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

📚Python Books

Открыть в Telegram

📚Python библиотека admin - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi

Больше

Сеть: MachinelearningРоссия19 195Технологии и приложения4 042...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала 📚Python Books

Канал 📚Python Books (@pythonlbooks) является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 33 180 подписчиков, занимая 4 042 место в категории Технологии и приложения и 19 195 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 33 180 подписчиков.

Согласно последним данным от 14 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -148, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.27%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.53% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 745 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 839 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“📚Python библиотека admin - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 15 ноября, 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.

33 180

Подписчики

-224 часа

-117 дней

-14830 дней

2 745

Просмотры поста

~ 83924 часа

~ 1 04048 часов

8.27%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

Загружаем данные

Похожие каналы

Больше каналов

Входящие и исходящие упоминания

---

Привлечение подписчиков

ноябрь '26нояб. '26

ноябрь '26

+31

в 0 каналах

октябрь '26

+82

в 0 каналах

Get PRO

сентябрь '26

+64

в 1 каналах

Get PRO

август '26

+89

в 1 каналах

Get PRO

июль '26

+117

в 0 каналах

Get PRO

июнь '26

+67

в 2 каналах

Get PRO

май '26

+63

в 0 каналах

Get PRO

апрель '26

+20

в 0 каналах

Get PRO

март '26

+49

в 2 каналах

Get PRO

февраль '26

+275

в 0 каналах

Get PRO

январь '26

+485

в 2 каналах

Get PRO

декабрь '25

+434

в 1 каналах

Get PRO

ноябрь '25

+521

в 5 каналах

Get PRO

октябрь '25

+293

в 0 каналах

Get PRO

сентябрь '25

+619

в 2 каналах

Get PRO

август '25

+1 070

в 1 каналах

Get PRO

июль '25

+1 143

в 1 каналах

Get PRO

июнь '25

+539

в 1 каналах

Get PRO

май '25

+534

в 3 каналах

Get PRO

апрель '25

+716

в 1 каналах

Get PRO

март '25

+646

в 14 каналах

Get PRO

февраль '25

+776

в 2 каналах

Get PRO

январь '25

+1 073

в 16 каналах

Get PRO

декабрь '24

+653

в 5 каналах

Get PRO

ноябрь '24

+1 221

в 1 каналах

Get PRO

октябрь '24

+1 895

в 5 каналах

Get PRO

сентябрь '24

+731

в 2 каналах

Get PRO

август '24

+679

в 2 каналах

Get PRO

июль '24

+776

в 4 каналах

Get PRO

июнь '24

+870

в 6 каналах

Get PRO

май '24

+862

в 40 каналах

Get PRO

апрель '24

+618

в 43 каналах

Get PRO

март '24

+721

в 21 каналах

Get PRO

февраль '24

+930

в 4 каналах

Get PRO

январь '24

+900

в 44 каналах

Get PRO

декабрь '23

+760

в 40 каналах

Get PRO

ноябрь '23

+395

в 7 каналах

Get PRO

октябрь '23

+598

в 19 каналах

Get PRO

сентябрь '23

+844

в 0 каналах

Get PRO

август '23

+899

в 0 каналах

Get PRO

июль '23

+675

в 0 каналах

Get PRO

июнь '23

+1 051

в 0 каналах

Get PRO

май '23

+1 617

в 0 каналах

Get PRO

апрель '23

+269

в 0 каналах

Get PRO

март '23

+438

в 0 каналах

Get PRO

февраль '23

+375

в 0 каналах

Get PRO

январь '23

+390

в 0 каналах

Get PRO

декабрь '22

+247

в 0 каналах

Get PRO

ноябрь '22

+408

в 0 каналах

Get PRO

октябрь '22

+439

в 0 каналах

Get PRO

сентябрь '22

+414

в 0 каналах

Get PRO

август '22

+314

в 0 каналах

Get PRO

июль '22

+337

в 0 каналах

Get PRO

июнь '22

+440

в 0 каналах

Get PRO

май '22

+1 583

в 0 каналах

Get PRO

апрель '22

+470

в 0 каналах

Get PRO

март '22

+1 846

в 0 каналах

Get PRO

февраль '22

+273

в 0 каналах

Get PRO

январь '22

+325

в 0 каналах

Get PRO

декабрь '21

+417

в 0 каналах

Get PRO

ноябрь '21

+698

в 0 каналах

Get PRO

октябрь '21

+299

в 0 каналах

Get PRO

сентябрь '21

+498

в 0 каналах

Get PRO

август '21

+323

в 0 каналах

Get PRO

июль '21

+537

в 0 каналах

Get PRO

июнь '21

+332

в 0 каналах

Get PRO

май '21

+332

в 0 каналах

Get PRO

апрель '21

+351

в 0 каналах

Get PRO

март '21

+325

в 0 каналах

Get PRO

февраль '21

+264

в 0 каналах

Get PRO

январь '21

+431

в 0 каналах

Get PRO

декабрь '20

+4 178

в 0 каналах

Дата	Привлечение подписчиков	Упоминания	Каналы
15 ноября	0
14 ноября	0
13 ноября	+5
12 ноября	+2
11 ноября	+4
10 ноября	+8
09 ноября	+3
08 ноября	0
07 ноября	+2
06 ноября	+1
05 ноября	+2
04 ноября	0
03 ноября	+2
02 ноября	+1
01 ноября	+1

Посты канала

Зачем вам Hugo и Jekyll? На Python теперь можно собрать статический сайт в три строки Разработчик nanodjango показал, как превратить Django в генератор статических сайтов без сложной конфигурации и десятков файлов. Всё приложение:


from nanodjango import Django

app = Django()
app.pages("/", path="pages")

Устанавливаем зависимости:


pip install nanodjango django-nanopages django-distill

Теперь достаточно положить Markdown-файлы в папку pages/. Они автоматически превращаются в страницы с поддержкой Django-шаблонов. Что особенно интересно: - Markdown и HTML с поддержкой frontmatter. - Автоматическая перезагрузка страниц при редактировании. - Генерация статического сайта одной командой. - Поддержка Django ORM, моделей и админки. - Возможность превратить проект в полноценное веб-приложение без переписывания с нуля. Сборка HTML:


nanodjango manage website.py distill generate \
  --output-directory=output/ --collectstatic

Самая необычная возможность: можно управлять контентом через Django Admin и базу данных, а на выходе получать обычные статические HTML-файлы без серверной логики. Подойдёт для документации, блогов, лендингов и небольших сайтов. https://nanodjango.dev/blog/2026-10-static-site-builder/

2	ИИ научили «телепатии»: модели передают друг другу внутренние представления вместо текста Обычно один ИИ-агент пишет сообщение, а второй читает его и заново обрабатывает. Swarm Telepathy, или SwaT, позволяет передавать KV-кеш - внутренние данные, которые модель накапливает при обработке контекста. Особенность метода - обмен между разными семействами моделей. Обучаемый преобразователь адаптирует кеш отправителя для получателя, позволяя пропустить повторную обработку переданного контекста. В экспериментах, объединяющих SwaT со сжатием KV-кеша, авторы получили в среднем на 40% выше точность и в четыре раза меньше времени, чем при текстовом общении. Проверки охватили 17 бенчмарков, 12 моделей и шесть семейств. Ещё интереснее эксперимент с изображениями: модель со зрением передавала информацию текстовой модели, и та отвечала на вопросы о картинке точнее, чем после получения текстового описания. При этом веса обеих моделей оставались замороженными. Для обучения связующего механизма потребовалось менее 50 млн токенов и менее одних GPU-суток. Это результаты исследовательских тестов, а не универсальное ускорение любых агентов. https://arxiv.org/abs/2610.15095	3 267
3	ИИ научили «телепатии»: модели передают друг другу внутренние представления вместо текста Обычно один ИИ-агент пишет сообщение, а второй читает его и заново обрабатывает. Swarm Telepathy, или SwaT, позволяет передавать KV-кеш - внутренние данные, которые модель накапливает при обработке контекста. Особенность метода - обмен между разными семействами моделей. Обучаемый преобразователь адаптирует кеш отправителя для получателя, позволяя пропустить повторную обработку переданного контекста. В экспериментах, объединяющих SwaT со сжатием KV-кеша, авторы получили в среднем на 40% выше точность и в четыре раза меньше времени, чем при текстовом общении. Проверки охватили 17 бенчмарков, 12 моделей и шесть семейств. Ещё интереснее эксперимент с изображениями: модель со зрением передавала информацию текстовой модели, и та отвечала на вопросы о картинке точнее, чем после получения текстового описания. При этом веса обеих моделей оставались замороженными. Для обучения связующего механизма потребовалось менее 50 млн токенов и менее одних GPU-суток. Это результаты исследовательских тестов, а не универсальное ускорение любых агентов. https://arxiv.org/abs/2610.15095	1
4	👨🏻‍🎓Хотите сменить профессию, но не знаете, с чего начать? Кибербезопасность можно освоить с нуля! Академия CyberYozh помогает войти в профессию людям разного возраста и с разным опытом, а потом помогает с трудоустройством: 🔹 есть карьерный модуль 🔹 резюме под нужную позицию 🔹 тестовые собеседования и консультации с HR. Начать можно с бесплатной карьерной консультации. На ней расскажут, как устроено обучение, какие направления есть в профессии (пентест, защита, SOC-аналитика) и с чего лучше стартовать именно вам. Есть рассрочка: первые 6 месяцев платежи вносить не нужно. Подробные условия объяснят менеджеры. 👉 Записаться на консультацию	2 270
5	📓 Лейденский университет выложил бесплатный учебник по ИИ-агентам на 472 страницы Учебник Agentic Large Language Models на 472 страницы: от токенизации до мультиагентных систем, с практическими кейсами и сайтом курса. Что внутри Книга разбита на семь частей. Первая посвящена языковому моделированию: токенизация, эмбеддинги, механизм внимания, весь пайплайн обучения от сбора данных до выравнивания, законы масштабирования, маленькие модели и энергопотребление. Вторая рассказывает о рассуждениях: chain of thought, саморефлексия, мультимодальные модели, vision-language-action модели для роботов, модели мира и метаобучение. https://uproger.com/agentic-llm-uchebnik-leiden/	4 061
6	100 вопросов на Python Senior: к чему готовиться на собеседовании в 2026 Вышла подборка из 100 вопросов для собеседования на Python Senior с развёрнутыми ответами и рабочими примерами кода. Уровень там явно выше «чем список отличается от кортежа». Первый большой блок про внутренности CPython: как устроен объект, как работают подсчёт ссылок и сборщик мусора, зачем нужен weakref при циклических ссылках. Дальше идёт конкурентность. Почему существует GIL, когда потоки всё ещё полезны, что даёт free-threaded Python по PEP 703 и как выбирать между threading, multiprocessing и asyncio, включая TaskGroup и структурную конкурентность. Отдельно разобраны дескрипторы и метаклассы, декораторы с параметрами, генераторы и yield from. По типизации есть современный синтаксис дженериков из PEP 695, Protocol и сужение типов через TypeIs. В конце вопросы про профилирование и поиск узких мест, стандартную библиотеку, тестирование и архитектуру, зависимости и безопасность в продакшене. Свежие изменения из Python 3.13 и 3.14 тоже учтены: экспериментальный JIT, отложенные аннотации и отдельный GIL на каждый интерпретатор. Полезно и тем, кто идёт на собеседование, и тем, кто сам их проводит. https://uproger.com/voprosy-na-sobesedovanii-python-senior/	5 878
7	📘 195 страниц математики, чтобы понять, как устроен Generative AI Вышла The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer — компактная книга, которая объясняет математическую основу современных генеративных моделей без ухода в бесконечную теорию. Внутри: - PCA и probabilistic PCA; - VAE; - diffusion models; - normalizing flows; - autoregressive models; - GAN и Wasserstein GAN; - energy-based models. Автор показывает, как они математически связаны между собой и откуда выводятся основные идеи. Подойдёт тем, кто уже пользуется LLM и diffusion-моделями, но хочет разобраться глубже, чем на уровне «вот нейросеть, вот loss». 195 страниц, один цельный маршрут по фундаменту Generative AI. PDF: https://arxiv.org/pdf/2605.29713	5 033
8	Учить Rust через язык, который уже знаешь. Microsoft собрала бесплатную коллекцию руководств: Rust для разработчиков на C/C++, C# и Python. Вместо объяснений с нуля каждый гид опирается на знакомые концепции и показывает, что в Rust устроено иначе. Есть и материалы для тех, кто уже пишет на Rust: асинхронность, продвинутые паттерны, проектирование с помощью типов и инженерные практики. Книги Microsoft - https://microsoft.github.io/RustTraining/	3 801
9	Бесплатная книга по Physics-based Deep Learning 461-страничный учебник о применении глубокого обучения в физических симуляциях. Внутри: - Physics-Informed Neural Networks - физические ограничения в loss-функциях - дифференцируемые симуляции - обучение с подкреплением - моделирование неопределённости - практические примеры в Jupyter Notebook Полезно для изучения научного ML, PINN и нейросетевого решения физических задач. https://arxiv.org/abs/2109.05237	4 580
10	📘 Elementary Probability for Applications - бесплатная книга по теории вероятностей 163 страницы с базой по вероятностям и прикладными примерами. Подойдёт тем, кто хочет нормально разобраться в случайных событиях, распределениях, ожиданиях и других основах, которые постоянно встречаются в Data Science и Machine Learning. Хороший компактный материал без перегруза. https://clcoding.com/2026/07/elementary-probability-for-applications.html	4 456
11	🔥 Хак в Django: Meta.indexes можно использовать для собственных миграций Оказывается, models.Index в Django можно превратить почти в универсальную migration-операцию. Идея: class CustomMigrationOperation(models.Index): def create_sql(self, model, schema_editor, kwargs): ... def remove_sql(self, model, schema_editor, kwargs): ... А затем добавить её прямо в модель: class Meta: indexes = [CustomMigrationOperation()] После этого makemigrations сам подхватит изменение, а migrate выполнит нужный SQL. Почему это работает: Index уже умеет генерировать SQL через create_sql() и remove_sql(). Так можно описывать не только индексы, но и: triggers table comments security labels другие schema-level настройки Автор использовал этот приём для PostgreSQL Anonymizer, чтобы правила анонимизации жили рядом с моделью и автоматически попадали в миграции. Подход довольно hacky, но как способ расширить механизм миграций Django — очень интересный. https://www.better-simple.com/django/2026/09/02/nifty-feature-use-index-for-custom-migrations/	4 225
12	📚 Бесплатный 17-страничный PDF по Hidden Markov Models Короткий и плотный разбор HMM от Stanford. Внутри: - скрытые состояния и наблюдения - transition и emission probabilities - вычисление вероятности последовательности - Forward algorithm - Viterbi algorithm - обучение параметров модели - базовые примеры применения Хороший материал, чтобы быстро понять HMM без огромного учебника. PDF: https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/A.pdf	4 157
13	MIT бесплатно выложил 920-страничный учебник Mathematics for Computer Science. Это большой курс по математике, которая реально нужна в Computer Science. Внутри: - логика и доказательства - множества и отношения - индукция - графы - теория чисел - рекуррентные соотношения - комбинаторика - вероятность - дискретные структуры и алгоритмическое мышление Хорошая база для алгоритмов, теории вычислений и более серьёзного изучения CS. 📗 PDF доступен бесплатно.	4 055
14	🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы. Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач» 63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой. Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода. Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии. Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI. ⏳ 72 часа скидка 55% https://stepik.org/a/295921	3 345
15	🔥 Face Anything - восстановление 4D-лица из любой последовательности изображений На ECCV 2026 представили Face Anything - unified feed-forward модель для высокоточного 4D face reconstruction и плотного трекинга лица. Ключевая идея - canonical facial point prediction: каждому пикселю назначается нормализованная координата лица в общем каноническом пространстве. Это позволяет объединить dense tracking и динамическую реконструкцию в одну задачу и получать: * стабильную геометрию между кадрами * точные соответствия facial points * 4D-реконструкцию из произвольной последовательности изображений Код: https://github.com/kocasariumut/FaceAnything	3 191
16	Интегрируйте OCR в ваш Python-продукт за 15 минут 🚀 Создаёте SaaS, автоматизируете B2B или собираете ИИ-агентов на Python? Забудьте про облачные костыли и отправку конфиденциальных данных на чужие сервера! Provision OCR — российский движок для локального распознавания документов в защищенном контуре. ⚡️ Python-friendly: интеграция через REST API и gRPC для FastAPI, Django или Flask. ⚡️ Docker-ready: быстрый запуск в один контейнер без сложной настройки окружения. ⚡️ 100% локальности: полное соответствие требованиям безопасности. ⚡️ Производительность: от <3 сек/стр. на GPU (RTX 2070+) или работа на CPU, точность до 99%. ⚡️Готовые шаблоны любых документов на русском: договоры, счета-фактуры и другие. 💻 Пример интеграции с Django: https://github.com/Provision-Labs/Django_OCR_UI 💡 Дистрибутив в нашем Telegram-канале: @ProvisionLabs #Python #Django #FastAPI #OCR #ProvisionOCR #Backend #OnPremise #AI #DevOps #OpenSource #ИИ	2 662
17	+1 📚 Бесплатная работа по Information Geometry и Fisher–Rao Distance Исследование посвящено численному приближению расстояния Fisher–Rao между многомерными нормальными распределениями. Внутри разбираются: - Fisher–Rao Distance - Information Geometry - Fisher Information - KL и Jeffreys Divergence - статистические многообразия и геодезические - SPD-матрицы - Mahalanobis Distance - численные методы приближения Полезно для ML-исследователей, data scientists, статистиков и тех, кто изучает продвинутую теорию вероятностей. Бесплатный PDF: https://arxiv.org/pdf/2302.08175	2 769
18	+1 Нет текста...	1
19	📚 Бесплатная книга по causal inference + ML Applied Causal Inference Powered by Machine Learning and AI - большая открытая книга про причинно-следственный анализ с современным уклоном в машинное обучение и AI. Внутри: * causal graphs и DAG * потенциальные исходы * A/B и observational data * propensity score * matching и weighting * heterogeneous treatment effects * Double/Debiased Machine Learning * causal forests * uplift и policy learning * связь causal inference с современными ML-моделями Подойдёт тем, кто хочет выйти за пределы обычной корреляции и разбираться, что действительно влияет на результат. 496 страниц, PDF доступен бесплатно: http://arxiv.org/abs/2403.02467	2 625
20	10 бесплатных книг по программированию, которые можно читать прямо с GitHub 1. The Rust Programming Language https://github.com/rust-lang/book 2. Rust by Example https://github.com/rust-lang/rust-by-example 3. The Little Book of Rust Books https://github.com/lborb/book 4. Python Data Science Handbook https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook 5. Dive Into Deep Learning https://github.com/d2l-ai/d2l-en 6. Probabilistic Machine Learning https://github.com/probml/pml-book 7. Algorithms for Decision Making https://github.com/algorithmsbooks/algforopt-notebooks 8. Operating Systems: Three Easy Pieces https://github.com/remzi-arpacidusseau/ostep-homework 9. Crafting Interpreters https://github.com/munificent/craftinginterpreters 10. Free Programming Books — огромная библиотека бесплатных книг по Python, Java, C++, Go, AI, SQL, Linux и десяткам других тем https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books Последний репозиторий особенно полезен: там собрана огромная регулярно обновляемая база легально доступных книг и учебных материалов по программированию.	2 738

Посмотреть все записи