فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

Python 🇺🇦

کانال بسته

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

نمایش بیشتر

شبکه:ChatGPT | Штучний нейрон أوكرانيا3 103 فناوری و برنامه‌ها6 595...

📈 تحلیل کانال تلگرام Python 🇺🇦

کانال Python 🇺🇦 در بخش زبانی اوکراینی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 19 929 مشترک است و جایگاه 6 595 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 3 103 را در منطقه أوكرانيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 929 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 28 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -196 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -7 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.26% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.35% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 845 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 066 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 9 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 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.

19 929

مشترکین

-724 ساعت

-577 روز

-19630 روز

1 845

نمایش های پست

~ 1 06624 ساعت

~ 1 26848 ساعت

9.26%

نرخ مشارکت

~ 2

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

19 929

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 ембеддингів

Python

19 929

😁 Python

19 929

Шпаргалка з Python: охоплює структури даних (list, dict, set), функції та аргументи за замовчуванням, comprehensions, класи й наслідування, property та методи, керування потоком виконання (if/for/while), роботу з модулями, стиль коду (PEP8) і базові патерни Python

19 929

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

19 929

Що виведе код?

Anonymous voting

19 929

Python

19 929

Жиза Python

19 929

Шпаргалка NumPy: основи масивів ndarray, створення й типи даних, індексація та зрізи, векторизовані операції, агрегування (mean, sum, std), булева логіка, сортування, робота з випадковими числами та базові перетворення форм Python

19 929

Енергоефективний транспайлер Python → Rust Depyler перетворює код у швидкий і безпечний Rust, знижуючи енергоспоживання на 75–85%. Підтримує тестування, CI/CD та інтеграцію з AI Python

19 929

Flask – створюємо вебдодаток У відео створюється простий вебдодаток на Python: маршрути, шаблони, обробка форм Python

19 929

Repost from нейрокомедія: ІТ, ШІ та 🤖

Колеги, запам'ятовуємо 😁 @co_media

19 929

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-SaaS

Тут немає «Hello World» і іграшкових демо — тільки реальні апки з логікою, інтеграціями й нормальною архітектурою Python

19 929

Правда Python

19 929

Що виведе код?

Anonymous voting

19 929

Python

19 929

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

19 929

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-кешування

Бонус: є детальна документація з теорією кожного модуля + інструкції з налаштування та інференсу Python

19 929

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

❤️❤️❤️ Python'er

19 929

Шпаргалка “Python Syllabus”: навчальний план з Python — бази (типи даних, функції, колекції, цикли), ООП (класи, об’єкти, наслідування, винятки) та скриптинг (рядки, файли, командний рядок, аргументи) Python

19 929

Опануй Python разом з University of Helsinki • отримаєш офіційний сертифікат після завершення • пройдеш шлях від повного нуля до впевненого рівня • 14 насичених модулів із практичними завданнями Курс чекає на тебе тут Python