[PYTHON:TODAY]
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 64 161 مشترک است و جایگاه 2 041 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 9 493 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 64 161 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 04 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 200 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 14 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 16.14% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 8.77% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 10 356 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 5 630 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 70 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 05 ژوئن, 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.
from pytgcalls import PyTgCalls
from pytgcalls import idle
...
chat_id = -1001185324811
app = PyTgCalls(client)
app.start()
app.play(
chat_id,
'http://docs.evostream.com/sample_content/assets/sintel1m720p.mp4',
)
idle()
Также есть готовые сборки для:
🍏 macOS,
🐧Linux,
🪟 Windows,
что упрощает установку и запуск на разных платформах.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github[SUBJECT]=Тема или навык для изучения [CURRENT_LEVEL]=Начальный уровень знаний (начальный/средний/продвинутый) [TIME_AVAILABLE]=Сколько часов в неделю готовы уделять обучению [LEARNING_STYLE]=Предпочтительный метод обучения (визуальный/слуховой/практический/чтение) [GOAL]=Конкретная цель обучения или целевой уровень навыка⚙️ Промпт
[SUBJECT]=Topic or skill to learn [CURRENT_LEVEL]=Starting knowledge level (beginner/intermediate/advanced) [TIME_AVAILABLE]=Weekly hours available for learning [LEARNING_STYLE]=Preferred learning method (visual/auditory/hands-on/reading) [GOAL]=Specific learning objective or target skill level Step 1: Knowledge Assessment 1. Break down [SUBJECT] into core components 2. Evaluate complexity levels of each component 3. Map prerequisites and dependencies 4. Identify foundational concepts Output detailed skill tree and learning hierarchy ~ Step 2: Learning Path Design 1. Create progression milestones based on [CURRENT_LEVEL] 2. Structure topics in optimal learning sequence 3. Estimate time requirements per topic 4. Align with [TIME_AVAILABLE] constraints Output structured learning roadmap with timeframes ~ Step 3: Resource Curation 1. Identify learning materials matching [LEARNING_STYLE]: - Video courses - Books/articles - Interactive exercises - Practice projects 2. Rank resources by effectiveness 3. Create resource playlist Output comprehensive resource list with priority order ~ Step 4: Practice Framework 1. Design exercises for each topic 2. Create real-world application scenarios 3. Develop progress checkpoints 4. Structure review intervals Output practice plan with spaced repetition schedule ~ Step 5: Progress Tracking System 1. Define measurable progress indicators 2. Create assessment criteria 3. Design feedback loops 4. Establish milestone completion metrics Output progress tracking template and benchmarks ~ Step 6: Study Schedule Generation 1. Break down learning into daily/weekly tasks 2. Incorporate rest and review periods 3. Add checkpoint assessments 4. Balance theory and practice Output detailed study schedule aligned with [TIME_AVAILABLE] Отвечай на русском языке.👍 Сохраняем и пробуем #нейросеть #nn
# Установим библиотеку трансформеров
!pip install transformers
# Импортируем библиотеки
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, T5TokenizerFast
# Зададим название выбронной модели из хаба
MODEL_NAME = 'UrukHan/t5-russian-summarization'
MAX_INPUT = 256
# Загрузка модели и токенизатора
tokenizer = T5TokenizerFast.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(MODEL_NAME)
# Входные данные (можно массив фраз или текст)
input_sequences = ['Тут твой текст'] # или можно использовать одиночные фразы: input_sequences = 'сегодня хороший день'
task_prefix = "Spell correct: " # Токенизирование данных
if type(input_sequences) != list: input_sequences = [input_sequences]
encoded = tokenizer(
[task_prefix + sequence for sequence in input_sequences],
padding="longest",
max_length=MAX_INPUT,
truncation=True,
return_tensors="pt",
)
predicts = model.generate(encoded) # # Прогнозирование
tokenizer.batch_decode(predicts, skip_special_tokens=True) # Декодируем данные
⬇️ Модель на huggingface и примеры использования
#нейросеть #python #softgit clone https://github.com/microsoft/fara.git
cd fara
🟢Создаёшь окружение:
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .[vllm]
playwright install
🟢Запускаешь модель:
vllm serve "microsoft/Fara-7B" --port 5000 --dtype auto
🟢И тестируешь:
fara-cli --task "whats the weather in new york now"
Можно подключить к Magentic-UI и управлять через графический интерфейс.
⚠️ На Windows лучше использовать WSL2.
⚠️ Если не хватает памяти — добавь --tensor-parallel-size 2.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githuba@site.com b@site.com c@site.com2. Запусти скрипт — он будет ждать времени и отправлять. Готовый код 👇 #python #soft #code
modelscope — площадка, где можно получить доступ к различным моделям от текста до видео — через API.
Причём ко многим бесплатно.
🚀 Внутри:
* DeepSeek — текст и код;
* Qwen-Image — генерация изображений;
* MiniMax — мультимодальные модели;
* и ещё сотни других.
Всего — около 400 моделей с API-доступом.
🟢Генерация текста.
🟢Создание изображений.
🟢Видео-модели.
🟢Синтез речи и звука.
🟢Мультимодальные пайплайны.
По сути — готовый полигон для экспериментов, стартапов и pet-проектов.
📝 У каждой модели есть описание, документация, удобная фильтрация. Можно сразу тестировать.
Чтобы найти модели с API:
1. Заходишь на сайт
2. Открываешь раздел Models
3. Включаешь фильтр API-Inference
И получаешь список моделей, которые можно дергать через API.
🤖 Если ты работаешь с ИИ, пишешь ботов или делаешь контент — это буквально бесплатный трамплин в продакшн.
👍 Сохраняем и пробуем ТУТ
#soft #нейросеть #nn
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
