https://otus.pw/E0iB/?erid=LjN8K8iNa
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
12 385
🖥 100 вопросов для подготовки к собесу Python
▪Вопросы и ответы
▪Видео
▪Видео часть 2
▪100 вопросов c собесов в Data Science и ML
@pro_python_code
12 385
🖥 Примеры программ на Python: простота и мощь языка
В этой статье рассмотрим несколько простых, но полезных примеров программ на Python.
Читать статью
@pro_python_code
12 385
12 385
+3
🖥 Огромный сборник гайдов по Python с примерами кода поможет вам начать изучение языка с самого начала и отточить навыки на тысячах задач!
В этом сборнике вы найдете:
- Примеры автоматизации различных процессов с использованием Python.
- Инструкции по интеграции с множеством популярных приложений, таких как Telegram и YouTube.
- Руководства по созданию чат-ботов, которые возьмут на себя рутинную работу.
- Методы визуализации данных.
- Работа с графикой, изображениями и видео.
- Основы машинного обучения и создание своих первых нейронных сетей.
Это лучший ресурс для новичков в IT-сфере, который станет вашим надежным помощником на пути к освоению программирования.
📌 Ссылка
12 385
Скажите рутине STOP✋
👉 Ускорьте рабочие процессы и освободите время для более интересных дел — с помощью курса Слёрма «Python для инженеров».
Это обучение, заточенное на инженеров — в нём нет ничего лишнего, только то, что необходимо именно вам.
На курсе вы научитесь:
🔹 писать эффективный и поддерживаемый код;
🔹 писать Kubernetes-операторы и модули для Ansible;
🔹 создавать, использовать и тестировать свои API;
🔹 взаимодействовать с инструментами CI/CD, CVS и DevOps системами.
Для того, чтобы вы смогли «пощупать» курс изнутри, даём бесплатный пробный доступ на 3 дня. А при покупке даём в подарок мини-курс «Python, Чат-боты и DevOps» и видеокурс «Gitlab CI/CD».Старт 20 декабря. Познакомиться с программой и занять своё место на курсе — по ссылке Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451
12 385
Repost from Machinelearning
+2
🌟 Fish Speech V1.5: модель преобразования текста в речь и клонирования голоса.
Fish Speech - модель генерации TTS обновилась до версии 1.5. Эта версия обучалась на 1 млн.часов мультиязычных аудиоданных и заняла 2 место в бенчмарке TTS-Arena (как "Anonymous Sparkle").
Заявлена задержка <150 мс с высококачественным мгновенным клонированием голоса.
▶️Языковая структура обучающего корпуса версии 1.5:
🟢Английский (en) >300 тыс. часов
🟢Китайский (zh) >300 тыс. часов
🟢Японский (ja) >100 тыс. часов
🟢Немецкий (de) ~20 тыс. часов
🟢Французский (fr) ~20 тыс. часов
🟢Испанский (es) ~20 тыс. часов
🟢Корейский (ko) ~20 тыс. часов
🟢Арабский (ar) ~20 тыс. часов
🟠Русский (ru) ~20 тыс. часов
🟢Голландский (nl) <10 тыс. часов
🟢Итальянский (it) <10 тыс. часов
🟢Польский (pl) <10 тыс. часов
🟢Португальский (pt) <10 тыс. часов
Fish Speech для локального инференса требует 4Gb GPU и 8 BG GPU для файнтюна. Запуск возможен на MacOS, Linux и Windows в режимах CLI, GUI и WebUI и Docker.
Подробные инструкции по установке, инференсу в различных режимах для каждой платформы, туториал по файнтюну и примеры доступны в документации проекта Fish Speech.
⚠️ Репозиторий на Github еще не обновлен информацией о версии 1.5, а официальное демо от разработчиков поддерживает синтез только на английском, китайском и японском.
📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA-4.0 License.
🟡Модель
🟡Demo
🟡Документация
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #TTS #FIshSpeech
12 385
Repost from Python/ django
👩💻 inflect — Python-библиотека для работы с инфлексиями слов — преобразованиями форм слов в зависимости от их грамматической роли в предложении!
🌟 Библиотека позволяет конвертировать числа в текстовые строки (например, 42 -> "forty-two"), а также предоставляет функции для работы с формами существительных и глаголов.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
12 385
GitHub – умер.
90% контента генерится через ChatGPT, а реально полезные материалы собирают мало просмотров и не выводятся в топ.
Хорошо, что есть канал Технологичка. Там тима айтишников ручками отсматривают и выкладывают самую годноту. Все материалы отсортированы по темам и категориям:
🖥 Статьи для Python разработки
🖥 Статьи для Frontend разработки
🖥 Статьи для Java разработки
🖥 Статьи для C/C++ разработки
🖥 Статьи для C# разработки
🖥 Статьи для PHP разработки
👣 Статьи для Go разработки
👩💻 Статьи для Android разработки
👩💻 Статьи для iOS разработки
🖥 Статьи для безопасников
👩💻 Статьи для разработчиков игр
🖥 Статьи для тестировщиков
🖥 Статьи для DevOps-инженеров
В общем, пользуйтесь, других таких каналов вы не найдете: https://t.me/+AduPktRZo783YmY0
12 385
🖥 t.me/haskell_tg - Haskell входит в число наиболее востребованных функциональных языков программирования.
В нашем новом канале, вы найдете множество уроков, книг и гайдов для погружения в этот мощный язык с нуля.
Отличная возможность не только выучить новый язык, но и возможность прокачать свои навыки программирования.
t.me/haskell_tg - стоит подписаться!
12 385
Repost from Machinelearning
+3
🌟 MatterSim: DL-модель для предсказания свойств материалов от Microsoft.
MatterSim - усовершенствованная модель глубокого обучения в области материаловедения, предназначенная для моделирования свойств материалов в широком диапазоне элементов, температур и давлений. Она способна точно предсказывать свойства материалов по всей периодической таблице в диапазоне температур от 0 до 5000K и давления до 1000GPa.
MatterSim использует архитектуру M3GNet, которая включает в себя двух- и трехчастичные взаимодействия. Модель обучается с использованием функции потерь, учитывающей энергию на атом, вектор силы на каждом атоме и напряжение.
Особенность MatterSim - способность к активному и непрерывному обучению. Модель способна оценивать неопределенность своих прогнозов и выбирать структуры для активного обучения, что полезно для повышения точности моделирования сложных систем. MatterSim может быть настроена для моделирования на произвольном уровне теории.
Модель демонстрирует высокую точность в предсказании свободной энергии Гиббса и 10-кратное улучшение точности по сравнению с универсальными силовыми полями, обученными на траекториях релаксации на наборах данных MPF-TP и Random-TP.
Модель может быть точно настроена для атомистических симуляций на желаемом уровне теории или для прямых предсказаний "структура-свойство"с сокращением требований к данным до 97%.
▶️В релизе представлены 2 версии модели:
🟢MatterSim-v1.0.0-1M - мини-версия модели, которая работает быстрее;
🟢MatterSim-v1.0.0-5M - увеличенная версия, которая является более точной.
⚠️ Рекомендуется устанавливать MatterSim с помощью
mamba или micromamba, поскольку conda может работать значительно медленнее при разрешении зависимостей в environment.yaml.
▶️ Установка и использование на примере ASE калькулятора:
# Install package with the latest version
pip install git+https://github.com/microsoft/mattersim.git
# Create env via mamba
mamba env create -f environment.yaml
mamba activate mattersim
uv pip install -e .
python setup.py build_ext --inplace
# Minimal example using ASE calculator
import torch
from ase.build import bulk
from ase.units import GPa
from mattersim.forcefield import MatterSimCalculator
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Running MatterSim on {device}")
si = bulk("Si", "diamond", a=5.43)
si.calc = MatterSimCalculator(device=device)
print(f"Energy (eV) = {si.get_potential_energy()}")
print(f"Energy per atom (eV/atom) = {si.get_potential_energy()/len(si)}")
print(f"Forces of first atom (eV/A) = {si.get_forces()[0]}")
print(f"Stress[0][0] (eV/A^3) = {si.get_stress(voigt=False)[0][0]}")
print(f"Stress[0][0] (GPa) = {si.get_stress(voigt=False)[0][0] / GPa}")
12 385
Команда МТС Web Services приглашает тебя послушать топовые доклады от ведущих инженеров команды, а потом обсудить услышанное в неформальной обстановке. Приходи, будет интересно!
Когда: 6 декабря, 18:00
Где: площадка «Бетон», Кальварийская ул., 17, г. Минск
Что в программе:
— Расскажем, как строим новое облако с нуля в 2024-м
— Поговорим о разработке IAM в облаке
— Обсудим, как создать Development Platform
— Разберёмся, что такое реконсиляция и почему она важна для облачной инфраструктуры
Присоединяйся.
