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
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Python RU
کانال Python RU (@pro_python_code) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 12 329 مشترک است و جایگاه 10 175 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 52 285 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 12 329 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 29 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -13 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -2 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.58% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.19% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 934 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 393 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 4 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 30 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.
12 329
مشترکین
-224 ساعت
+17 روز
-1330 روز
آرشیو پست ها
12 329
🖥 srsly — это библиотека для Python, предлагающая высокопроизводительные утилиты сериализации данных!
🌟 Она поддерживает несколько форматов, включая JSON, MessagePack, Pickle и YAML. Библиотека объединяет несколько популярных сериализационных пакетов, таких как ujson, msgpack, и cloudpickle, в одном пакете с удобным API.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
12 329
Repost from Python/ django
🖥 TinyTroupe — это экспериментальная библиотека на Python, которая позволяет моделировать взаимодействие искусственных агентов с различными личностями, интересами и целями!
🌟 Используя мощь больших языковых моделей, таких как GPT-4, TinyTroupe создаёт реалистичные симуляции поведения. Эти агенты могут общаться друг с другом, реагировать на внешние стимулы и существовать в созданных мирах.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
12 329
Узнай свой грейд и зарплату — бесплатно
1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_python_bot
2. Бронируй удобный слот на индивидуальную встречу для тестирования
3. Проходи тест
4. Сразу же на звонке узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта менторов из бигтеха
Всё просто, даже добавить нечего
Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_python_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxMUJCC
12 329
Repost from Анализ данных (Data analysis)
⚡️ Bespoke-Stratos-32B, новая ризонинг модель, разработанную на основе DeepSeek-R1 с использованием Sky-T1 от Berkeley NovaSky.
Модель превосходит Sky-T1 и o1-preview в тестах reasoning (математика и написаний кода) и почти достигает производительности DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B при обучении, котором было использовано 47 раз меньшее количество примеров!
Важно отметить то, что разработчики используют набор данных с открытым исходным кодом.
▪Data: https://huggingface.co/datasets/bespokelabs/Bespoke-Stratos-17k
▪Curator: https://github.com/bespokelabsai/curator/
▪32B model: https://huggingface.co/bespokelabs/Bespoke-Stratos-32B
▪7B model: https://huggingface.co/bespokelabs/Bespoke-Stratos-7B
▪Сode: https://github.com/bespokelabsai/curator/tree/main/examples/bespoke-stratos-data-generation
@data_analysis_ml
12 329
Python-разработчики уже который год остаются одними из самых востребованных на рынке. По данным Хабр Карьера, сейчас для них открыто около десяти тысяч вакансий со средней зарплатой 196 000 рублей.
Попробуйте себя в этой профессии на бесплатном курсе Нетологии «Основы Python: создаём телеграм-бота». За 5 занятий вы не просто познакомитесь с логикой работы языка и научитесь применять базовые конструкции, но и напишете телеграм-бота и планировщик задач.
После основной части курса вам откроется тренажёр-симулятор с рабочими задачами специалиста — сможете взглянуть на профессию разработчика изнутри, узнать, как выглядит общение в команде, и создадите программу для интернет-магазина зоотоваров. А начинать учиться можно сразу.
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5xu8SN4
12 329
Repost from Machinelearning
+7
🚀Только что выпущено новое семейство моделей генерации кода Salesforce (SFR-Embedding-Code), занявшее 1-е место на бенчмарке CoIR!
Модель доступна в в 2-х размерах: 2B, 400M.
Основные характеристики:
1️⃣ Модель 2B: Занимает первое место в CoIR.
2️⃣ Модель 400M: демонстрирует лучшие показатели среди моделей на 0,5B параметров.
3️⃣ Поддерживает 12 языков программирования,
Python, Java, C++, JavaScript, C# и другие!
Пример Запуска:
import torch.nn.functional as F
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# Each query needs to be accompanied by an corresponding instruction describing the task.
query_instruction_example = "Given Code or Text, retrieval relevant content"
queries = [
"how to implement quick sort in Python?"
]
# No instruction needed for retrieval passages
passages = [
"def quick_sort(arr):\n if len(arr) <= 1:\n return arr\n pivot = arr[len(arr) // 2]\n left = [x for x in arr if x < pivot]\n middle = [x for x in arr if x == pivot]\n right = [x for x in arr if x > pivot]\n return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)",
"def bubble_sort(arr):\n n = len(arr)\n for i in range(n):\n for j in range(0, n-i-1):\n if arr[j] > arr[j+1]:\n arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]\n return arr"
]
# load model with tokenizer
model = AutoModel.from_pretrained('Salesforce/SFR-Embedding-Code-2B_R', trust_remote_code=True)
# get the embeddings
max_length = 32768
query_embeddings = model.encode_queries(queries, instruction=query_instruction_example, max_length=max_length)
passage_embeddings = model.encode_corpus(passages, max_length=max_length)
# normalize embeddings
query_embeddings = F.normalize(query_embeddings, p=2, dim=1)
passage_embeddings = F.normalize(passage_embeddings, p=2, dim=1)
scores = (query_embeddings @ passage_embeddings.T) * 100
print(scores.tolist())12 329
👩💻 python-sortedcontainers — библиотека коллекций Python, которые поддерживают автоматическую сортировку: SortedList, SortedDict и SortedSet!
🌟 Эти структуры данных реализованы на чистом Python, но обеспечивают производительность, сравнимую с библиотеками на C. Библиотека выделяется простотой использования, отсутствием необходимости компиляции и эффективностью операций, таких как вставка, удаление и поиск, которые выполняются быстрее линейного времени.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
12 329
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
12 329
🥷 Репозиторий nfs-security-tooling — это два инструмента для анализа и взаимодействия с серверами NFS (Network File System)!
🌟 nfs_analyze: Этот скрипт собирает подробную информацию о сервере NFS и выявляет потенциальные ошибки конфигурации, которые могут представлять угрозу безопасности. Он основан на модифицированной версии библиотеки pynfs и предназначен для использования в среде Linux.
🌟 fuse_nfs: Инструмент, позволяющий монтировать экспортированные NFS-ресурсы с использованием FUSE (Filesystem in Userspace), что обеспечивает гибкость при работе с файловыми системами на уровне пользователя.
💡 Оба инструмента предназначены для специалистов по безопасности и системных администраторов, стремящихся оценить и улучшить безопасность своих NFS-серверов. Для установки этих инструментов необходимо наличие зависимостей, таких как pkg-config, libfuse3-dev и python3-dev. После установки зависимостей инструменты можно установить с помощью pipx.
🔐 Лицензия: GPL-3.0
🖥 Github
