Python 🇺🇦
کانال بسته
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Python 🇺🇦
کانال Python 🇺🇦 در بخش زبانی اوکراینی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 20 332 مشترک است و جایگاه 6 352 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 2 992 را در منطقه أوكرانيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 20 332 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 27 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -195 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -8 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 10.51% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.42% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 137 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 102 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 14 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 28 اوت, 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.
20 332
مشترکین
-824 ساعت
-487 روز
-19530 روز
آرشیو پست ها
20 332
PDF і PNG з HTML у Python
PlutoPrint — легка бібліотека для генерації PDF та зображень напряму з HTML/XML. Працює на PlutoBook, підходить для звітів, чеків, квитків і візуалізацій
Встановлення через pip install plutoprint, а для створення файлів достатньо простої команди: plutoprint input.html output.pdf --size=A4Python
20 332
Microsoft представила Agent Framework — бібліотеку на Python для створення AI-агентів і multi-agent воркфлоу
Це прямий спадкоємець ідей Semantic Kernel та AutoGen — інструментів, які першими нормально оформили концепцію агентів і їх оркестрації. Тепер усе зібрано в одному фреймворку з новими можливостями
Що дає Agent Framework: • прості абстракції для single- та multi-agent патернів • керування станом і потоками • type safety • фільтри й телеметрію • широку підтримку моделей та ембеддингівPython
20 332
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Я тільки що відкрив для себе
schemdraw — бібліотеку Python, яка перетворює код на акуратні та наочні електричні схеми.
Більше ніякого перетягування проводів у незручних графічних інтерфейсах користувача.
Чистий код для резисторів, логічних елементів тощо.
Повна кастомізація всіх елементів.
pip install schemdraw і можна починати малювати.
Python'er
20 332
Шукаєш ідеї та готові рішення для LLM-проєктів? Є корисний репозиторій — awesome-llm-apps. Це збірка production-готових AI-додатків, які можна запускати вже сьогодні
Всередині: • RAG-проєкти з готовим кодом • приклади AI-агентів • мультимодальні застосунки • базова архітектура для AI-SaaSТут немає
«Hello World» і іграшкових демо — тільки реальні апки з логікою, інтеграціями й нормальною архітектурою
Python
20 332
Repost from GitHub'er
awesome-ai-memory
При розробці агентів штучного інтелекту найбільш болючою темою є те, як надати великій моделі нормальну "довгу пам'ять". На ринку є безліч варіантів: векторні бази даних, графові бази даних, різні фреймворки пам'яті. Від вибору швидко починає боліти голова.
На GitHub натрапив на проект awesome-ai-memory. Це, по суті, огляд інструментів навколо пам'яті штучного інтелекту, зібраних в одному місці.
Інструменти чітко розділені на open-source і closed-source, зручно відразу відсіяти те, що не хочеться затягувати в продакшн з причин контролю і ліцензій.
Є порівняння за базовою архітектурою сховища: Graph, Vector або гібрид (і те, і інше). Це прямо в точку, тому що зазвичай вибір залежить саме від цього.
Далі все розкладене по категоріям: компоненти пам'яті, фреймворки розробки, оптимізатори і базові сховища, щоб шукати не за назвою, а за завданням.
Список оформлений у вигляді таблиці: видно ключові відмінності між популярними проектами, такими як Cognee, Mem0, Zep і т. д., щоб не блукати у виборі інфраструктури.
Якщо ви зараз будуєте AI-додаток або вивчаєте RAG-архітектуру, цю штуку дійсно варто зберегти як шпаргалку.
📁 Мова: #Python 100%
⭐️ Зірки: 434
➡️ Посилання на GitHub
Github'er
20 332
+1
Розробник повністю відтворив архітектуру GPT-OSS-20B, написавши всі компоненти власноруч — без готових блоків. І все це працює на одній A100 SXM (80GB)
Що реалізовано: ▪️ RoPE з YaRN + NTK-by-parts для масштабування контексту ▪️ RMSNorm ▪️ SwiGLU з clamp’ом і residual-зв’язками ▪️ Mixture-of-Experts (MoE) ▪️ Self-Attention з оптимізацією через GQA ▪️ Learned sinks ▪️ Banded (ковзне вікно) attention ▪️ Підтримка KV-кешуванняБонус: є детальна документація з теорією кожного модуля + інструкції з налаштування та інференсу Python
