اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Python RU
رفتن به کانال در Telegram
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Python RU
کانال Python RU (@pro_python_code) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 12 511 مشترک است و جایگاه 10 149 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 52 934 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 12 511 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 04 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -87 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -1 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.95% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.68% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 120 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 335 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 7 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند api, docker, github, sql, linux تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
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.
12 511
مشترکین
-124 ساعت
-177 روز
-8730 روز
آرشیو پست ها
12 510
👩💻 Вышла Python 3.14.0 alpha 3, релиз сопровождается следующими изменениями:
– Отложенная обработка аннотаций: теперь аннотации для функций, классов и модулей не обрабатываются сразу при их объявлении. Они сохраняются в специальных структурах и ожидают последующего вызова.
– Появилась возможность подключения API языка C вместо использования структур, напоминающих код на C.
– Усовершенствованный трейсбек: в случае ошибки при распаковке из-за неверного числа переменных, сообщение об ошибке будет отображать полученное количество значений чаще, чем ранее.
https://pythoninsider.blogspot.com/2024/12/python-3140-alpha-3-is-out.html
@pro_python_code
12 510
Repost from Python вопросы с собеседований
👩💻 algorithms — полезный репозиторий с коллекцией алгоритмов, реализованных на языке Python!
🌟 Он охватывает широкий спектр алгоритмических тем, включая сортировку, поиск, работу с графами, структуры данных, динамическое программирование, криптографию и многое другое. Основной целью репозитория является предоставление образовательного ресурса для изучения алгоритмов и улучшения навыков программирования.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@python_job_interview
12 510
🌐 EyeWitness — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для автоматизации процесса сбора скриншотов веб-сайтов и сервисов, а также анализа их уязвимостей!
🌟 EyeWitness сканирует сайты, делает снимки их главных страниц и собирает информацию о конфигурациях серверов, таких как используемые технологии, а также генерирует отчёты о возможных уязвимостях.
🔐 Лицензия: GPL-3.0
🖥 Github
12 510
+5
ФИЗМАТ - топовый канал про Физику, Математику и ИТ.
С помощью картинок и шортcов даже новички разберутся в сложных концепциях и формулах.
Присоединяйтесь: t.me/fizmat
12 510
⚡️ SQLCipher представляет собой ответвление от библиотеки SQLite, которое добавляет возможность использования 256-битного шифрования AES и включает дополнительные функции обеспечения безопасности, такие как шифрование «на лету» и надёжное получение криптографических ключей.
Программа обеспечивает быструю работу с минимальными накладными расходами, полностью шифрует данные и поддерживает передовые методы защиты информации. Пользователи могут преобразовывать стандартные базы данных в защищённые и управлять паролями через команды.
▪ Github
12 510
Repost from DevOps
🖥 Воскресное чтиво: Краткая история Intel
Intel, intel, intel… Это не просто текст на упаковке процессора – это целая эпоха в мире вычислительной техники. Intel, зародившийся в 1968 году, смог прийти от производителя полупроводников в бигтех компанию, основу современного IT-мира. В истории этой компании бывали взлеты и падения, плохие и хорошие времена, но одно можно сказать точно – без intel мы бы не смогли представить современный мир.
Но читая последние новости, можно с уверенностью заявить – у Intel сейчас тяжелые времена. Финансовая катастрофа на одном фронте, “горячие” новинки с другого (топовые процессоры Intel i7 и i9 могут очень сильно перегреваться, а также некоторые имеют проблемы с микрокодом). Целый комплекс проблем, акции упали до рекордно низкого показателя – около 20-24 долларов за штуку. Также компания столкнулась с убытком в размере 1.61 миллиардов долларов.
В этой статье я рассмотрю историю Intel, с небольших микропроцессоров, до целых линеек, таких как Pentium, Celeron, Dual Core, Xeon (храни его Си Цзиньпинь) и современные i-Core процессоры. А также затронем современные проблемы Intel и может ли она отдать позиции AMD. А также кратко рассмотрим как работает процессор, историю зарождения компьютеров и их архитектуру. Будет интересно.
Все мы знаем Intel. Для одних многомиллиардная корпорация зла, для других компания, производящая лучшие в мире процессоры, третьи считают что AMD лучше, четвертые называют процессором весь блок компьютера. Эта компания буквально пропитана атмосферой кремниевой долины (причем даже буквально). Но intel далеко не с самого начала паяла процессоры, все начиналось намного прозаичнее. Но об этом мы поговорим немного позже.
📌 Читать статью
12 510
⚡️ Python Code Tutorials — большой сборник туториалов и примеров кода
В этом репозитории вы найдёте материалы по следующим темам:
▪️Разработка игр.
▪️Этичный хакинг;
▪️Machine Learning;
▪️Использование API;
▪️Веб-скрапинг;
https://github.com/x4nth055/pythoncode-tutorials
@pro_python_code
12 510
K2 Cloud выкатил кастомные реакции на Хабре!
Теперь можно выражать эмоции от статей. Для этого пройди квиз: выбери одну из ИТ-профессий и проведи миграцию в облако. В конце и реакции разблокируешь, и в розыгрыше примешь участие — K2 Cloud дарит новогодние мистери боксы и другие призы.
Квиз тут
12 510
⚡️ Курс: Математика Машинного обучения Урок 2 Инвариантность
📌 Видео
📌 Урок 1
📌 Colab
@pro_python_code
12 510
🖥 История создания и развития языка программирования Python
https://uproger.com/istoriya-sozdaniya-i-razvitiya-yazyka-programmirovaniya-python/
@pro_python_code
12 510
Подготовка к Новому году – это волнительно и приятно.
Но давайте совместим приятное с полезным.
Например, создадим телеграм-бот для новогодних поздравлений!
18 декабря на вебинаре «Телеграм-бот своими руками» вы узнаете:
- Как устроен телеграм-бот
- Как создать телеграм-бот на сервере Telegram
- Как написать бэкенд для телеграм-бота на базе фреймворка Aiogram
Мастер-класс проведёт Кирилл Панфилов, преподаватель OTUS, классный программист и автор ютуб-канала [dirty-python]
Приглашаем начинающих Python-разработчиков, разработчиков на Jave и других языках, а также всех, кто интересуется разработкой и IT.
Результаты вебинара: функционирующий бот, прокачка навыков программирования на Python, доступ к закрытому сообществу, а ещё – скидка на курсы и полезные материалы.
18 декабря, 19:00 МСК
Записаться на вебинар - https://otus.pw/E0iB/?erid=LjN8K8iNa
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
12 510
🖥 100 вопросов для подготовки к собесу Python
▪Вопросы и ответы
▪Видео
▪Видео часть 2
▪100 вопросов c собесов в Data Science и ML
@pro_python_code
12 510
🖥 Примеры программ на Python: простота и мощь языка
В этой статье рассмотрим несколько простых, но полезных примеров программ на Python.
Читать статью
@pro_python_code
12 510
12 510
+3
🖥 Огромный сборник гайдов по Python с примерами кода поможет вам начать изучение языка с самого начала и отточить навыки на тысячах задач!
В этом сборнике вы найдете:
- Примеры автоматизации различных процессов с использованием Python.
- Инструкции по интеграции с множеством популярных приложений, таких как Telegram и YouTube.
- Руководства по созданию чат-ботов, которые возьмут на себя рутинную работу.
- Методы визуализации данных.
- Работа с графикой, изображениями и видео.
- Основы машинного обучения и создание своих первых нейронных сетей.
Это лучший ресурс для новичков в IT-сфере, который станет вашим надежным помощником на пути к освоению программирования.
📌 Ссылка
12 510
Скажите рутине STOP✋
👉 Ускорьте рабочие процессы и освободите время для более интересных дел — с помощью курса Слёрма «Python для инженеров».
Это обучение, заточенное на инженеров — в нём нет ничего лишнего, только то, что необходимо именно вам.
На курсе вы научитесь:
🔹 писать эффективный и поддерживаемый код;
🔹 писать Kubernetes-операторы и модули для Ansible;
🔹 создавать, использовать и тестировать свои API;
🔹 взаимодействовать с инструментами CI/CD, CVS и DevOps системами.
Для того, чтобы вы смогли «пощупать» курс изнутри, даём бесплатный пробный доступ на 3 дня. А при покупке даём в подарок мини-курс «Python, Чат-боты и DevOps» и видеокурс «Gitlab CI/CD».Старт 20 декабря. Познакомиться с программой и занять своё место на курсе — по ссылке Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451
12 510
Repost from Machinelearning
+2
🌟 Fish Speech V1.5: модель преобразования текста в речь и клонирования голоса.
Fish Speech - модель генерации TTS обновилась до версии 1.5. Эта версия обучалась на 1 млн.часов мультиязычных аудиоданных и заняла 2 место в бенчмарке TTS-Arena (как "Anonymous Sparkle").
Заявлена задержка <150 мс с высококачественным мгновенным клонированием голоса.
▶️Языковая структура обучающего корпуса версии 1.5:
🟢Английский (en) >300 тыс. часов
🟢Китайский (zh) >300 тыс. часов
🟢Японский (ja) >100 тыс. часов
🟢Немецкий (de) ~20 тыс. часов
🟢Французский (fr) ~20 тыс. часов
🟢Испанский (es) ~20 тыс. часов
🟢Корейский (ko) ~20 тыс. часов
🟢Арабский (ar) ~20 тыс. часов
🟠Русский (ru) ~20 тыс. часов
🟢Голландский (nl) <10 тыс. часов
🟢Итальянский (it) <10 тыс. часов
🟢Польский (pl) <10 тыс. часов
🟢Португальский (pt) <10 тыс. часов
Fish Speech для локального инференса требует 4Gb GPU и 8 BG GPU для файнтюна. Запуск возможен на MacOS, Linux и Windows в режимах CLI, GUI и WebUI и Docker.
Подробные инструкции по установке, инференсу в различных режимах для каждой платформы, туториал по файнтюну и примеры доступны в документации проекта Fish Speech.
⚠️ Репозиторий на Github еще не обновлен информацией о версии 1.5, а официальное демо от разработчиков поддерживает синтез только на английском, китайском и японском.
📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA-4.0 License.
🟡Модель
🟡Demo
🟡Документация
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #TTS #FIshSpeech
