![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
[PYTHON:TODAY]
رفتن به کانال در Telegram
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام [PYTHON:TODAY]
کانال [PYTHON:TODAY] (@python2day) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 63 479 مشترک است و جایگاه 2 049 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 9 415 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 63 479 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 28 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -279 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -11 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 14.20% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 7.73% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 9 017 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 4 907 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 64 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند github, soft, install, pip, docker تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 29 اکتبر, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.
63 479
مشترکین
-1124 ساعت
-957 روز
-27930 روز
آرشیو پست ها
![[PYTHON:TODAY]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1e8JKN%2F5465241907756731355%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
63 471
📱 Держите 6 хороших каналов по искусственному интеллекту и программированию для любого уровня!
Выбирай направление:
📱 Нейросети — @neuro_prompt
🤖 AI-инструменты — @ai_prompt
📱 Python — @python_prompt
🤔 InfoSec & Хакинг — @infosec_prompt
👩💻 IT Новости — @it_news
😄 IT Мемы — @it_memes
Промпты, обучение, шпаргалки и полезные ресурсы на каждую тему!
63 471
💻 GHOSTCREW — Python ИИ инструмент для пентестеров и безопасников, который проводит поиск уязвимостей в любых сервисах.
Работает как red team внутри твоей системы. Ты описываешь задачу обычным языком — дальше он сам планирует атаку, выбирает инструменты и идёт по цепочке: от разведки до отчёта. Без ручного тыканья и бесконечных команд.
Что он умеет на практике:
➡️ Проверяет всё подряд: код, бизнес-логику, сетевой трафик, протоколы.
➡️ Анализирует найденные дыры и объясняет, где проблема и как её закрыть.
➡️ Работает автономно — запустил и получил полноценный ресёрч.
➡️ Сам подключает MCP-серверы и инструменты (nmap, metasploit, ffuf и т.д.).
➡️ Использует Pentesting Task Trees для осмысленного принятия решений, а не тупого брута.
➡️ Поддерживает готовые workflow для комплексных проверок.
➡️ Генерирует детальные отчёты в Markdown с фактами и рекомендациями.
➡️ Помнит контекст диалога и не «теряется» после пары запросов.
➡️ Видит реальные файлы: wordlists, payloads, конфиги — и использует их в работе.
➡️ Позволяет выбрать модель ИИ и настроить её поведение.
➡️ Без регистрации и без ограничений.
⚙️ Установка:
git clone https://github.com/GH05TCREW/ghostcrew.git
cd ghostcrew
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txtpython main.py
63 471
⚡️ Запускаем DeepSeek у себя на компе с помощью Python
Хочешь LLM у себя на компе: чтобы работала офлайн, не сливала данные и спокойно встраивалась в бота? Тогда берём DeepSeek Coder и запускаем!
⚙️ Установка зависимостей:
pip install -U transformers accelerate torchfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_name = "deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
trust_remote_code=True,
torch_dtype=torch.float16, # если GPU поддерживает fp16
device_map="auto" # если есть GPU — будет использовать её
)
model.eval()
prompt = "Напиши telegram бота обратной связи на aiogram"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
device = next(model.parameters()).device
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
with torch.inference_mode():
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=180,
do_sample=True, # ВАЖНО: иначе temperature не влияет
temperature=0.7,
top_p=0.9
)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))63 471
+4
Отличный бесплатный конспект по LLM на русском языке
Праздники не такие длинные, как кажется. Будет жалко, если они снова пройдут бесполезно, потому что это, очевидно, лучшее время для развития.
В общем, пора поделиться с вами вот этим свежим конспектом. Очень качественная подача материала, емко, интересно и с множеством прекрасных схем и картинок. Внутри:
– Необходимая математика: линал и матанализ на пальцах
– Все про механизм внимания и трансформеры
– Детальное объяснение процесса предобучения (а это редкость)
– RL – с нуля до обучения ризонинг-моделей
– Полноценный гайд по тому, как зафайнтюнить модель
Всего 6 глав и 50 страниц – идеальный объем, чтобы осилить за выходные и понять принцип работы современных моделей. Сохраняйте сейчас и не откадывайте в долгий ящик.
Забрать полную pdf-версию абсолютно бесплатно можно здесь
63 471
😕 Stack Overflow тихо уходит в закат...
Количество новых вопросов по статистике почти обнулилось.
Спад начался в тот момент, когда в нашу жизнь ворвался ИИ.
✅ На пике число запросов превышало 200 000.
✅ Теперь: за весь декабрь — около 3800 вопросов,
а за первые дни января — всего ~300.
🟢Олды жили там сутками;
🟢Минусовали за криво заданный вопрос;
🟢Воевали за репутацию;
🟢Искали один-единственный ответ среди сотен комментариев.
Сегодня ответы от ИИ приходят мгновенно, без сарказма и без «покажи код».
🫡 — Прощай, легенда. Ты нас вырастил — и стал не нужен.
63 471
😰 Репозиторий из более чем 100+ готовых Python-скриптов, которые закрывают кучу задач — без изобретения велосипеда и ночных страданий.
💬 парсинг и поиск в интернете;
💬 работа с фото и видео;
💬 Кейлогер и менеджеры паролей;
💬 клонирование сайтов;
💬 автоматизация рутины;
💬 и ещё десятки полезных штук под реальные кейсы.
🔥 Готовая практика + код, подойдёт и для обучения, и для работы.
⬇️ Сохраняй, обязательно пригодится!
#python #soft #github
63 471
😎 Братва!
Пусть 2️⃣0️⃣2️⃣6️⃣ станет годом действий, а не ожиданий.
Годом, когда идеи перестают пылиться в голове и начинают работать на вас.
💪 Желаю, чтобы цели зажигали, планы собирались в реальность, а каждый новый день приносил чувство: «Я НА СВОЁМ МЕСТЕ!»
⚡️ Даже самые дерзкие мечты любят тех, кто не боится делать первый шаг!
Крепкого здоровья вам и вашим близким, уюта, тепла и людей рядом, которых хочется беречь. 🫶
Пусть дом будет точкой силы, а не просто адресом.
Пусть в новом году будет больше открытий, смелых решений, неожиданных возможностей и моментов, которые захочется запомнить 🔥
🎄 С наступающим 2026 годом! Пусть он будет вашим!
🚬 Мои итоги 2025г, все ли цели удалось закрыть? Где обосрался, а что удалось перевыполнить? Написал большой пост в нашем клубе.
63 471
⭐ Главная причина купить AR-очки — спасать проект от дедлайна рубиться в игры!
Все вокруг в напряжении, босс счастлив, а ты в этот момент качаешь ульту 😂
✅ Название для письма Деду Морозу — XREAL Air 2 Pro.
#cyberpunk
63 471
+1
▶️ Качаем YouTube без рекламы и ограничений!
YTConverter — Швейцарский нож для YouTube.
Инструмент написанный на Python, качает видео и музыку с YouTube напрямую, без браузера, без рекламы, без “подтверди, что ты не робот” и без сюрпризов.
Один раз поставил — и просто пользуешься.
💻 Работа через удобное интерактивное меню в терминале.
Что умеет:
✅ качает видео и аудио с YouTube;
✅ показывает ВСЕ доступные качества и битрейты;
✅ конвертирует в MP3, MP4 и другие форматы;
✅ грузит сразу плейлисты и пачки роликов;
✅ абсолютно бесплатно — без рекламы, лимитов и сайтов-прокладок.
⚙️ Установка:
GitHub
git clone https://github.com/kaifcodec/ytconverter.git
cd ytconverter/standalone/
./install.shpip install ytconverterpython3 ytconverter.py63 471
🌟 **40 миллионов рублей в месяц. На... Обычном Будильнике.**
Ловите идею для стартапа! 💰
Чувак просто накодил то, чего не хватало всем —
будильник, который громче стандартного iPhone.
🚫 Без философии. Без инноваций. Без нейросетей.
Приложение моментально взлетело в App Store. Ведь все хотят просыпаться с комфортом.
😎 Программирование — это сложно...
63 471
Repost from Библиотека программиста
+2
⚡️ Сайт, который заменит тебе 90% закладок
Это не просто подборка — это гигантская база шпаргалок вообще по всему, что может понадобиться в работе, учёбе и креативе.
Открываешь — и нужная инфа уже перед глазами. Без воды. Без лишнего.
Внутри:
💬 языки программирования — Python, JavaScript, C#, C++, Java, Rust, Flutter, EJS, Fortran.
💬 инструменты разработчика — Docker, Kubernetes, Git, GitHub, Regex, Postman, VS Code.
💬 дизайн и звук — Figma, Photoshop, Blender, Audacity.
💬 повседневные штуки — ChatGPT, Telegram, Firefox, Gmail, Zoom.
💬 базы данных и многое другое.
Каждая страница — коротко, структурировано и по делу.
✅ Темы есть для всех: программистов, дизайнеров, студентов, креативщиков и просто тех, кто хочет работать быстрее.
👍 Сохраняй, пригодится!
#cheatsheet #doc
63 471
🐳 Как ужать Docker-образ в 10+ раз и перестать стрелять себе в ногу
⬇️ Наглядная шпаргалка, сохраняй!
Размер Docker-образа — это прямая техническая характеристика, которая влияет на:
🟢скорость CI/CD
🟢время деплоя
🟢cold start контейнеров
🟢объём передаваемых данных
🟢стабильность сборки
В реальном примере образ удалось уменьшить с 588 MB до 47.7 MB —
минус почти 92% размера. Без хаков, без экзотики.
4 приёма, которые реально работают:
1️⃣ Базовый образ — ключевое решение
python:3.9 тащит за собой всё подряд:
системные утилиты, документацию, dev-пакеты.
Переход на python:3.9-alpine даёт:
* кратное уменьшение размера
* быстрее pull
* меньше лишнего в проде
Это самый большой выигрыш одним действием.
2️⃣ Оптимизация Docker-слоёв
Каждый RUN, COPY, ADD — это отдельный слой.
Много инструкций → раздутый образ.
Рабочее правило:
🖱 объединяй связанные команды
🖱 удаляй временные файлы в том же RUN
Меньше слоёв → меньше размер → быстрее сборка.
3️⃣ .dockerignore — обязательный минимум
Без него в build context попадает всё:
.git, .venv, кеши, временные файлы.
Это:
🔤увеличивает контекст
🔤замедляет билд
🔤ломает кеширование
.dockerignore должен быть всегда. Это база.
4️⃣ Multi-stage build — стандарт для продакшена
Одна из самых эффективных техник.
Схема:
🟣stage 1 — сборка и зависимости
🟣stage 2 — только runtime
В финальном образе:
* нет build-инструментов
* нет лишних библиотек
* только то, что реально нужно для запуска
📊 Итог
➡️ 588 MB → 47.7 MB
➡️ −91.89% размера
➡️ быстрее CI
➡️ быстрее деплой
➡️ быстрее старт контейнеров
✅ Вывод
Оптимизация Docker — это не микрооптимизация.
Это нормальная инженерная практика.
Маленькие улучшения накапливаются
и начинают работать на каждом билде и деплое.
👍 Сохраняй, пригодится!
#doc #cheatsheet
63 471
❗ Пора отвлечься от хотфиксов на приятные хлопоты ❗
Время забирать подарки — годовые подписки на Облако Mail и VK Музыку.
Чтобы посоревноваться за подарки:
🔹 подпишитесь на наш канал @backendhubvk
🔹 нажмите кнопку «Участвовать»
🔹 почитайте по ссылке информацию об организаторе, правилах и призах
🔹 дождитесь 30 декабря — в этом посте мы выберем случайным образом 6 победителей
63 471
🔥 Держи клад из бесплатных нейросетей!
В одном месте собрана большая подборка топовых AI-инструментов под любые задачи:
💬 генерация изображений;
💬 чат-боты;
💬 помощники для кодинга;
💬 автоматизация и многое другое.
Большинство имеют тестовый период. Зашёл, выбрал и используешь.
Отличный вариант, если хочется попробовать нейронки в деле или закрыть задачу здесь и сейчас.
👍 Сохраняем и пробуем ТУТ
#soft #нейросеть #nn
63 471
😰 Логирование в Python: руководство разработчика
В этом материале разбираем, как настроить полноценное логирование в Python с помощью встроенного модуля logging:
как логировать переменные и исключения, настраивать собственные логгеры, управлять форматами вывода и превращать отладку из гадания в понятный процесс.
💬 Меньше боли — больше контроля над кодом.
👇 Статья на русском + код
#python #article #code
