Python/ django
Открыть в Telegram
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 58 574 подписчиков, занимая 2 247 место в категории Технологии и приложения и 10 312 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 574 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -159, а за последние 24 часа — -23, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.80%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.95% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 985 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 728 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 20.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 27 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
58 574
Подписчики
-2324 часа
+267 дней
-15930 дней
Архив постов
58 563
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
58 563
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
58 563
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
58 563
🔒🌐 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
58 563
✔️ 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/main58 563
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
58 563
🚀 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
58 563
🌐 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
58 563
⚡️ 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
58 563
⚡️ 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
58 563
🖼️ 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
58 563
#Вакансия #Удаленка #Remote #Fulltime #Research #Python #Backend #CyberSec #InfoSec #Сети #Networking #Pentest #SOC #Middle #Junior
🛡 Python Backend-инженер (CyberSec)
─────────────────
🧪 О нас:
Технологический стартап. Делаем систему детекции аномалий в трафике: защищаем онлайн-сервисы от фрода (ловим VPN/прокси).
Сразу о главном: мы ищем человека в R&D. Наша работа больше похожа на лабораторию кибербеза. Если вы устали клепать одинаковые фичи и хотите применять свой инженерный азарт — вам сюда.
Особенно ждём кандидатов из ИБ/сетей, которые ушли в код: сетевиков, пентестеров, SOC-аналитиков, реверсеров, которые уверенно пишут на Python.
─────────────────
🎯 Задачи:
Работа в связке с research-инженерами: проверять гипотезы, копаться в данных, превращать идеи в production-код.
─────────────────
⚙️ Требования:
▪️Бэкграунд в ИБ/сетях. Профильное образование или подтверждённый опыт: работа в кибербезе/сетевом администрировании, CTF, пет-проекты, open-source — всё считается.
▪️Python от 1 года коммерческого опыта. Чистый масштабируемый код, удобные REST API.
▪️Сети ниже уровня requests/aiohttp. TCP-handshake, TLS ClientHello, DNS. Практика с
tcpdump и Wireshark.
▪️Уверенный Linux. Консоль, понимание сетевого стека ядра.
▪️Чтение чужого кода. Легаси и исследовательские скрипты не пугают.
─────────────────
🤝 Soft-skills (для нас критически важно):
▪️Самостоятельность и проактивность. Из вас не нужно «вытягивать» задачи.
▪️Готовность копать вглубь. Логику нашего продукта не нагуглить — её приходится выводить из данных. Вы не один: research-инженеры рядом, гипотезы обсуждаем вместе, спрашивать не стыдно. Главное — не ждать тикета с пошаговой инструкцией, а идти и разбираться.
─────────────────
💼 Условия
▪️Удалёнка, фуллтайм
▪️100–200К на руки (возможны выплаты в USDT). Готовы рассмотреть выше для опытных
▪️Минимум бюрократии, максимум инженерной свободы
▪️Развитие в CyberSec
▪️Локация: РФ или РБ
─────────────────
📩 Как откликнуться:
Заполните анкету: [ссылка]
P.S. Ценим живые ответы, написанные своими словами.58 563
Python 3.15 beta 1 вышела в релиз 🐍
Это значит, что крупные фичи для релиза фактически зафиксированы. Дальше - бета, тесты, багфиксы и подготовка к финальному релизу.
Что интересного в 3.15:
- lazy imports через ключевое слово
lazy
- встроенные frozendict и sentinel
- JIT стал быстрее на x86-64 Linux
- распаковка прямо внутри comprehensions
- новый статистический profiler с низким overhead
- frame pointers включены по умолчанию
Python 3.15.0b1 вышел 7 мая 2026 года, это первая из четырёх запланированных beta-версий и точка feature freeze; финальный релиз запланирован на 1 октября 2026 года.
https://blog.python.org/2026/05/python-3150-beta-1/58 563
🔒 OpenAI Privacy Filter: Защита Личных Данных
Модель для обнаружения и маскировки персонально идентифицируемой информации (PII) в текстах. Идеальна для высокопроизводительных рабочих процессов по очистке данных, обеспечивая быструю и контекстно осведомлённую обработку. Подходит для локального использования и настройки.
🚀 Основные моменты:
- Двусторонняя классификация токенов для PII.
- Легкая настройка под специфические данные.
- Поддержка длинных контекстов до 128,000 токенов.
- Низкие требования к ресурсам: работает на ноутбуках и в браузерах.
- Гибкость в управлении точностью и полнотой.
📌 GitHub: https://github.com/openai/privacy-filter
#python
58 563
+1🌟 WindsurfAPI - тот самый мост, которого не хватало между Windsurf и привычными AI-инструментами.
Проект поднимает локальный API-прокси и позволяет обращаться к моделям Windsurf через знакомые форматы:
-
/v1/chat/completions - OpenAI-compatible API
- /v1/messages - Anthropic-compatible API
То есть можно подключать Windsurf к Claude Code, Cursor, Cline, своим скриптам, агентам и LLM-gateway без переписывания всей инфраструктуры.
Что полезного:
- запуск локально или на своём сервере
- работа через привычные SDK
- совместимость с OpenAI / Anthropic форматами
- переключение между моделями из экосистемы Windsurf
- account pooling для распределения лимитов между аккаунтами
По сути, WindsurfAPI превращает Windsurf из закрытого IDE-инструмента в нормальный API-слой для своих агентных пайплайнов.
Очень практичная штука для тех, кто собирает кастомные AI-workflows и хочет подключать модели к своим инструментам, а не жить только внутри редактора.
Сейчас дают 50+ популярных ИИ через официальные API бесплатно.
GitHub: https://github.com/dwgx/WindsurfAPI58 563
Python 3.15 выходит с крутыми новыми фичами 🐍
Самые интересные:
• Ленивые импорты через ключевое слово lazy - ускоряют запуск
• frozendict наконец-то стал встроенным типом
• Распаковка в comprehensions через * и **
• Улучшения JIT-компилятора - на 6-13% быстрее на x86-64 Linux
• Новый высокочастотный статистический профилировщик
Бета выйдет позже на этой неделе.
@pythonl
58 563
🗺️ LingBot-Map: Инновационная 3D-реконструкция в реальном времени! 🏗️
LingBot-Map — это мощная модель для потоковой 3D-реконструкции, использующая геометрический контекст и трансформеры. Она обеспечивает высокую эффективность и стабильную работу при обработке длинных последовательностей, демонстрируя выдающиеся результаты на различных бенчмарках.
🚀Основные моменты:
- Геометрический контекстный трансформер для объединения координат и геометрических данных.
- Высокая эффективность потокового вывода с частотой ~20 FPS.
- Современные методы реконструкции, превосходящие существующие подходы.
📌 GitHub: https://github.com/Robbyant/lingbot-map
58 563
🔒🌐 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
58 563
🚀 Оптимизация LLM для RTX 3090
Репозиторий предлагает конфигурации и патчи для запуска современных языковых моделей на RTX 3090. Поддерживает несколько движков и моделей, обеспечивая максимальную производительность и надежность в зависимости от ваших потребностей.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка двух маршрутов: максимальная производительность или надежность.
- Проверенные конфигурации Docker для локального API.
- Модель-агностичный подход с поддержкой различных языковых моделей.
- Оптимизированные настройки для 1 или 2 RTX 3090.
📌 GitHub: https://github.com/noonghunna/club-3090
#python
