📚Python Books

Открыть в Telegram

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

Больше

Сеть:Machinelearning Россия19 145 Технологии и приложения4 021...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала 📚Python Books

Канал 📚Python Books (@pythonlbooks) является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 33 929 подписчиков, занимая 4 021 место в категории Технологии и приложения и 19 145 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 33 929 подписчиков.

Согласно последним данным от 23 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -215, а за последние 24 часа — -15, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 14.21%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 0 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 0 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 - @haarrp @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 24 июня, 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.

33 929

Подписчики

-1524 часа

-397 дней

-21530 день

4 820

Просмотры поста

Нет данных24 часа

Нет данных48 часов

14.21%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

33 929

Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения. Причина часто не в модели. LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом. Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества. На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять. Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами. Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации. Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFHDDppZ Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHDDppZ

33 929

Один из лучших вводных материалов по прикладной линейной алгебре, который мне попадался. Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами: • подгонка данных • машинное обучение • оптимизация • обработка изображений • системы управления Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science. PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf

33 929

Теперь на GitVerse — зеркало PyPI! ⚡️ Python‑пакеты переехали на российскую платформу для разработчиков GitVerse — теперь зависимости подтягиваются быстрее, а пайплайны не зависят от доступности внешнего PyPI. Остаётся только выбрать: установить зеркало как основной источник или оставить как «страховку». Гайд по подключению.

33 929

⚡️ Machine Learning Roadmap 2026: большая карта входа в ML без сказок про “нейросети за месяц Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps и даже вабкодинга. Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и что должно получиться на практике после каждого этапа. Roadmap разбит на 7 треков: 1. Фундамент: Python, математика, статистика, инструменты 2. Классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация 3. Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop 4. LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты 5. Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность 6. MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, monitoring, serving 7. Специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety Roadmap не продаёт иллюзию “обучил модель - стал ML-инженером”. В реальной работе много времени уходит на данные, метрики, деплой, мониторинг, воспроизводимость и разбор ошибок. Модель - только часть системы. Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сеньором. Она ускоряет того, кто уже понимает базу. Без базы человек просто становится оператором Copilot, который не может объяснить, почему всё сломалось. По времени тоже без сказок: 1. 0-3 месяца: математика, классический ML 2. 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch 3. 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты 4. 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация Тут же собрано 7 болших бесплатных курсов по машинному обучению, математике и вайбкодингу! Если давно хотели зайти в ML системно, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и “топ-10 библиотек”, это хороший ориентир. https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap

33 929

🖥 Python в 2026 - уже не просто «первый язык программирования». Это инструмент, с которым можно автоматизировать задачи, писать скрипты, собирать проекты, работать с данными, делать ботов и использовать ИИ как ускоритель разработки. Но есть проблема: большинство новичков учат Python кусками. Немного синтаксиса, пару задачек, немного теории - и потом ступор: «а что с этим делать дальше?» Этот курс сделан иначе. Здесь упор на реальную практику: вы не просто смотрите уроки, а постепенно учитесь писать код, разбирать ошибки, собирать рабочие решения и понимать, как Python применяется в нормальных задачах. Что внутри: - Python с нуля понятным языком - практика вместо бесконечной сухой теории - реальные задачи и проекты - автоматизация рутины - работа с файлами, данными и API - понятная логика программирования - современный подход к разработке с ИИ - отдельный акцент на вайбкодинг Вайбкодинг -это умение правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и ускорять работу без слепого копирования. В 2026 году это уже не бонус, а нормальный навык разработчика. Сегодня скидка 60 процентов: https://stepik.org/course/288218/info

33 929

🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам» На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior. Маршрут собран под современный Python: - Python 3.13+ - free-threaded mode без GIL - JIT - uv вместо боли с pip/venv/poetry - ruff, pyright, pytest, hypothesis - async-first подход - типизация - CPython внутри - web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура. Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс. Для новичков - понятный путь без хаоса. Для джунов - способ закрыть дыры. Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь. Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python. https://github.com/justxor/pythonroamap2026

33 929

Repost from Data Science

Can LLM agents explore codebases and reason about code semantics without executing the code 📗 Read @datascienceiot

33 929

🔥 Продвинутый Rust без учебных игрушек Базу уже прошли? Тогда следующий шаг - production-разработка. На Stepik идет скидка 60% на продвинутый курс по Rust для тех, кто хочет не просто знать синтаксис, а строить реальные системы. Внутри: async, unsafe, gRPC, lock-free, observability, Kafka, NATS, axum, tower, CI/CD и канареечный деплой. Финальный проект - production-ready feed-сервис от архитектуры до релиза. 21 модуль, 84 урока, 400+ проверочных шагов. Если хотите перейти от маленьких Rust-утилит к коммерческой разработке, сейчас хороший момент зайти: https://stepik.org/a/285608/pay

33 929

AI Engineering Building Applications with Foundation Models 📚 Read @pythonlbooks

33 929

Repost from Data Science

Introduction to Algorithms and Machine Learning 📗 Read @datascienceiot

33 929

📌 Нашли 15 сайтов с миллионами бесплатных книг Это не просто подборка, а реально огромные библиотеки от художки до научных статей, диссертаций и учебников. И главное базы постоянно обновляются • planetebook.com • oceanofpdf.com • freecomputerbooks.com • zlibrary.to • bookboon.com • gutenberg.org • manybooks.net • pdfdrive.com • digilibraries.com • openlibrary.org • standardebooks.org • librivox.org • getfreeebooks.com • authorama.com Если читаешь и прокачиваешься сохрани, пригодится

33 929

⚡️ Вышло большое обновление популярного курса- Ai AI агенты, которые реально работают в проде! Вы всё ещё пишете обёртки над ChatGPT и называете это «AI-продуктом»? Пока вы промптите - рынок переходит на агентные системы. Те, что принимают решения, ходят в API, работают с Postgres и Redis, управляют браузером через Playwright. И 90% таких систем ломаются между ноутбуком и продом. AI Agents Engineering - курс, который закрывает этот разрыв. LangGraph, AutoGen, Computer Use, LLMOps. 8 модулей, 120+ шагов - от архитектуры до деплоя в Docker. На выходе: реальный опыт на большой практической базе, а production-агент и навыки, за которые уже платят. 👉 48 часов действует скидка на курс 55 процентов: https://stepik.org/a/276971/

33 929

Repost from Анализ данных (Data analysis)

✔️ Вышел Cursor 3 - и это уже не просто AI-IDE, а полноценный центр управления ИИ-агентами Cursor окончательно сменил роль: теперь это не инструмент для кодинга, а оркестратор агентов. Что поменялось по факту: • запускаешь сколько угодно агентов - локально, по SSH или в облаке • работаешь сразу с несколькими репозиториями и окружениями • облачные агенты сами делают демки и скриншоты своих действий • при этом редактор никуда не делся - можно кодить вручную, когда нужно https://cursor.com/blog/cursor-3

33 929

Знаешь Python, но на собесы так и не зовут? Ты уже изучил Python до уровня уверенного джуна (а может, и мидла), но оффер больше 100 000₽ так и не получил? 🤯 Проблема не в твоих знаниях, пет-проектах и не в коде, который ты пишешь! Ты совершаешь 3 серьезные ошибки, о которых не говорят на курсах. Именно из-за них ты в роли "вечного ученика"

Я, Сергей Филичкин — ментор и основатель Python Академии, сам прошел этот путь и знаю эти ошибки изнутри (7+ лет в Backend)

У себя в телеграм-канале я рассказал о трех ключевых ловушках, из-за которых ты до сих пор сидишь на одном месте 🔥 Переходи по ссылке, чтобы не потерять еще больше времени, сил и денег!

33 929

Repost from Machinelearning

✔️ Xiaomi показала обновленную бионическую руку для робота CyberOne. Рука уменьшена в размерах на 60% и теперь практически совпадает по габаритам с ладонью взрослого человека.

Это не вопрос эстетики: при обучении робота через телеуправление оператором-человеком несовпадение пропорций приводит к деградации обучающих данных. Инженеры называют это «проблемой изоморфизма» и Xiaomi говорит, что решила ее.

Число активных степеней свободы выросло до 22–27, что на 83% больше, чем у предыдущей версии. Площадь тактильных сенсоров, покрывающих ладонь, подушечки и фаланги пальцев стала 8200 мм².

Увеличение площади дает возможность манипулировать объектами на ощупь, без опоры на компьютерное зрение: робот может закручивать винты и удерживать перо, не повредив его.

Для сбора обучающих данных Xiaomi использует тактильные перчатки. Оператор выполняет действия руками, а система в реальном времени записывает данные о захвате и передает их собственным ИИ-моделям компании. Предыдущие версии руки выходили из строя менее чем за 10 тыс. циклов захвата из-за износа компонентов. Новая конструкция прошла 150 тыс циклов ( это примерно 61 час непрерывной работы). Фишка апдейта - бионические потовые железы. Система микронасосов испаряет жидкость через каналы охлаждения, изготовленные с помощью передовых производственных технологий, и рассеивает около 10 Вт тепла.

Принцип заимствован у человеческого тела: испарение отводит тепло от встроенных моторов и предотвращает перегрев компактного корпуса при длительных силовых захватах.

Ранее Xiaomi продемонстрировала работу робота на реальной автомобильной сборочной линии - 3 часа непрерывной работы с показателем успешности 90,2%. Обновленная рука рассчитана на то, чтобы довести эту цифру до 99,9%. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

33 929

Как все представляют завтрак разработчика в 2026 году 🤩 На самом деле утро начинается с мысли: «Как кодить еще лучше?» Если вы уже освоили базу по языку программирования Python и ищете зону роста, пройдите бесплатный мини-курс в Академии Selectel. В программе: 🔸 набор инструментов и расширений, которые ускоряют создание кода; 🔸 гайд по работе с библиотекой Tkinter, чтобы создавать приложения с графическим интерфейсом; 🔸 инструкция по основам парсинга и многое другое. Закрепить полученные знания вы сможете тут же — эксперты собрали базу задач с готовыми ответами. Все материалы бесплатные. До роскошного завтрака осталось пройти курс в удобное время: https://slc.tl/c39g4?2W5zFJGJ56R

33 929

Python code for Artificial Intelligence Foundations of Computational Agents 📓 Book @datascienceiot

33 929

Хочешь узнать про тренды инженерной культуры и разработки в российских ИТ-компаниях? Тогда присоединяйся к ИТ-вечеру в стиле «Русское техно» от МТС Web Services. 🙌 Двери особняка в парке Сокольники в Москве распахнутся 26 марта, чтобы собрать вместе бэкенд- и ML-разработчиков, которые строят современные ИТ-решения. Участников ждут актуальные практики, мастер-классы, общение, игры и атмосфера вечеринки. Ты узнаешь: - какие инженерные культуры существуют у сильных ИТ-игроков на российском рынке, и как на них повлияло развитие ИИ; - как компании внедряют ИИ в процесс разработки; - как построить архитектуру для ИИ-агентов. Попробуешь на практике: - создать игру с помощью вайб-кодинга с MWS DevTools Agent; - создать ИИ-агента. Когда: 26 марта в 18:00 Москва + онлайн 👉 Количество участников ограничено, успей зарегистрироваться по ссылке.

33 929

Natural Language Processing with Python 📚 Read @pythonlbooks

33 929

Repost from Data Science

The Complete Guide to Building Skills for Claude 📚 Read @datascienceiot