Python/ django

⚡️ УЧИШЬ НЕЙРОСЕТИ ОТВЕЧАТЬ ПРАВИЛЬНО? ТЕБЕ К НАМ НА СТАЖИРОВКУ Промт-инженер — тот, кто пишет инструкции для AI-моделей и проектирует «мозг» AI-агентов. Одна из самых востребованных профессий в AI — и прямо сейчас мы ищем стажёров в это направление. ➡️ Учишься на 2+ курсе, знаешь Python, JSON и работаешь с LLM-стеком? Выбирай команду и присоединяйся к Сберу. Какие направления доступны: ✅AI и продуктовая аналитика ✅Управление бизнес-моделью ✅AI-помощники Phygital 🟢Гибрид или офис, Москва 🟢От 20 часов в неделю 🟢Зарплата до 81 300 ₽ в месяц Заходи на сайт, выбирай направление Prompt Engineering и регистрируйся 👉 sberstudent.ru/internship

✔️ Claude Code превращают в баг-хантинг машину Claude-BugHunter - skill bundle для Claude Code, который добавляет готовую методологию для легального bug bounty, security audit и authorized red-team задач. Это не один промпт в стиле «найди баги». Внутри целый набор рабочих навыков и команд: - 51 skill и 15 slash-команд - 574+ паттерна из раскрытых security-репортов - 24 класса уязвимостей - workflow для поиска, валидации, триажа и оформления findings - шаблоны под enterprise-цепочки для M365, Okta, VMware и VPN-appliances - scaffold папок под engagement: scope, notes, evidence, findings, reports - интеграция с Burp через MCP Проект: https://github.com/elementalsouls/Claude-BugHunter

Такой студенческий движ одобряем! Томский политех и Яндекс Образование запускают совместный студкемп по компьютерному зрению. С 10 по 23 августа 2026 года на базе ТПУ — очный двухнедельный интенсив для студентов, которые уже погружены в ML и хотят погрузиться в CV-индустрию. Участников будет ждать настоящая работа: исследовательские данные, прикладные кейсы от инженеров Яндекса и преподавателей ТПУ, собственный проект в портфолио и разборы с экспертами. Подробнее, что вас ждет: — Задачи из индустрии и науки: робототехника, медицина, автоматизация технологических процессов — Современный CV-стек: DL-архитектуры, мультиагентные системы на основе VLM — Нетворкинг со студентами, ML-специалистами со всей России Участие бесплатное. Тем, кто пройдёт отбор, Яндекс Образование оплатит проезд и проживание. Для тестового нужно знать Python, основы ML/DL, линейную алгебру, теорию вероятностей и матстат, базовые библиотеки (numpy, pandas, PyTorch, OpenCV). Регистрируемся на студкемп — по ссылке. Заявки принимают до 14 июня.

🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам» На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior. Маршрут собран под современный Python: - Python 3.13+ - free-threaded mode без GIL - JIT - uv вместо боли с pip/venv/poetry - ruff, pyright, pytest, hypothesis - async-first подход - типизация - CPython внутри - web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура. Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс. Для новичков - понятный путь без хаоса. Для джунов - способ закрыть дыры. Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь. Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python. https://github.com/justxor/pythonroamap2026

🔥 AlphaProof Nexus: формальные доказательства начинают превращаться в инженерный пайплайн Google DeepMind показали AlphaProof Nexus - систему, которая автономно закрыла 9 открытых задач Эрдёша, часть из которых висела десятилетиями. По оценке авторов, стоимость решения одной задачи составила всего несколько сотен долларов. Кроме этого, система доказала 44 открытые гипотезы из OEIS, закрыла 15-летний вопрос в алгебраической геометрии и нашла новый алгоритмический параметр в оптимизационной теории, который раньше не был описан людьми. Модель генерирует идеи и фрагменты доказательств, а Lean проверяет каждый логический шаг через компилятор. Если доказательство некорректно, оно просто не проходит проверку. Не нужен рецензент, который вручную ищет дыру в рассуждении. Базовый агент, который просто чередует генерацию LLM и обратную связь от компилятора, смог повторить все 9 успешных решений задач Эрдёша. Более сложная версия с эволюционным поиском и reinforcement learning дала заметный выигрыш только на самых тяжёлых случаях. Чем сильнее становятся foundation models, тем чаще простые циклы «сгенерировал - проверил - исправил» начинают догонять специализированные архитектуры. Отличие от неформального подхода к математическим доказательствам принципиальное. Модель часто придумывала несуществующие леммы, ссылалась на «известные результаты» и пыталась спрятать сложность задачи в вспомогательное утверждение. В обычном текстовом доказательстве такие ошибки легко пропустить. Lean отсекает их сразу. Ещё один неожиданный эффект: агент находил неточности в формализациях уже существующих математических утверждений. То есть он работал не только как решатель, но и как диагностический инструмент для самой постановки задачи. Успехи пока сосредоточены там, где библиотека Lean уже достаточно зрелая: комбинаторика, теория чисел, оптимизация. Задачи, где нужно строить большой пласт новой теории, всё ещё далеко не закрыты. И большинство задач Эрдёша система не решила. Та же схема подходит для кодигша, спецификаций, верификации протоколов, компиляторов, криптографии. Формальная проверка отсекает галлюцинации. Модель может придумать лемму или сослаться на несуществующий результат, но Lean это не пропустит. https://arxiv.org/html/2605.22763v1 @ai_machinelearning_big_data

Устройтесь в Яндекс за 2 дня 6–7 июня проводим онлайн-мероприятие быстрого найма. Ищем продуктовых, дата-аналитиков и датасаентистов с опытом на Python от 3 лет. Всего за два дня вы можете пройти все секции и получить офер: ⚪️ Зарегистрируйтесь до 27 мая, после регистрации с вами свяжется рекрутер и договорится об удобном времени для интервью. ⚪️ 6 июня пройдите две технические секции, вместо трёх в обычном найме: аналитические задачи на знание матстата и алгоритмическую задачу на знание алгоритмов и структур данных. ⚪️ 7 июня познакомьтесь с командами и получите офер. Подробности и регистрация — на сайте: yandex.ru/project/events/wo-analytics-0626

🌟 Интуитивные голосовые интерфейсы с Moonshine Voice Moonshine Voice — это открытый инструмент для разработчиков, позволяющий создавать голосовые приложения в реальном времени. Все работает на устройстве, обеспечивая высокую скорость и конфиденциальность без необходимости в учетных записях или API-ключах. Поддерживает множество языков и предлагает высокую точность распознавания речи. 🚀 Основные моменты: - Оптимизирован для приложений с низкой задержкой. - Поддержка множества платформ: от Python до IoT-устройств. - Простые в использовании API для транскрипции и синтеза речи. - Высокая точность моделей, превосходящая Whisper Large V3. - Многоязычная поддержка для STT и TTS. 📌 GitHub: https://github.com/moonshine-ai/moonshine #python

🔐 Стань этичным хакером - с нуля до Pro Хочешь зарабатывать на поиске уязвимостей, а не бояться их? Этот курс проведёт тебя от первой команды в терминале до реальных техник пентеста. Что внутри: → Разведка целей: nmap, curl, анализ заголовков → Криптография и разбор кода на практике → Эксплуатация уязвимостей и документирование находок → Только живые задачи - никакой воды Без скучной теории. Только то, за что платят в bug bounty и на собеседованиях в InfoSec. 📈 От «что такое порт» — до отчёта пентестера за несколько недель. 👉 Записывайся на Stepik и начни взламывать легально уже сегодня.

🚀 PgQue – Устойчивые очереди в Postgres PgQue предлагает универсальную архитектуру очередей для PostgreSQL, основанную на проверенной модели PgQ. Это решение без лишних зависимостей, работающее на любом управляемом Postgres, обеспечивая нулевое бремя и стабильную производительность под нагрузкой. 🚀 Основные моменты: - Никаких внешних демонов или расширений - Использует SQL и PL/pgSQL для установки - Обеспечивает ACID-транзакции и долговечность - Никакого накопления "мертвых" кортежей - Подходит для высоконагруженных систем 📌 GitHub: https://github.com/NikolayS/pgque #sql

Kronos - open-source модель, которая читает финансовые свечи как язык Это не обычная LLM, которую натянули на финансы. Kronos изначально обучали на K-line данных: open, high, low, close, volume и рыночных паттернах. Что умеет: - прогнозировать цену по свечам; - оценивать будущую волатильность; - работать zero-shot без дообучения; - запускаться в разных размерах - от 4.1M до 499M параметров; - делать прогнозы через несколько строк Python. Модель обучали на данных с 45+ бирж, есть live demo для BTC/USDT, модели выложены на Hugging Face, код открыт под MIT. Главная идея сильная: финансовые данные наконец начали обрабатывать не как обычный временной ряд, а как отдельный язык рынка. GitHub: github.com/shiyu-coder/Kronos

Бэкенд-разработка и архитектура программных систем Сложные IT-продукты держатся на бэкенде: он отвечает за логику сервиса, работу с данными, API, надёжность и масштабирование. На онлайн-магистратуре НИУ ВШЭ и Нетологии «Бэкенд-разработка и архитектура программных систем» готовят специалистов, которые умеют проектировать, разрабатывать и развивать серверные приложения. В программе — фундаментальная инженерная база и современный стек: Python, реляционные и нереляционные базы данных, веб-разработка, архитектура ПО, тестирование, MLOps. На втором курсе можно углубиться в один из языков: Go, Java или Rust. Обучение построено вокруг практики: проектные семинары, семинары наставника, мастер-классы и практикумы с экспертами IT-компаний. Студенты работают над проектами для портфолио, а ВКР становится полноценным итоговым проектом. Формат — онлайн, занятия проходят вечером в будни и днём в субботу. После обучения выпускники получают диплом магистра НИУ ВШЭ по направлению «Программная инженерия». Подробнее о программе → по ссылке Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5wABUne

Вышел Codex CLI 0.133.0. Goals теперь работают по умолчанию. У них появилось отдельное хранилище, прогресс трекается сквозь активные ходы, так что агент держит цель в фокусе между шагами и не забывает, куда шёл. Заметно прокачали Permission profiles: API для списков, наследование настроек, поддержка managed requirements.toml, обновление прав в рантайме без перезапуска и усиленный сэндбокс под Windows. Расширения получили доступ к событиям подагентов (старт, стоп), вызовам инструментов, метаданным хода и асинхронной обработке аппрувов. Можно строить нормальные обвязки вокруг Codex. Плагины: discovery теперь учитывает маркетплейсы, показывает установленные версии, видимые корни и умеет работать с удалёнными коллекциями. https://github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.133.0

🔒🌐 Awesome Privacy: Your Guide to Online Privacy Tools Этот репозиторий собрал лучшие ресурсы и инструменты для обеспечения вашей конфиденциальности в интернете. Здесь вы найдете полезные ссылки на программы, сервисы и советы по защите личных данных. 🚀Основные моменты: - Обширный список инструментов для защиты конфиденциальности - Ресурсы по анонимности и безопасности в сети - Регулярные обновления и новые добавления - Полезные советы по улучшению личной безопасности 📌 GitHub: https://github.com/Lissy93/awesome-privacy #markdown

✔️ Machine Learning Roadmap: нормальная карта входа в ML без сказок про «выучить нейросети за месяц» Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps. И это не просто очередной список ссылок в стиле «посмотри 40 курсов и станешь ML engineer». Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и какой практический артефакт должен появиться после каждого этапа. Roadmap разбит на 7 треков: - фундамент: Python, математика, статистика, инструменты - классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация - Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop - LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты - Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность - MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, мониторинг, serving - специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety Самое полезное - там честно написано, что ML это не только «обучить модель». В реальности большая часть работы живёт вокруг данных, метрик, деплоя, мониторинга, воспроизводимости и понимания, почему модель вообще ошибается. Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сениором. Она ускоряет того, кто понимает базу. Без базы человек просто превращается в оператора Copilot, который не может объяснить, почему модель сломалась. По времени тоже без инфоцыганства: - 0-3 месяца: Python, математика, классический ML - 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch - 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты - 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация Короче, если давно хотели системно зайти в ML, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и «топ-10 библиотек», это хороший ориентир. https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap/tree/main

Python-скрипт, который автоматически «понимает» PDF-книги: AI Reads Books. Достаточно предоставить PDF, запустить скрипт — и он будет анализировать содержимое по страницам, извлекать ключевые знания и генерировать структурированное резюме в формате Markdown. GitHub: https://github.com/echohive42/AI-reads-books-page-by-page

🚀 Удобная система сборки для нескольких языков с rigx rigx — это экспериментальная система сборки для C, C++, Go, Rust, Zig, Nim и Python, которая упрощает процесс разработки, обеспечивая изоляцию и кэширование. Все зависимости управляются автоматически, а сборки выполняются в песочнице, что исключает проблемы с "работает на моем компьютере". 🚀 Основные моменты: - Простая декларативная конфигурация через rigx.toml. - Поддержка многопоточности и интеграционных тестов. - Кэширование выходных данных для ускорения сборок. - Совместимость с Nix для управления зависимостями. 📌 GitHub: https://github.com/unofficialtools/rigx #python

🌐 МHR-CFW: MasterHttpRelay + Cloudflare Worker MHR-CFW — это инструмент для создания анонимного прокси-сервера, использующего Google и Cloudflare для маскировки реального трафика. Он позволяет обойти сетевые фильтры, скрывая целевые сайты за обычным трафиком Google. 🚀 Основные моменты: - Прокси-сервер, использующий Google и Cloudflare для анонимности. - Подходит для образовательных и исследовательских целей. - Не требует установки дополнительных зависимостей, кроме Python. - Предоставляется без гарантии и ответственности. 📌 GitHub: https://github.com/denuitt1/mhr-cfw

⚡️ Вредонос в PyPI превратил установку пакета в русскую рулетку Microsoft расследует взлом популярного Python-пакета mistralai - официального клиента для работы с моделями Mistral AI. По данным исследователей, злоумышленники внедрили вредонос прямо в библиотеку. Самое неприятное - код срабатывал уже при обычном import и пытался красть данные из окружения. Но дальше история становится совсем абсурдной. Вредонос проверял язык и регион системы, обходил русскоязычные окружения и включал геозависимую «лотерею» для остальных. Для некоторых стран поведение было особенно жёстким: с вероятностью 1 к 6 он мог запустить разрушительную команду удаления файлов. В X после этого начали шутить, что лучший security-патч года - русский языковой пакет. Шутки шутками, но кейс неприятный: это был не случайный левый пакет с тремя скачиваниями, а клиент для популярного AI-сервиса. То есть supply chain-атаки уже давно бьют не только по npm-мусору, а по нормальным инструментам, которые разработчики ставят почти на автомате. Вывод простой: даже официальный пакет сегодня не гарантия безопасности. Проверяйте версии, lock-файлы, хеши, changelog и окружение, где ставите зависимости. Особенно если это AI SDK, который по умолчанию получает доступ к токенам, ключам и рабочим данным. https://x.com/lauriewired/status/2054231467744760131?s=46

⚡️ Глава Google Cloud выложил свой личный набор skills для AI-агентов И это выглядит не как очередная папка с промптами, а как полноценный рабочий pipeline для разработки. Внутри - 19 skills и 7 slash-команд, которые превращают агента в почти нормальную инженерную систему: от идеи и спецификации до тестов, ревью и релиза. Логика разбита на 6 этапов: - Define - помогает сформулировать идею, требования и спецификацию до начала кодинга - Plan - дробит большую задачу на понятные шаги - Build - ведёт пошаговую разработку с учётом контекста и нужных API - Verify - прогоняет проверки через DevTools, ловит баги и помогает их чинить - Review - смотрит качество кода, безопасность и производительность - Ship - готовит проект к релизу и доводит до состояния «можно выкатывать» Самое интересное - это не привязано к одному инструменту. Сборку можно встроить в Claude Code, Cursor, Antigravity, OpenCode, Gemini CLI и другие агентные IDE / CLI. По сути это готовый скелет для разработки с AI-агентом: меньше хаоса, меньше «сделай красиво», больше нормального процесса. https://github.com/addyosmani/agent-skills

🖼️ ChatGPT2API: Инструмент для работы с изображениями на базе OpenAI ChatGPT2API предлагает API для генерации и редактирования изображений, совместимый с OpenAI. Он включает функции управления аккаунтами и возможность локального развертывания через Docker. Подходит для учебных и исследовательских целей. 🚀 Основные моменты: - Генерация и редактирование изображений через API. - Поддержка нескольких моделей AI для различных задач. - Функции управления аккаунтами и автоматического обновления. - Локальное развертывание с помощью Docker. 📌 GitHub: https://github.com/basketikun/chatgpt2api #python