📚Python Books

رفتن به کانال در Telegram

📚Python библиотека admin - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi

نمایش بیشتر

شبکه:Machinelearning روسيا19 117 فناوری و برنامه‌ها3 941...

📈 تحلیل کانال تلگرام 📚Python Books

کانال 📚Python Books (@pythonlbooks) بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 33 356 مشترک است و جایگاه 3 941 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 19 117 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 33 356 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 05 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -177 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 11.00% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.70% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 669 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 901 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“📚Python библиотека admin - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 06 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.

33 356

مشترکین

-124 ساعت

-157 روز

-17730 روز

3 669

نمایش های پست

~ 90124 ساعت

~ 1 17748 ساعت

11.00%

نرخ مشارکت

اطلاعاتی وجود ندارد

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

33 350

100 вопросов на Python Senior: к чему готовиться на собеседовании в 2026 Вышла подборка из 100 вопросов для собеседования на Python Senior с развёрнутыми ответами и рабочими примерами кода. Уровень там явно выше «чем список отличается от кортежа». Первый большой блок про внутренности CPython: как устроен объект, как работают подсчёт ссылок и сборщик мусора, зачем нужен weakref при циклических ссылках. Дальше идёт конкурентность. Почему существует GIL, когда потоки всё ещё полезны, что даёт free-threaded Python по PEP 703 и как выбирать между threading, multiprocessing и asyncio, включая TaskGroup и структурную конкурентность. Отдельно разобраны дескрипторы и метаклассы, декораторы с параметрами, генераторы и yield from. По типизации есть современный синтаксис дженериков из PEP 695, Protocol и сужение типов через TypeIs. В конце вопросы про профилирование и поиск узких мест, стандартную библиотеку, тестирование и архитектуру, зависимости и безопасность в продакшене. Свежие изменения из Python 3.13 и 3.14 тоже учтены: экспериментальный JIT, отложенные аннотации и отдельный GIL на каждый интерпретатор. Полезно и тем, кто идёт на собеседование, и тем, кто сам их проводит. https://uproger.com/voprosy-na-sobesedovanii-python-senior/

33 350

📘 195 страниц математики, чтобы понять, как устроен Generative AI Вышла The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer — компактная книга, которая объясняет математическую основу современных генеративных моделей без ухода в бесконечную теорию. Внутри: - PCA и probabilistic PCA; - VAE; - diffusion models; - normalizing flows; - autoregressive models; - GAN и Wasserstein GAN; - energy-based models. Автор показывает, как они математически связаны между собой и откуда выводятся основные идеи. Подойдёт тем, кто уже пользуется LLM и diffusion-моделями, но хочет разобраться глубже, чем на уровне «вот нейросеть, вот loss». 195 страниц, один цельный маршрут по фундаменту Generative AI. PDF: https://arxiv.org/pdf/2605.29713

33 350

Repost from Rust Books

Учить Rust через язык, который уже знаешь. Microsoft собрала бесплатную коллекцию руководств: Rust для разработчиков на C/C++, C# и Python. Вместо объяснений с нуля каждый гид опирается на знакомые концепции и показывает, что в Rust устроено иначе. Есть и материалы для тех, кто уже пишет на Rust: асинхронность, продвинутые паттерны, проектирование с помощью типов и инженерные практики. Книги Microsoft - https://microsoft.github.io/RustTraining/

33 350

Бесплатная книга по Physics-based Deep Learning 461-страничный учебник о применении глубокого обучения в физических симуляциях. Внутри: - Physics-Informed Neural Networks - физические ограничения в loss-функциях - дифференцируемые симуляции - обучение с подкреплением - моделирование неопределённости - практические примеры в Jupyter Notebook Полезно для изучения научного ML, PINN и нейросетевого решения физических задач. https://arxiv.org/abs/2109.05237

33 350

📘 Elementary Probability for Applications - бесплатная книга по теории вероятностей 163 страницы с базой по вероятностям и прикладными примерами. Подойдёт тем, кто хочет нормально разобраться в случайных событиях, распределениях, ожиданиях и других основах, которые постоянно встречаются в Data Science и Machine Learning. Хороший компактный материал без перегруза. https://clcoding.com/2026/07/elementary-probability-for-applications.html

33 350

🔥 Хак в Django: Meta.indexes можно использовать для собственных миграций Оказывается, models.Index в Django можно превратить почти в универсальную migration-операцию. Идея:


class CustomMigrationOperation(models.Index):
    def create_sql(self, model, schema_editor, **kwargs):
        ...

    def remove_sql(self, model, schema_editor, **kwargs):
        ...

А затем добавить её прямо в модель:


class Meta:
    indexes = [CustomMigrationOperation()]

После этого makemigrations сам подхватит изменение, а migrate выполнит нужный SQL. Почему это работает: Index уже умеет генерировать SQL через create_sql() и remove_sql(). Так можно описывать не только индексы, но и:


triggers
table comments
security labels
другие schema-level настройки

Автор использовал этот приём для PostgreSQL Anonymizer, чтобы правила анонимизации жили рядом с моделью и автоматически попадали в миграции. Подход довольно hacky, но как способ расширить механизм миграций Django — очень интересный. https://www.better-simple.com/django/2026/09/02/nifty-feature-use-index-for-custom-migrations/

33 350

📚 Бесплатный 17-страничный PDF по Hidden Markov Models Короткий и плотный разбор HMM от Stanford. Внутри: - скрытые состояния и наблюдения - transition и emission probabilities - вычисление вероятности последовательности - Forward algorithm - Viterbi algorithm - обучение параметров модели - базовые примеры применения Хороший материал, чтобы быстро понять HMM без огромного учебника. PDF: https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/A.pdf

33 350

Repost from Machine learning Interview

MIT бесплатно выложил 920-страничный учебник Mathematics for Computer Science. Это большой курс по математике, которая реально нужна в Computer Science. Внутри: - логика и доказательства - множества и отношения - индукция - графы - теория чисел - рекуррентные соотношения - комбинаторика - вероятность - дискретные структуры и алгоритмическое мышление Хорошая база для алгоритмов, теории вычислений и более серьёзного изучения CS. 📗 PDF доступен бесплатно.

33 350

🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы. Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач» 63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой. Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода. Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии. Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI. ⏳ 72 часа скидка 55% https://stepik.org/a/295921

33 350

Repost from Python/ django

🔥 Face Anything - восстановление 4D-лица из любой последовательности изображений На ECCV 2026 представили Face Anything - unified feed-forward модель для высокоточного 4D face reconstruction и плотного трекинга лица. Ключевая идея - canonical facial point prediction: каждому пикселю назначается нормализованная координата лица в общем каноническом пространстве. Это позволяет объединить dense tracking и динамическую реконструкцию в одну задачу и получать: * стабильную геометрию между кадрами * точные соответствия facial points * 4D-реконструкцию из произвольной последовательности изображений Код: https://github.com/kocasariumut/FaceAnything

33 350

Интегрируйте OCR в ваш Python-продукт за 15 минут 🚀 Создаёте SaaS, автоматизируете B2B или собираете ИИ-агентов на Python? Забудьте про облачные костыли и отправку конфиденциальных данных на чужие сервера! Provision OCR — российский движок для локального распознавания документов в защищенном контуре. ⚡️ Python-friendly: интеграция через REST API и gRPC для FastAPI, Django или Flask. ⚡️ Docker-ready: быстрый запуск в один контейнер без сложной настройки окружения. ⚡️ 100% локальности: полное соответствие требованиям безопасности. ⚡️ Производительность: от <3 сек/стр. на GPU (RTX 2070+) или работа на CPU, точность до 99%. ⚡️Готовые шаблоны любых документов на русском: договоры, счета-фактуры и другие. 💻 Пример интеграции с Django: https://github.com/Provision-Labs/Django_OCR_UI 💡 Дистрибутив в нашем Telegram-канале: @ProvisionLabs #Python #Django #FastAPI #OCR #ProvisionOCR #Backend #OnPremise #AI #DevOps #OpenSource #ИИ

33 350

📚 Бесплатная работа по Information Geometry и Fisher–Rao Distance Исследование посвящено численному приближению расстояния Fisher–Rao между многомерными нормальными распределениями. Внутри разбираются: - Fisher–Rao Distance - Information Geometry - Fisher Information - KL и Jeffreys Divergence - статистические многообразия и геодезические - SPD-матрицы - Mahalanobis Distance - численные методы приближения Полезно для ML-исследователей, data scientists, статистиков и тех, кто изучает продвинутую теорию вероятностей. Бесплатный PDF: https://arxiv.org/pdf/2302.08175

33 350

📚 Бесплатная книга по causal inference + ML Applied Causal Inference Powered by Machine Learning and AI - большая открытая книга про причинно-следственный анализ с современным уклоном в машинное обучение и AI. Внутри: * causal graphs и DAG * потенциальные исходы * A/B и observational data * propensity score * matching и weighting * heterogeneous treatment effects * Double/Debiased Machine Learning * causal forests * uplift и policy learning * связь causal inference с современными ML-моделями Подойдёт тем, кто хочет выйти за пределы обычной корреляции и разбираться, что действительно влияет на результат. 496 страниц, PDF доступен бесплатно: http://arxiv.org/abs/2403.02467

33 350

10 бесплатных книг по программированию, которые можно читать прямо с GitHub 1. The Rust Programming Language https://github.com/rust-lang/book 2. Rust by Example https://github.com/rust-lang/rust-by-example 3. The Little Book of Rust Books https://github.com/lborb/book 4. Python Data Science Handbook https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook 5. Dive Into Deep Learning https://github.com/d2l-ai/d2l-en 6. Probabilistic Machine Learning https://github.com/probml/pml-book 7. Algorithms for Decision Making https://github.com/algorithmsbooks/algforopt-notebooks 8. Operating Systems: Three Easy Pieces https://github.com/remzi-arpacidusseau/ostep-homework 9. Crafting Interpreters https://github.com/munificent/craftinginterpreters 10. Free Programming Books — огромная библиотека бесплатных книг по Python, Java, C++, Go, AI, SQL, Linux и десяткам других тем https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books Последний репозиторий особенно полезен: там собрана огромная регулярно обновляемая база легально доступных книг и учебных материалов по программированию.

33 350

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку Окружение решает больше, чем кажется. Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре. AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/javatg JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: https://t.me/+S4hinvO3QI43ZjNi Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview 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 Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max python: https://max.ru/pythonl ТЕХНО: https://max.ru/vistehno Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Devops: https://max.ru/DevOPSitsec C#: https://max.ru/csharp_ci C++: https://max.ru/cpluspluc SQL: https://max.ru/sqlhub Java: https://max.ru/javatg Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

33 350

📚 Бесплатный 348-страничный учебник по Machine Learning для инженеров и исследователей Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists - полноценная книга от Cambridge University Press, которую авторы бесплатно выложили в виде pre-publication PDF для личного использования. Внутри: * supervised learning, k-NN и decision trees * linear/logistic regression и regularization * neural networks и deep learning * random forests, boosting и kernels * Bayesian methods и Gaussian Processes * generative models и unsupervised learning * оценка качества, practical ML и ethics Хороший вариант, если хочется не просто запускать fit(), а реально понять математику и инженерную логику ML. PDF: https://smlbook.org/book/sml-book-draft-latest.pdf #DataScience #MachineLearning #ML #Mathematics #Algorithms

33 350

🐍 Free-threaded Python убрал GIL, но NumPy всё равно упирался во внутренние блокировки Казалось бы, Python 3.13+ без GIL должен позволить нескольким потокам одновременно выполнять численные операции. Но на практике параллельные ufunc начинали конкурировать за внутренние структуры NumPy, счётчики ссылок и выделение памяти. В NumPy 2.5 разработчики устранили несколько ключевых узких мест: - таблицу диспетчеризации ufunc заменили на lock-free concurrent hash map; - часть общих служебных объектов сделали «бессмертными», снизив конкуренцию при подсчёте ссылок; - выделение памяти перевели на PyMem_RawMalloc и PyMem_RawFree. Теперь независимые операции можно масштабировать обычными потоками:


from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

import numpy as np

arrays = [
    np.random.rand(5_000_000)
    for _ in range(8)
]

with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as pool:
    results = list(pool.map(np.sin, arrays))

Главное преимущество перед multiprocessing - массивы не нужно сериализовать и копировать между процессами. Потоки работают в одном адресном пространстве, поэтому могут эффективнее использовать многоядерный CPU и общую память. Но есть важная оговорка: free-threaded не означает автоматически thread-safe. Одновременное изменение одного ndarray из нескольких потоков всё ещё может привести к гонкам, повреждённым данным и падению интерпретатора. Безопаснее использовать: - отдельный массив для каждого worker; - общий массив только для чтения; - явную синхронизацию при записи. Удалить GIL оказалось недостаточно. Чтобы Python действительно масштабировался по ядрам, пришлось перепроектировать и внутренности NumPy. Подробнее: https://labs.quansight.org/blog/scaling-numpy-on-free-threaded-python

33 350

Лето, ИТ-Пикник и музыка известных артистов уже через несколько дней! 8 августа в Коломенском пройдет ИТ-Пикник. В программе — выступления проекта LAB Антона Беляева, IOWA, Cream Soda, Pompeya, мартина и Совы. А днем — научпоп-лекции, дискуссии об ИИ и больших языковых моделях, мастер-классы и интерактивы. Полезные знакомства и развлечения тоже будут. Зарегистрироваться и узнать подробности можно на сайте мероприятия. В билет входит +1 — можно позвать близких и друзей. До встречи в месте притяжения ИТ.