About Python [ru]

Кейс ИБ: защита данных девелопера Данные под защитой-в офисе, на стройке и в диалоге с AI. Кейс «Галс-Девелопмент» на решениях «Солар» Смотреть #реклама 16+ О рекламодателе

Claude Pro на вашем аккаунте: 30 дней за 2 473 ₽ по СБП Активация ключом на личном аккаунте. Пароль никому не передаётся. Claude Max 5X тоже доступен на 30 дней. По СБП — 2 473 ₽, другими способами — 2 604 ₽. Перед заказом нужен Organization ID из настроек Claude и аккаунт на плане Free. Выдача автоматическая сразу после оплаты. Активация занимает 2–5 минут. Гарантия — 1 месяц: вопросы по доступу решает оператор. Автосписаний нет — продление новой покупкой. При заказе от 1 400 ₽ - Gemini Pro на 18 месяцев в подарок, при наличии. Оплата: СБП из любого банка, Telegram Stars в боте или другой способ. Зарубежная карта не нужна. Оформить Claude Pro в Lachuga: Lachuga Промокод - xCode

Solar JSOC - Флагманский SOC с гарантией Гарантии крупнейшего коммерческого SOCа России теперь доступны вам. Узнать больше #реклама 16+ rt-solar.ru О рекламодателе

Claude раскрутил криптографическую загадку, которой стукнуло 25 лет ECDSA — это цифровая подпись, на которой держатся HTTPS, Bitcoin, SSH и куча всего ещё. Внутри — эллиптические кривые NIST: берёшь точку на кривой, k раз складываешь её с самой собой. На выходе — публичный ключ, а k — ключ секретный; без него стартовую точку уже не восстановишь. Чтобы все считали по одной и той же математике, кривую надо было заранее зафиксировать: уравнение, коэффициенты, стартовую точку. Эти параметры в 90-х утвердил NIST, а сиды к ним дало АНБ — и не рассказало, как их выбирало. Вроде бы они должны быть случайными, но годами гуляла версия: АНБ могло подобрать такой сид, чтобы зашить в кривую бэкдор, о котором знает только оно. 25 лет никто не понимал, откуда взялся этот сид. Claude разобрался за какие-то полчаса. Он предположил: в 1990-х сид вытащили из старого простого ГПСЧ, который пляшет от текущего времени. И правда — каждый сид оказался выводом такого генератора, запущенного в конкретную секунду с мая 1997-го по апрель 1998-го. Для модели всё было настолько просто, что она в какой-то момент решила: её тестируют и в задаче есть подвох Источник 👉 About Python

Tencent выкатила Hy Memory — это общая память для ИИ-ассистентов и редакторов кода. Штука сводит в одно место воспоминания о переписках, работе и коде, чтобы контекст таскался между Codex, Cursor, WorkBuddy и прочими инструментами. Модель, движок и приложение открыли. Внутри — Hy-Memory-30B-A3B: 30 млрд параметров, но активны лишь 3 млрд. Команда говорит, что система взяла первое место во всех четырёх бенчмарках, которые они прогнали, и уделала Opus 5 в тестах памяти: +10,2 пункта на MemoryArena, на 51,8% меньше объёма памяти и на 39,3% меньше токенов при вытаскивании воспоминаний. Работает она и с чужими движками: Mem0, MemOS и EverMemOS. А в одном из продуктов Tencent точность восстановления инфы через несколько связанных фактов подскочила с 50% до 90%. Источник 👉 About Python

ИИ в работе: как продуктивность превратить в результат Хотите, чтобы ИИ реально работал на бизнес? Только 30 % компаний получают от него ощутимый эффект. Узнайте, почему внедрение часто буксует — и как этого избежать. На бесплатной видеолекции от Яндекс Практикума и Яндекс 360 разберём дорожную карту внедрения ИИ под разные роли. Поговорим, как технологии меняют рабочие задачи, почему экономия времени не всегда даёт прибыль, и как применять ИИ в HR, финансах, закупках, продажах и управлении. Плюс — подскажем, какие навыки развивать сотрудникам и как встраивать их в реальные процессы. Эксперт: Александр Пасякин (Яндекс 360). ✨ Получите запись бесплатно. Узнать больше #реклама 16+ practicum.yandex.ru О рекламодателе

Один разработчик прогнал Astra и DeepSeek V4.1-1017 Flash на идентичном промпте, выкрутив рассуждения на максимум. Говорит, что реально офигел от результатов. Astra управилась за 20 минут и сожгла $7. DeepSeek же ковырялась 1 час 40 минут, зато обошлась в $0,90. Astra хорошо докрутила детали и выдала штуку пооригинальнее того, что обычно выкатывают модели GPT. DeepSeek сильнее вложилась в окружение — вышло шикарно, а вот рыбки кои у неё получились так себе. 👉 About Python

👩‍💻 Всем программистам посвящается! Вот 14 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования: Выбирай своё направление: 👩‍💻 Python — t.me/python_ready 🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready 🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready 👩‍💻 IT Новости — t.me/it_ready 🤖 AI & ML — t.me/neuro_ready 👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready 👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready 👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready 👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready 👩‍💻 Java — t.me/java_ready 📖 IT Книги — t.me/books_ready 📱 JavaScript — t.me/javascript_ready 🖼️ DevOps — t.me/devops_ready 🖥 Design — t.me/design_ready 📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

OpenCode хакнули — злоумышленники тащат API-ключи Anthropic, OpenAI, Google и других сервисов. Разработчики говорят: зацепило только 1,4% юзеров. Если ты пользовался OpenCode, лучше не тупить и сменить API-ключи. 👉 About Python

Python + Prolog: нейронка и жёсткая логика в одном процессе Clausal Prolog скрещивает Python с Prolog — языком логического программирования. Сеть дёргает правила, а правила могут дёрнуть сеть обратно. И всё это без отдельного сервиса и без возни с сериализацией данных. Что с этого поиметь: • Жёсткие рамки: задаёшь условия, которым решение обязано соответствовать. • Видно, откуда ноги растут: можно раскопать, какие правила привели к результату. • Правишь поведение без переобучения: хватит подкрутить одно правило. Как это выглядит на практике: модель кидает план действий, а логический слой сверяет его с ограничениями, которые ты задал. Такую штуку зовут нейросимвольным ИИ. Ставится так: pip install clausal. Нужен Python 3.13+. Лицензия MIT. GitHub-репозиторий Clausal Prolog 👉 About Python

«Москвич» приглашает на Дни открытых дверей! 10–11 и 17–18 октября дилерские центры «Москвич» устроят для вас настоящий автомобильный праздник. Гостей ждут презентации Москвич M70 и Москвич M90, мастер-классы и розыгрыши призов. Хотите испытать новинки в деле — запишитесь на тест-драйв и получите эксклюзивные предложения на покупку. Время совершать открытия вместе! Узнать больше #реклама 16+ moskvich-m.ru О рекламодателе

Google дала добро: свои вайбкод-поделки теперь можно выкатывать через Google Play Собираешь андроидное приложение прямо в Google AI Studio — и оттуда же его публикуешь. Никаких танцев с регистрацией разработчика: хватит обычного гугл-аккаунта. Приложуха при этом остаётся твоей личной игрушкой — в общем каталоге Google Play она не засветится, видеть её будешь только ты. Дальше Google сулит возможность кидать такие штуки друзьям и родным, а потом — вообще всем желающим. Пока фича открыта только для совершеннолетних и не во всех странах, США в списке. Подробнее 👉 About Python

📱 35 млрд параметров прямо на смартфоне, а оперативки модель просит около 3 ГБ OpenBMB выкатила MiniCPM-V 4.7 — мультимодальный ИИ, который работает локально: читает вывески, копается в документах, разглядывает картинки и видео. Вариантов два: 35B-A3B — это MoE на 35 млрд параметров, но на обработке каждого токена активны лишь около 3 млрд, и 1B — мелкий вариант для тех, у кого с ресурсами напряг. Ключевая штука — Lookahead Expert Scheduling: нужные эксперты подтягиваются из накопителя заранее, а сама загрузка идёт параллельно с вычислениями. По словам команды, на iPhone 17 Pro Max модель выжимает больше 13 токенов в секунду. 3 ГБ тут — это память в момент работы, а веса модели живут отдельно, на накопителе. Плюс открыли Self-Replay Fine-Tuning — чтобы учить новые задачи, не теряя по дороге старые скиллы. Из платформ: iOS, Android и HarmonyOS. MiniCPM-V 👉 About Python

Datadog научила питоновский профилировщик дружить с asyncio Главная засада в профилировании asyncio: любая таска выглядит как отдельный стек, и время, утопленное в запрос к Cassandra, повисает в вакууме — какой именно путь в приложении его породил, не ясно вообще. В Datadog решили так: профилировщик смотрит, кто кого ждёт, собирает дерево зависимостей и, идя от листьев, накладывает фреймы родителей поверх фреймов детей. Флеймграфы кода, раздробленного на таски, и обычных корутин внутри одной таски теперь выходят плюс-минус одинаковые. А если таска живёт дольше своего создателя, время капает создателю, пока он крутится, а потом — тому, кто её ждёт. Плата за это нехилая: к цене на поток добавляется O(n_tasks), а на серверах задач до фига, так что адаптивный сэмплинг местами проседал до минимума — одна выборка в секунду. Резервуарное сэмплирование команда отвергла: для дерева нужны метаданные всех задач. Оверхед срезали в три шага: выкинули C++ исключения из пути сэмплирования (около 15%), интернировали строки с именами функций и файлов (ещё около 25%), поменяли process_vm_readv на memcpy с обработчиком сигнала, чтобы восстанавливаться после ошибок памяти (около 50% для синхронного кода). Суммарно на сервисах с выкаченными изменениями оверхед просел больше чем на 60%. В проде профилировщик выловил бесконечный цикл в библиотеке pylzstring — её потом починили в апстриме — и внутреннюю библиотеку, которая клепала здоровенные debug-строки при логгере уровня INFO. Отдельно ИИ-агент через MCP и Dynamic Instrumentation оптимизировал функции на NumPy и срезал CPU в них на 15–30%. Всё это есть в свежих версиях ddtrace. Автор замечает, что похожий подход принят в Tachyon, профилировщике CPython 3.15, но сравнений не делает — как и абсолютных цифр по оверхеду. Источник: datadoghq.com 👉 About Python

⚡️ В сети начали массово сливать IT-курсы и книги известных онлайн школ Вот отсортированная база с тонной материала (постепенно пополняется): (363 видео, 87 книги) — Python (117 видео, 53 книги) — ВАЙБКОД (174 видео, 91 книги) — DevOps (415 видео, 68 книги) — Frontend (137 видео, 93 книги) — DS/ML (143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг (352 видео, 89 книги) — С/С++/C (343 видео, 87 книги) — Java/QA (176 видео, 32 книги) — Git/Linux (167 видео, 53 книги) — PHP/1С (227 видео, 83 книги) — SQL/БД (114 видео, 77 книги) — Сисадмин (107 видео, 43 книги) — BA/SA (181 видео, 32 книги) — Go/Rust (167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift (112 видео, 24 книги) — Flutter (113 видео, 82 книги) — GameDev (183 видео, 37 книги) — Дизайн (136 видео, 33 книги) — PM/HR Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram

Мем дня: Цукерберг усиленно делает лицо, будто Guinness — его любимый напиток Кадр вырезан из вчерашнего выпуска подкаста Cheeky Pint, и прямо сейчас он разлетается по соцсетям, собирая миллионы просмотров. Ну а что ты хотел: притащился на техно-подкаст про ИИ, приволок свою новую модель, которая уже топ-2 в мире, а в памяти у людей останется только его кислая физиономия над бокалом. Источник: data_secrets 👉 About Python

Стоп, чего? Google, похоже, снова в игре — свежая модель обходит Astra и Fable 5.1 Gemini 4 Argon наконец-то начали раскатывать на юзеров. Модель уже мелькает в API, в Antigravity и в Agent Studio. 👉 About Python

Длинные ставки США рекордны. Ставите на FORTS вручную? 💰 Доходность 30-летних казначейских облигаций США побила максимум с 2004 года, а на МосБирже обсуждают фьючерс на ключевую ставку. Когда волатильность — главная валюта срочного рынка, скорость исполнения решает больше, чем инсайт. Trade API от «Финам» переводит вашу логику в заявки напрямую: правила стратегии уходят в FORTS из кода, рынки РФ и США — одним ключом. • Бесплатный токен: комиссия только за исполненные сделки • Тестовая среда и документация — сразу после регистрации • Все инструменты срочного рынка FORTS в одном API • Рынки РФ и США через единый ключ 📊 Попробуйте на тестовой среде. Запустите первый алгоритм в демо-режиме. Информация не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией и не гарантирует доходности. Инвестиции связаны с риском. Попробовать Финансовые услуги оказывает: АО «Инвестиционная компания «ФИНАМ». #реклама 16+ broker.finam.ru О рекламодателе

Overmind — опенсорсный слой, который сам оптимизирует AI-агентов. Руками ничего докручивать не нужно: он гоняет эксперименты и прокачивает сразу несколько частей агента — системные промпты, описания инструментов, выбор модели, pipeline и control flow, а ещё то, как агент ведёт себя на живых задачах. Логика такая: хватит гадать, какой prompt или model зайдёт лучше. Тестируешь варианты системно и оставляешь те, что реально тащат метрики вверх. Сам проект подают как supervision + fine-tuning layer для agentic AI, и он доступен в виде Python-пакета. Свежий релиз 0.1.82 вышел 1 октября 2026 года. 👉 About Python

Классика + HFT + маркет-мейкинг — все в одном ⚡ DMA-счёт от «Финам» для проп-компаний даёт понятную регуляторную рамку под высокочастотную торговлю: «Финам» взаимодействует с регулятором, лимиты и тарифы обсуждаются под ваш объём, а не под средний профиль. • Прямой API-доступ для любых стратегий, включая РЕПО и операции с обеспечением • Гибкие ставки риска и индивидуальное фондирование • Оперативная поддержка, знающая специфику ПРОП-деятельности ✅ Запросите разговор и проверьте рамку под ваш объём. Информация не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией и не гарантирует доходности. Инвестиции связаны с риском. Перейти на сайт Финансовые услуги оказывает: АО «Инвестиционная компания «ФИНАМ». #реклама broker.finam.ru О рекламодателе