Python 24/7
رفتن به کانال در Telegram
Новости, гайды, книги и курсы для тех, кто пишет на Python. Связь: @NEBABADOOK
نمایش بیشتر344
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
-17 روز
-230 روز
در حال بارگیری داده...
کانال‌های مشابه
هیچ داده‌ای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
ابر برچسب‌ها
هیچ داده‌ای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اکتبر '26اکتبر '26
اکتبر '260
در 1 کانال‌ها
سپتامبر '26
+2
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اوت '26
+3
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '260
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '260
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '260
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '260
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '260
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '260
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '260
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '250
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '250
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '250
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '250
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '250
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '250
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+580
در 1 کانال‌ها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانال‌ها | |
| 13 اکتبر | 0 | |||
| 12 اکتبر | 0 | |||
| 11 اکتبر | 0 | |||
| 10 اکتبر | 0 | |||
| 09 اکتبر | 0 | |||
| 08 اکتبر | 0 | |||
| 07 اکتبر | 0 | |||
| 06 اکتبر | 0 | |||
| 05 اکتبر | 0 | |||
| 04 اکتبر | 0 | |||
| 03 اکتبر | 0 | |||
| 02 اکتبر | 0 | |||
| 01 اکتبر | 0 |
پست‌های کانال
Многие постоянно путаются в этом:
В чём на самом деле разница между 100 МБ/с и 100 Мбит/с?
@edpython_tg
| 2 |  Этот бесплатный сайт научит ускорять SQL-запросы
Use The Index, Luke — бесплатная книга по индексам и оптимизации SQL, написанная специально для разработчиков.
Что внутри:
▪️Как устроены B-tree индексы
▪️Почему база игнорирует созданный индекс
▪️Как ускорять WHERE, JOIN и ORDER BY
▪️Ошибки при работе с составными индексами
▪️Оптимизация пагинации и больших таблиц
Материал подходит для PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server и Db2.
Без воды про администрирование — только то, что помогает ускорять реальные запросы.
Сохраняте себе в закладки.
@edpython_tg | 731 |
| 3 |  Нашел бесплатную лекцию Стэнфорда по GPU И CUDA
Стэнфорд открыл доступ к материалам CS149 — курса по параллельным вычислениям.
Особенно интересна седьмая лекция, посвящённая архитектуре видеокарт и программированию на CUDA.
Что внутри:
— Как устроены современные GPU
— Чем вычисления на GPU отличаются от CPU
— Принципы параллельного выполнения задач
— Программирование на CUDA
— Как видеокарты превратились в мощные вычислительные ускорители
В доступе 74 слайда с подробными схемами, объяснениями и примерами.
Полезный материал для тех, кто изучает машинное обучение, низкоуровневое программирование и хочет лучше понимать, как ИИ работает на уровне железа.
@edpython_tg | 112 |
| 4 |  Появилась open-source альтернатива Jev — Kev
Модель доступна в трёх размерах и полностью работает локально, поэтому ваши данные хранятся у вас на компьютере.
Kev умеет:
— Отвечать «да» или «нет»;
— Выбирать один вариант из нескольких;
— Добавлять короткие пояснения.
Подойдёт для классификации, фильтрации и других задач, где нужен быстрый локальный ответ модели.
@edpython_tg | 84 |
| 5 |  +1Ловите 10 репозиториев на GitHub, которые помогут освоить Python, а также разобраться в больших языковых моделях, ИИ-агентах и производственных системах
1. Python-100-Days — Python, анализ данных + веб-разработка.
2. Generative AI for Beginners — Большие языковые модели, промптинг, RAG, агенты + тонкая настройка.
3. LLMs from Scratch — Создание LLM от токенизации до обучения.
4. ML for Beginners — 26 уроков по машинному обучению.
5. OpenAI Cookbook — Практические примеры создания ИИ-приложений.
6. Stable Diffusion — Оригинальная реализация + исследовательский код.
7. AI Agents for Beginners — Инструменты, RAG, фреймворки для агентов + многоагентные системы.
8. AI for Beginners — Нейронные сети, компьютерное зрение + обработка естественного языка.
9. LLM App — RAG, корпоративный поиск + конвейеры данных в реальном времени.
10. Segment Anything — Базовая модель Meta для сегментации изображений.
Сохраняем пост и ставим реакцию, если подборка была полезной.
@edprogramming | 906 |
| 6 |  Забирайте 10 книг по Python бесплатно
1. Думай как Python (O'Reilly)
→ greenteapress.com/wp/think-python-2e
2. Большая книга маленьких проектов на Python
→ inventwithpython.com/bigbookpython
3. Структуры данных
→ opendatastructures.org
4. Справочник по Data Science
→ jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook
5. Анализ данных
→ wesmckinney.com/book
6. Наука о данных
→ greenteapress.com/wp/elements-of-data-science
7. Машинное обучение
→ python-course.eu/books/bernd_klein_python_and_machine_learning
8. Статистика
→ greenteapress.com/wp/think-stats-2e
9. Думай как Байес
→ allendowney.github.io/ThinkBayes2
10. Чистый код на Python (Packt)
→ packtpub.com/free-ebook/clean-code-in-python-second-edition
Сохраняйте подборку в закладки.
@edpython_tg | 73 |
| 7 |  Нашёл программу для тех, кто хочет разобраться, как создаются современные Agentic AI-системы
В программе:
— Создание AI-агентов
— RAG и работа с внешними данными
— MCP и MCP-серверы
— Векторные базы данных и embeddings
— tool calling
— Архитектура backend для AI-приложений
— Работа с LLM и построение production-ready систем
Подойдёт разработчикам, которые хотят перейти от обычных запросов к LLM к созданию полноценных AI-приложений и агентов.
→ https://www.coursera.org/specializations/agentic-ai
@edpython_tg | 76 |
| 8 |  Hugging Face завершила серию Training Agents — шесть практических воркшопов про оценку и обучение ИИ-агентов.
За полгода команда разобрала весь путь: от бенчмарков и SFT на трассах агентов до дистилляции, GRPO и обучения внутри реальных сред.
В финальной части они собрали среду на OpenEnv, подключили её к TRL и обучили реального агента для программирования OpenCode через Harbor в песочницах Hugging Face.
Все шесть записей уже доступны бесплатно, весь код открыт. Серия набрала более 300 тысяч просмотров.
→ https://youtube.com/playlist?list=PLo2EIpI_JMQvQZm-kVlz4wY1vWF0LBcf5
@edpython_tg | 96 |
| 9 |  Бесплатный парсинг веб-страниц с помощью Python
→ https://www.youtube.com/playlist?list=PLeLGx0BaYD6a82KAsIetU8Z61pCF6EWQ9
@edpython_tg | 79 |
| 10 |  Одна из лучших технических книг о том, как большие языковые модели обучают в огромных масштабах:
> память GPU и профилирование
> разбиение вычислений на блоки, объединение ядер и FlashAttention
> параллелизм по данным, тензорам, конвейеру и контексту
Я уже прочитал бесплатную онлайн-версию, но всё равно пришлось купить бумажную копию для своей библиотеки.
Бесплатно прочитать можно по ссылке.
@edpython_tg | 72 |
| 11 |  Большая подборка для изучения Python
На Coddy собрано всё, что пригодится для изучения Python: полноценные курсы, практические задачи, проекты и различные челленджи.
Подойдёт как новичкам, которые начинают с нуля, так и тем, кто уже знаком с Python и хочет прокачать отдельные темы.
Много практики и примеров, на которых можно сразу закреплять полученные знания.
→ https://coddy.tech/landing/python/courses
@edpython_tg | 69 |
| 12 |  Продержался целых 7 минут 😂
@edpython_tg | 71 |
| 13 |  Подборка бесплатных онлайн-курсов «PanXProject»
Настоящий клад бесплатных возможностей для прокачки! Сотни курсов по разным темам бери, учись, прокачивайся и добавляй в резюме, а если найдёшь что-то новое можно закинуть в репозиторий и поделиться с другими 🕵️♂️
→ https://github.com/PanXProject/awesome-certificates
@edpython_tg | 76 |
| 14 |  Этот сайт поможет вам хорошо освоить Docker
Он даст вам намного больше, чем плейлисты по Docker с YouTube.
И всё это полностью бесплатно — больше 11 часов практики и упражнений.
→ https://learndocker.online
@edpython_tg | 74 |
| 15 |  Utopia — опенсорс система для хранения корпоративных знаний с историей изменений
Её главная фишка — информация здесь не перезаписывается при каждом обновлении. Каждый факт имеет свой период действия: когда данные меняются, предыдущая версия остаётся в системе, а новая становится актуальной с заданной даты.
Благодаря этому можно восстановить состояние базы знаний на любой момент времени и узнать, кто тогда отвечал за определённые задачи, какие правила действовали и какая информация считалась актуальной. При этом каждый факт привязан к конкретному фрагменту исходного документа, поэтому всегда можно проверить, откуда появились данные.
Архитектура максимально простая: один исполняемый файл + PostgreSQL. Без Elasticsearch, отдельной векторной базы и очередей сообщений.
Можно развернуть локально или в изолированной сети, а для работы с ИИ — подключить собственную модель.
→ https://github.com/deeplethe/utopia
@edpython_tg | 78 |
| 16 |  Отличный репозиторий для старта в Python и машинном обучении с нуля
В нём собрана большая база материалов по Python: от базового синтаксиса до анализа данных и ML-проектов. Тут есть всё: объяснения основ, куча примеров, задачки и даже мини-проекты по машинному обучению.
Отличный вариант самостоятельного обучения, прокачки навыков и первого знакомства с ML-инструментами.
Изучаем по ссылке.
@edpython_tg | 62 |
| 17 |  Курс по структурам данных в Python
За час разберётесь, как правильно работать со стеками, очередями и priority queue — и, что важнее, поймёте, какую структуру выбирать под конкретную задачу.
Внутри:
▪️13 уроков
▪️Практика
▪️Примеры кода
▪️Материалы для скачивания
▪️Сертификат
→ https://realpython.com/courses/stacks-queues-ideal-data-structure/
@edpython_tg | 75 |
| 18 |  От машинного обучения и визуализации данных до временных рядов и финансовых данных
В одном репозитории собрано 920 открытых проектов на Python, разбитых на 34 категории.
Хорошая подборка, если хочется быстро находить проверенные библиотеки и инструменты для ML, анализа данных и смежных задач, а не искать всё по GitHub вручную.
→ https://github.com/lukasmasuch/best-of-ml-python
@edpython_tg | 71 |
| 19 |  Нужно быстро удалить фон с изображения?
rembg — инструмент с открытым исходным кодом для удаления фона. Его можно использовать через командную строку, как Python-библиотеку, HTTP-сервер или запускать в Docker.
Подходит как для обработки отдельных изображений, так и для больших пакетов.
→ https://github.com/danielgatis/rembg
@edpython_tg | 78 |
| 20 |  Учим Git как игру: настольное приложение «Git It»
Удобный способ перестать бояться терминала настольное приложение «Git It» на Electron обучает Git и GitHub через серию интерактивных миссий. Никаких лекций: коммиты, ветки и репозитории осваиваются прямо на твоём компьютере шаг за шагом
Локальная версия популярного курса Git It, поэтому всё работает офлайн и без лишних настроек. Отличный вариант для новичков и тех, кто хочет быстро освежить базу.
Забирай тут.
@edpython_tg | 74 |
