Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

Python 🇺🇦

Закрытый канал

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Больше

Сеть:ChatGPT | Штучний нейрон Украина3 103 Технологии и приложения6 595...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python 🇺🇦

Канал Python 🇺🇦 языкового сегмента Украинский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 19 929 подписчиков, занимая 6 595 место в категории Технологии и приложения и 3 103 место в регионе Украина.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 929 подписчиков.

Согласно последним данным от 28 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -196, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.26%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.35% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 845 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 066 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 9.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 29 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.

19 929

Подписчики

-724 часа

-577 дней

-19630 дней

1 845

Просмотры поста

~ 1 06624 часа

~ 1 26848 часов

9.26%

Коэффициент вовлеченности

~ 2

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

19 929

Microsoft представила Agent Framework — бібліотеку на Python для створення AI-агентів і multi-agent воркфлоу Це прямий спадкоємець ідей Semantic Kernel та AutoGen — інструментів, які першими нормально оформили концепцію агентів і їх оркестрації. Тепер усе зібрано в одному фреймворку з новими можливостями

Що дає Agent Framework: • прості абстракції для single- та multi-agent патернів • керування станом і потоками • type safety • фільтри й телеметрію • широку підтримку моделей та ембеддингів

Python

19 929

😁 Python

19 929

Шпаргалка з Python: охоплює структури даних (list, dict, set), функції та аргументи за замовчуванням, comprehensions, класи й наслідування, property та методи, керування потоком виконання (if/for/while), роботу з модулями, стиль коду (PEP8) і базові патерни Python

19 929

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

Я тільки що відкрив для себе schemdraw — бібліотеку Python, яка перетворює код на акуратні та наочні електричні схеми. Більше ніякого перетягування проводів у незручних графічних інтерфейсах користувача. Чистий код для резисторів, логічних елементів тощо. Повна кастомізація всіх елементів. pip install schemdraw і можна починати малювати. Python'er

19 929

Що виведе код?

Anonymous voting

19 929

Python

19 929

Жиза Python

19 929

Шпаргалка NumPy: основи масивів ndarray, створення й типи даних, індексація та зрізи, векторизовані операції, агрегування (mean, sum, std), булева логіка, сортування, робота з випадковими числами та базові перетворення форм Python

19 929

Енергоефективний транспайлер Python → Rust Depyler перетворює код у швидкий і безпечний Rust, знижуючи енергоспоживання на 75–85%. Підтримує тестування, CI/CD та інтеграцію з AI Python

19 929

Flask – створюємо вебдодаток У відео створюється простий вебдодаток на Python: маршрути, шаблони, обробка форм Python

19 929

Repost from нейрокомедія: ІТ, ШІ та 🤖

Колеги, запам'ятовуємо 😁 @co_media

19 929

Шукаєш ідеї та готові рішення для LLM-проєктів? Є корисний репозиторій — awesome-llm-apps. Це збірка production-готових AI-додатків, які можна запускати вже сьогодні

Всередині: • RAG-проєкти з готовим кодом • приклади AI-агентів • мультимодальні застосунки • базова архітектура для AI-SaaS

Тут немає «Hello World» і іграшкових демо — тільки реальні апки з логікою, інтеграціями й нормальною архітектурою Python

19 929

Правда Python

19 929

Що виведе код?

Anonymous voting

19 929

Python

19 929

Repost from GitHub'er

awesome-ai-memory При розробці агентів штучного інтелекту найбільш болючою темою є те, як надати великій моделі нормальну "довгу пам'ять". На ринку є безліч варіантів: векторні бази даних, графові бази даних, різні фреймворки пам'яті. Від вибору швидко починає боліти голова. На GitHub натрапив на проект awesome-ai-memory. Це, по суті, огляд інструментів навколо пам'яті штучного інтелекту, зібраних в одному місці. Інструменти чітко розділені на open-source і closed-source, зручно відразу відсіяти те, що не хочеться затягувати в продакшн з причин контролю і ліцензій. Є порівняння за базовою архітектурою сховища: Graph, Vector або гібрид (і те, і інше). Це прямо в точку, тому що зазвичай вибір залежить саме від цього. Далі все розкладене по категоріям: компоненти пам'яті, фреймворки розробки, оптимізатори і базові сховища, щоб шукати не за назвою, а за завданням. Список оформлений у вигляді таблиці: видно ключові відмінності між популярними проектами, такими як Cognee, Mem0, Zep і т. д., щоб не блукати у виборі інфраструктури. Якщо ви зараз будуєте AI-додаток або вивчаєте RAG-архітектуру, цю штуку дійсно варто зберегти як шпаргалку. 📁 Мова: #Python 100% ⭐️ Зірки: 434 ➡️ Посилання на GitHub Github'er

19 929

Розробник повністю відтворив архітектуру GPT-OSS-20B, написавши всі компоненти власноруч — без готових блоків. І все це працює на одній A100 SXM (80GB)

Що реалізовано: ▪️ RoPE з YaRN + NTK-by-parts для масштабування контексту ▪️ RMSNorm ▪️ SwiGLU з clamp’ом і residual-зв’язками ▪️ Mixture-of-Experts (MoE) ▪️ Self-Attention з оптимізацією через GQA ▪️ Learned sinks ▪️ Banded (ковзне вікно) attention ▪️ Підтримка KV-кешування

Бонус: є детальна документація з теорією кожного модуля + інструкції з налаштування та інференсу Python

19 929

Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI

❤️❤️❤️ Python'er

19 929

Шпаргалка “Python Syllabus”: навчальний план з Python — бази (типи даних, функції, колекції, цикли), ООП (класи, об’єкти, наслідування, винятки) та скриптинг (рядки, файли, командний рядок, аргументи) Python

19 929

Опануй Python разом з University of Helsinki • отримаєш офіційний сертифікат після завершення • пройдеш шлях від повного нуля до впевненого рівня • 14 насичених модулів із практичними завданнями Курс чекає на тебе тут Python