Python 🇺🇦
Закрытый канал
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python 🇺🇦
Канал Python 🇺🇦 языкового сегмента Украинский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 20 337 подписчиков, занимая 6 341 место в категории Технологии и приложения и 2 984 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 337 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -193, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 10.47%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.46% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 130 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 110 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 15.
- 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 27 августа, 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.
20 337
Подписчики
-724 часа
-517 дней
-19330 день
Архив постов
20 337
Автоматизуй дослідження з NotebookLM + Python
Notebooklm-py — це неофіційна бібліотека для роботи з Google NotebookLM, яка дозволяє автоматизувати дослідницькі задачі, генерувати контент і підключати AI-агентів. Підійде для прототипів, пет-проєктів і персональних тулів — працює як через Python, так і через CLI
Що вміє: • інтеграція з AI-агентами та Claude Code • автоматичний імпорт і обробка джерел • генерація подкастів, відео й навчальних матеріалів • робота через Python API та командний рядок • використання неофіційних Google APIPython
20 337
Repost from GitHub'er
Skyvern
Раніше автоматизація в Інтернеті залежала від аналізу DOM і XPath. Найбільше дратувало те, що як тільки сайт змінював розмітку, доводилося знову шукати непрацюючі селектори, виправляти код і заново запускати відладку.
Тепер можна спробувати Skyvern.
Це інструмент для автоматизації браузера з відкритим кодом, який використовує візуальні моделі ШІ для розпізнавання та розуміння вмісту сторінок.
Навіть якщо розмітка на сайті зміниться, він все одно спробує зберегти працездатний функціонал. Підтримує імітацію дій користувача, таких як заповнення форм, завантаження файлів, авторизація в обліковому записі та інші рутинні операції.
📁 Мова: #Python 61.9%
⭐️ Зірки: 17.8k
➡️ Посилання на GitHub
Github'er
20 337
BorgBackup — це open-source система резервного копіювання з дедуплікацією, написана на Python та C, яка допомагає ефективно та безпечно зберігати дані, навіть при обмеженому дисковому просторі або повільних мережах
Вона підтримує стиснення, шифрування, монтування бекапів як файлової системи та працює на Linux, macOS, BSD та Windows
Python
20 337
Автоматизація пентестів з використанням ML
DeepExploit допомагає фахівцям з кібербезпеки виявляти вразливості, генерувати налаштовувані вектори атак та проводити симуляції атак у реальному часі
2.1k stars
Python
20 337
Шпаргалка по Matplotlib tips & tricks: Transparency — прозорість для відображення щільності даних, Rasterization — оптимізація великих графіків через растр, Offline rendering — рендеринг без GUI через backend, Text outline — обведення тексту для кращої видимості, Multiline plot — побудова кількох ліній в одному графіку, Dotted lines — кастомні пунктирні лінії, Colorbar adjustment — налаштування кольорової шкали, Typography — покращення вигляду тексту та шрифтів, Remove margins — видалення зайвих відступів, Hatching — візерунки заливки, Colormap — робота з палітрами кольорів, Combining axes — поєднання різних осей в одному графіку
Python
20 337
Repost from GitHub'er
apple-silicon-accelerometer
Цей хлопець дійсно заліз у неофіційний сенсорний інтерфейс Apple?? Читає нерозкриті МЕМС-акселерометр і гіроскоп на MacBook з Apple Silicon
У вашому MacBook (M1/M2/M3/M4/M5) заховані МЕМС-акселерометр + гіроскоп, якими керує SPU (Sensor Processing Unit). Apple нікому про це не розповідала, в API-документації цього немає. Але фізично воно там є, можливо, це чіп Bosch BMI286.
Що вміє проект?
Через IOKit HID безпосередньо читає сирові дані:
▪️Акселерометр: 3-осеве прискорення, приблизно 800 Гц вибірка
▪️Гіроскоп: кутова швидкість, те саме
▪️Кут відкриття кришки: так, можна виявити, на скільки градусів відкритий екран
▪️Давач освітленості: через той самий інтерфейс заодно читається
Якщо покласти зап'ясток поруч із тачпадом, можна вимірювати пульс (балістокардіографія, BCG).
📁 Мова: #Python 76.3%
⭐️ Зірки: 573
➡️ Посилання на GitHub
Github'er
20 337
Repost from Codu - лампова IT спільнота
Серед розробників набирає обертів вайбкодинг, тож обережність не завадить
</Codu>
20 337
Шпаргалка по розширених можливостях Python: Sets & Dicts — робота з множинами та словниками (операції union, intersection, update, методи get, keys, values), Comprehensions — генерація списків і словників в один рядок, Functions — створення функцій з аргументами та значенням return, Classes — ООП (класи, наслідування, методи, @property), Code Structure — структура коду (відступи, модулі, імпорти), Logic & Flow — умови (if/elif/else) та цикли (for, while, continue, break)
Python
20 337
Безумний проєкт реалізував MicroGPT від Andrej Karpathy повністю на ПЛІС-логіці
Без GPU, PyTorch, CPU-інференсу
Лише трансформер, «зашитий» у залізо, який генерує понад 50 000 токенів за секунду
Ідея не в розмірі моделі, а в підході: інференс представлений як апаратний процес — пам’ять, лічильники, стани автоматів, таблиці пошуку та багатотактова арифметика
Що всередині: • фіксована арифметика Q4.12 • ваги в ПЗУ • переважно одна операція — матрично-векторне множення • 16-канальний потоковий блок обчислень • мультиплексування для Q/K/V, MLP і виходу моделіНайцікавіше — механізм уваги. У Python це одна формула, а в RTL перетворюється на цілий конвеєр: генерація Q/K/V, скалярні добутки, пошук максимумів, наближена експонента, накопичення, нормалізація та змішування значень Документація Python
