[PYTHON:TODAY]

✍️ На Reddit чел поделился крутым промптом, который помогает изучить почти любую тему. Пояснение к шапке на русском

[SUBJECT]=Тема или навык для изучения [CURRENT_LEVEL]=Начальный уровень знаний (начальный/средний/продвинутый) [TIME_AVAILABLE]=Сколько часов в неделю готовы уделять обучению [LEARNING_STYLE]=Предпочтительный метод обучения (визуальный/слуховой/практический/чтение) [GOAL]=Конкретная цель обучения или целевой уровень навыка

⚙️ Промпт

[SUBJECT]=Topic or skill to learn [CURRENT_LEVEL]=Starting knowledge level (beginner/intermediate/advanced) [TIME_AVAILABLE]=Weekly hours available for learning [LEARNING_STYLE]=Preferred learning method (visual/auditory/hands-on/reading) [GOAL]=Specific learning objective or target skill level Step 1: Knowledge Assessment 1. Break down [SUBJECT] into core components 2. Evaluate complexity levels of each component 3. Map prerequisites and dependencies 4. Identify foundational concepts Output detailed skill tree and learning hierarchy ~ Step 2: Learning Path Design 1. Create progression milestones based on [CURRENT_LEVEL] 2. Structure topics in optimal learning sequence 3. Estimate time requirements per topic 4. Align with [TIME_AVAILABLE] constraints Output structured learning roadmap with timeframes ~ Step 3: Resource Curation 1. Identify learning materials matching [LEARNING_STYLE]: - Video courses - Books/articles - Interactive exercises - Practice projects 2. Rank resources by effectiveness 3. Create resource playlist Output comprehensive resource list with priority order ~ Step 4: Practice Framework 1. Design exercises for each topic 2. Create real-world application scenarios 3. Develop progress checkpoints 4. Structure review intervals Output practice plan with spaced repetition schedule ~ Step 5: Progress Tracking System 1. Define measurable progress indicators 2. Create assessment criteria 3. Design feedback loops 4. Establish milestone completion metrics Output progress tracking template and benchmarks ~ Step 6: Study Schedule Generation 1. Break down learning into daily/weekly tasks 2. Incorporate rest and review periods 3. Add checkpoint assessments 4. Balance theory and practice Output detailed study schedule aligned with [TIME_AVAILABLE] Отвечай на русском языке.

👍 Сохраняем и пробуем #нейросеть #nn

Переменные, функции, типы данных... Сразу хочется закрыть вкладку 🥲 Первый шаг в Python - самый страшный. Открываешь урок, а там термины сыплются один за другим. Кажется, что это какая-то сложная система для посвященных. И ты сидишь и думаешь: "Может, программирование - это вообще не мое?" ⁉️ На самом деле проблема не в тебе, а в подаче. Когда теория висит в воздухе без практики - мозг ее просто не принимает. ❇️ Ребята из Merion Academy (того самого YouTube-канала про IT) на бесплатных вводных уроках по Python сделали иначе. Сначала - воркшоп с ментором. Ты просто пишешь код руками и сразу видишь результат. А уже потом - термины и теория, когда есть понимание, зачем это нужно. Что еще внутри: ✔️ Основы Python (переменные, типы, функции) - не скучно, а с примерами ✔️ Твоя первая программа - воркшоп с ментором ✔️ Тест - проверишь, правда ли понял ➡️ Запишись на бесплатные вводные уроки Сначала напишешь код, потом разберешься с терминами.

👊 Появился почти идеальный суммаризатор для русского языка Чувак обучил модель специально под русский язык, коротко пересказывать длинные тексты без потери смысла. Алгоритм выжимает из документа самую суть и превращает десятки страниц в несколько абзацев — без воды и искажений. 📄 статьи 📚 большие тексты 📦 отчёты 🧾 документы Модель спокойно прогоняет всё это через себя и выдаёт аккуратное резюме. 😰 Пример использования:

# Установим библиотеку трансформеров
!pip install transformers

# Импортируем библиотеки
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, T5TokenizerFast

# Зададим название выбронной модели из хаба
MODEL_NAME = 'UrukHan/t5-russian-summarization'
MAX_INPUT = 256

# Загрузка модели и токенизатора
tokenizer = T5TokenizerFast.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(MODEL_NAME)

# Входные данные (можно массив фраз или текст)
input_sequences = ['Тут твой текст']   # или можно использовать одиночные фразы:  input_sequences = 'сегодня хороший день'

task_prefix = "Spell correct: "                 # Токенизирование данных
if type(input_sequences) != list: input_sequences = [input_sequences]
encoded = tokenizer(
  [task_prefix + sequence for sequence in input_sequences],
  padding="longest",
  max_length=MAX_INPUT,
  truncation=True,
  return_tensors="pt",
)

predicts = model.generate(encoded)    # # Прогнозирование

tokenizer.batch_decode(predicts, skip_special_tokens=True)  # Декодируем данные

⬇️ Модель на huggingface и примеры использования #нейросеть #python #soft

💀 Восстание отменяется Среда — маленькая пятница. С добрым утром! ☕️

⚡️ Fara-7B — компактную агентная модель от Microsoft, которая не просто «болтает», а управляет браузером как человек. Это не чат-бот. Это Computer Use Agent. 🖱 Что умеет: ➡️ Видит веб-страницу визуально. ➡️ Скроллит. ➡️ Кликает по координатам. ➡️ Вводит текст. ➡️ Выполняет многошаговые задачи. Без accessibility tree, без костылей, без отдельного парсинга DOM — модель работает через визуальное восприятие интерфейса! 💻 Можно автоматизировать: 💬 Поиск и резюмирование информации. 💬 Заполнение форм. 💬 Покупки и сравнение цен. 💬 Бронирование билетов и ресторанов. 💬 Поиск вакансий и недвижимости. По сути — это автономный браузерный ассистент. 🟢Установка:

git clone https://github.com/microsoft/fara.git
cd fara

🟢Создаёшь окружение:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .[vllm]
playwright install

🟢Запускаешь модель:

vllm serve "microsoft/Fara-7B" --port 5000 --dtype auto

🟢И тестируешь:

fara-cli --task "whats the weather in new york now"

Можно подключить к Magentic-UI и управлять через графический интерфейс. ⚠️ На Windows лучше использовать WSL2. ⚠️ Если не хватает памяти — добавь --tensor-parallel-size 2. ♎️ GitHub/Инструкция #python #soft #github

🏙 Бэкэнд масштаба города — на Day&Night 2026* Городские сервисы Яндекса — это миллионные нагрузки, сложная архитектура и код, который ежесекундно работает в реальном мире. Day&Night* — флагманская конференция Городских сервисов. Программу формируют Илья Царев из Яндекс Go, Стёпа Мороз из Яндекс Доставки , Женя Косенко из Техплатформы и другие лидеры индустрии. Доклады про: 🔶 Архитектуру и высокие нагрузки 🔶 Единую платформу 🔶 ИИ и будущее индустрии После докладов будут тематические клубы по интересам, где можно будет обсудить всё и пообщаться с докладчиками на самые разные темы. 🍸 Финал вечера — масштабный нетворкинг и активности до 2 ночи. В программе: диджеи, коктейли и та самая атмосфера, ради которой хочется остаться до конца. 🚀 Регистрация открыта — успейте подать заявку! Все заявки проходят модерацию, обязательно дождитесь обратной связи. *День и Ночь 2026 18+

✈️ Автоматизируем почтовую рассылку с Python 💬 Отправка писем. 💬 Вложения (PDF, сертификаты, отчёты). 💬 Для массовой рассылки. 💬 Отправка по расписанию. 😰 Один скрипт — и ты превращаешься в машину массовой отправки. Особенно полезно, если: 🟢рассылаешь коммерческие предложения; 🟢отправляешь отчёты клиентам; 🟢делаешь уведомления; 🟢запускаешь email-маркетинг; 🟢автоматизируешь внутренние процессы. 1. Создай recipients.txt:

a@site.com
b@site.com
c@site.com

2. Запусти скрипт — он будет ждать времени и отправлять. Готовый код 👇 #python #soft #code

😂 Бизнес-тренер вы так себе С добрым утром! ☕️

🔥 Сотни БЕСПЛАТНЫХ API с доступом к топовым нейросетям — без танцев с бубном и подписок modelscope — площадка, где можно получить доступ к различным моделям от текста до видео — через API. Причём ко многим бесплатно. 🚀 Внутри: * DeepSeek — текст и код; * Qwen-Image — генерация изображений; * MiniMax — мультимодальные модели; * и ещё сотни других. Всего — около 400 моделей с API-доступом. 🟢Генерация текста. 🟢Создание изображений. 🟢Видео-модели. 🟢Синтез речи и звука. 🟢Мультимодальные пайплайны. По сути — готовый полигон для экспериментов, стартапов и pet-проектов. 📝 У каждой модели есть описание, документация, удобная фильтрация. Можно сразу тестировать. Чтобы найти модели с API: 1. Заходишь на сайт 2. Открываешь раздел Models 3. Включаешь фильтр API-Inference И получаешь список моделей, которые можно дергать через API. 🤖 Если ты работаешь с ИИ, пишешь ботов или делаешь контент — это буквально бесплатный трамплин в продакшн. 👍 Сохраняем и пробуем ТУТ #soft #нейросеть #nn

Как я стал Python-разработчиком с зп 500к в 18 лет Без удачи и связей Я был обычным парнем, который: - Изучал десятки курсов и технологий - Получал сотни отказов - Выгорал и забивал на обучение И первую работу нашёл лишь спустя ДВА года. 😭 Совершил кучу ошибок и прошел по всем нерабочим путям. И в итоге нащупал рабочие решения. Записал видео, где рассказываю: - Почему я неэффективно обучался и как тебе этого избежать - Мои неудачные попытки поиска работы и выводы - Как можно было пройти этот путь быстрее на год Без бреда по типу "вкатись в питон за месяц" 😏 Смотри видео в закрепе моего канала

📦 PDF-Extract-Kit — инструмент, который превращает хаотичные PDF в аккуратные структурированные данные. 🧾 Вытаскивает таблицы в нормальный табличный формат. 🔢 Отдельно извлекает цифры, поля, блоки. 📝 Парсит текст с сохранением структуры. 📊 Работает даже с «кривыми» сканами и сложной вёрсткой. 🧠 Понимает layout документа, а не просто OCR-ит его. По сути — превращает PDF в чистые JSON / структурированные данные для дальнейшей обработки. Где пригодится: 🟢Студенты Быстро вытаскивают таблицы, цитаты и списки литературы из научных статей. 🟢Офис/фриланс Счета, договоры, акты, анкеты — вместо ручного копирования получаешь структурированные данные. 🟢Аналитика Можно автоматически забирать цифры из отчётов и загружать в свои системы. 💬 Прогнал через модель и получил чистую структуру. ⬇️ Сохраняем и пробуем #python #soft #github

🌟 С добрым утром!

⚡️ Telegram выкатил ЖИРНОЕ обновление — теперь это мини-комбайн для работы и общения 🔒 Теперь можно ЗАПРЕТИТЬ пересылку из лички В настройках профиля появилась функция, которая: 🚫 запрещает пересылку сообщений; 🚫 блокирует копирование текста; 🚫 не даёт сохранять медиа; 🚫 ограничивает скриншоты. Фактически — режим «только для твоих глаз». Подходит для приватных переписок, рабочих обсуждений и чувствительной инфы. 🖌 Стикеры за ОДИН тап Теперь любое фото можно превратить в стикер буквально в один клик: * вырезать фон; * убрать лишние объекты; * добавить текст, эмодзи или рисунки; * сохранить в Избранное; * собрать собственный стикерпак. Это уже не просто стикеры — это мини-фоторедактор внутри чата. 🖼 Прокачали GIF и редактор * GIF теперь можно подписывать перед отправкой. * Можно редактировать анимации: обрезать, добавлять текст, эмодзи. * Фоторедактор стал заметно мощнее. Telegram тихо превращается в лёгкий креативный инструмент. 📅 «Умные» даты и напоминания Если написать «завтра», «8 марта» или конкретное время — дата автоматически подсвечивается. Можно: * добавить событие в календарь; * поставить напоминание; * быстро синхронизировать планы. Плюс — можно менять формат даты и времени, особенно удобно при общении с людьми из других часовых поясов. 🤖 Боты стали умнее Теперь можно контролировать, как бот выводит ответы — по мере генерации, а не одной огромной простынёй текста. Удобно для ИИ-ботов и сложных запросов. 🔐 Авторизация через Telegram Теперь можно логиниться в сторонние сервисы прямо через Telegram — буквально в один тап. Без лишних регистраций и паролей. 📊 Появилось время голосования в опросах Теперь видно, сколько ещё идёт голосование — удобно для чатов и рабочих команд. Telegram перестаёт быть просто мессенджером. Это уже гибрид соцсети, редактора, планировщика и инструмента приватности. Обновляемся😱😱😱

😂 После того как поставил Мах С добрым утром! ☕️

⚡️БЕСПЛАТНЫЙ ДОСТУП К САМОЙ ХАЙПОВОЙ НЕЙРОСЕТИ NANO BANANA через Telegram https://youtu.be/-g5HCYZGcY0 Спасибо за поддержку 🫶 👉 Код в архиве ♎️ Код на GitHub 🖥 API #youtube

💻 Antidetect Tools — полный арсенал для анонимного серфинга. Если ты хоть раз сталкивался с антибот-системами или жёсткими проверками сайтов, то знаешь: обычных прокси или квн* будет маловато. Здесь нужны настоящие инструменты антидетекта, которые маскируют твои действия под человека. В этом репозитории собраны лучшие ресурсы: 🖥 Anti-detect браузеры — меняй отпечатки как перчатки. 📚 Библиотеки для антидетекта — интеграция прямо в код. 👊 Humanizing — эмуляция реального поведения. 🔐 Капча-решатели — обходи самые надоедливые проверки. 📲 SMS-сервисы для подтверждений. 🌍 Прокси для смены IP. ⚡️ Практические советы по антидетекту. 🔗 Репозиторий Must-have подборка для ресёрча, тестирования и повышения приватности. Сохраняй, чтобы не потерять 💾 #soft #github #pentest

🌟 С добрым утром! ☕️

💻 Scrapling — парсим весь интернет в один клик Не просто ещё одна Python-библиотека для парсинга страниц. Это — адаптивная экосистема, которая не ломается от первого же апдейта сайта и умеет самостоятельно находить ваши данные, даже если структура DOM поменялась. 🚫 Забудьте про бесконечный ребейз селекторов, бессмысленные переписывания парсеров и костыли на продакшене. Scrapling — это: ✔️ Python-фреймворк от одного запроса до масштабного краулера. ✔️ Адаптивный парсер, который «понимает» изменения DOM. ✔️ Мощный набор инструментов для обхода анти-бота и динамического контента. ✔️ Библиотека, которую можно запустить в пару строк кода и она работает. ⚙️ Простая установка:

pip install scrapling

😰 Минимальный пример на Python

from scrapling.fetchers import StealthyFetcher

page = StealthyFetcher.fetch("https://example.com", headless=True)
titles = page.css(".post-title", adaptive=True).getall()
print(titles)

🪄 Адаптивные селекторы Scrapling может обучить ваш парсер тому, как выглядят нужные элементы, и повторно находить их, даже если сайт их перемещает или перестраивает. 🕸 Обход анти-ботов и динамики Умеет обходить защиту сайтов (например, Cloudflare Turnstile) из коробки, а также загружать страницы через полноценный браузер (Playwright). ⚡️ Spider-фреймворк с паузами/возобновлением Может работать как полноценный краулер с: * параллельными сессиями * автоматической ротацией прокси * возможностью паузы и продолжения * статистикой в реальном времени — и всё это без тонны кода. ♎️ GitHub/Инструкция #python #soft #github

⚠️ Большинство ошибок в машинном обучении начинаются не с модели, а с окружения. Конфликты библиотек, «падающие» ноутбуки, хаос в зависимостях — знакомо? 🦾 На открытом вебинаре OTUS мы разберём, как с нуля выстроить стабильную и воспроизводимую среду для ML-разработки. Настроим Python, виртуальные окружения, Jupyter и VS Code, покажем рабочую структуру ML-проекта и подходы к управлению зависимостями. Вы увидите, как перейти от разрозненных ноутбуков к полноценной инженерной практике: аккуратный код, понятная структура, предсказуемые сборки. Это база, без которой невозможно расти в ML и Data Science. ➡️ Встречаемся 26 февраля в 18:00 МСК в преддверие старта курса «Специализация Machine Learning». Присоединяйтесь и заложите правильный фундамент для карьеры ML-инженера: https://otus.pw/r70p/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576