Pro Python • IT

👅 LLMs-from-scratch — создание языковых моделей с нуля Практическое руководство по реализации современных языковых моделей (включая GPT) на чистом Python и PyTorch. Идеально для изучения архитектуры LLM без использования готовых библиотек. 🛑Главная задача: Понять внутреннее устройство трансформеров и механизмов self-attention через построение моделей поэтапно — от токенизации до генерации текста. Установка (клонирование репозитория):

git clone https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch.git
cd LLMs-from-scratch
pip install -r requirements.txt

Упрощенный пример для наглядности:

from src.model import GPT
# Создание экземпляра модели
model = GPT(vocab_size=10000, n_heads=8, n_layers=6)
# Обучение модели
model.train(text_data, epochs=10)

💻 GitHub ❗️ Ключевое преимущество: Полная прозрачность реализации — каждый компонент (positional encoding, multi-head attention) написан вручную с пояснениями в Jupyter-ноутбуках. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

У вас большой проект и тестирование похоже на тушение пожаров?🔥Значит пора оптимизировать ручные процессы! 👨‍💻Готов выйти на проект тестировщик-автоматизатор (Python). Дмитрий Ш. AQA Senior. Опыт: 10 лет. Ставка: 2800 руб./ч. ⌨ Функциональное, автоматизированное, регрессионное, дымовое, интеграционное (API), кроссбразерное, GUI. Есть опыт и в тестировании безопасности. В чём суперсила?  1. Может отлично и оперативно развернуть инфраструктуру: создать и  настроить все необходимые компоненты для автоматического тестирования с использованием Python. Тесты будут выполняться быстрее и без участия человека, а значит кол-во багов снизится. Ещё такие тесты легко масштабировать и повторять сколько угодно. Это маст-хэв для крупных проектов: приложений, бэкенд-систем, API-сервисов и т.д. 2. Дмитрий очень круто пишет документацию. Этот скилл влияет на повышение эффективности работы всей команды и приводит к сокращению затрат на разработку, ускорению релизов, повышению качества продукта и улучшению пользовательского опыта. 🎯Запросите резюме в телеграм-боте прямо сейчас. Там же можно записаться на бесплатную QA-консультацию или скачать экспертные IT-гайды. Реклама. ООО "ЛАБОРАТОРИЯ КАЧЕСТВА". ИНН 7728697541. erid: 2W5zFGemroa

📢 Python vs Javascript vs Java ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

Получите IT профессию с официальным ДОКУМЕНТОМ! Не просто курсы – а полноценное образование с дипломом о профессиональной переподготовке или удостоверением о повышении квалификации, внесенным в Росреестр! Выбирайте направление: -Web-разработчик -Инженер MikroTik -Специалист по AI и машинному обучению -Сетевой инженер -Linux-администратор -Python-программист -DevOps-инженер -Администратор Windows Server -Специалист по слаботочным сетям (СКС) Ваши гарантии: ✅Законный документ о квалификации ✅Право на ведение профдеятельности ✅Весомое преимущество при трудоустройстве ✅Поддержка ментора ✅Дистанционное обучение Инвестируйте в будущее – получите не только знания, но и официальную профессию! Перейти на сайт #реклама 16+ dms-it.ru О рекламодателе

👁 PDFPlumber — продвинутый парсер PDF Библиотека для точного извлечения текста, таблиц и метаданных из PDF-документов с сохранением структуры и позиционирования элементов. ‼️Главная задача: Детальный анализ PDF с возможностью вытаскивать таблицы как pandas DataFrame и визуализировать расположение текста на странице. Установка библиотеки:

pip install pdfplumber

Пример использования:

import pdfplumber
with pdfplumber.open("file.pdf") as pdf:
    first_page = pdf.pages[0]
    table = first_page.extract_table()
    print(table)

💻 GitHub ⭐️ Ключевое преимущество: Поддержка сложных PDF с объединенными ячейками таблиц и точными координатами текста — в отличие от простых текстовых экстракторов. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

Регистрируйтесь на Yandex Ecom Open Air 8 августа Море инсайтов для бизнеса, музыкальный open-air, лекции и нетворкинг. Участие бесплатно! Зарегистрироваться #реклама 18+ ecomfest.ru О рекламодателе

☕️ Это противостояние вечно Узнал себя? 👍 – да 👀 – нет ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

Такси для бизнеса. Яндекс Go Оптимизируйте свои расходы и повысьте эффективность бизнеса с Яндекс Go Узнать больше #реклама business.go.yandex О рекламодателе Реклама на Яндексе

👁 EasyOCR – инструмент для оптического распознавания текста EasyOCR – это библиотека на Python, которая позволяет легко извлекать текст из изображений и PDF. Она поддерживает более 80 языков и идеально подходит для автоматизации обработки документов. ‼️Основная задача: Распознавание текста на изображениях с высокой точностью, даже в сложных условиях (разные шрифты, низкое качество). Установка библиотеки:

pip install easyocr

Пример использования:

import easyocr

reader = easyocr.Reader(['ru', 'en'])  # Выбираем языки (русский и английский)  
result = reader.readtext('image.jpg')  # Распознаём текст  
print(result)  # Выводим результат

💻 GitHub ⭐️ Главный плюс: Поддержка множества языков из коробки и простота интеграции в Python-проекты. Отлично подходит для задач автоматизации, анализа документов и обработки изображений. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

Крупнейший университет искусственного интеллекта Приглашаем на бесплатный однодневный интенсив по AI! Освой искусственный интеллект для профессионального роста: создавай нейросети, автоматизируй бизнес-задачи и зарабатывай на AI-решениях. ✨ 8 000+ студентов со всего мира ✨ 600+ AI-проектов, созданных студентами ✨ Сборная Университета — победители крупнейших AI-хакатонов России ✨ Стажировки в крупнейших компаниях России (РЖД, Ростелеком, РУДН, Совкомбанк, Самолет и другие) ✨ Трудоустраиваем выпускников в крупнейшие компании (Яндекс, ВТБ, Сбербанк, Роскосмос и другие) Будем рады видеть тебя в наших рядах! Узнать больше #реклама 16+ neural-university.ru О рекламодателе

🤓 Топ 10 команд Git, которые должен знать каждый разработчик

🛑 git init – Инициализация репозитория 🛑 git clone – Клонировать удалённый репозиторий 🛑 git add . – Добавить изменения в индекс 🛑 git commit -m "" – Зафиксировать изменения 🛑 git push – Отправить изменения на удалённый репозиторий 🛑 git pull – Получить изменения с удалённого репозитория 🛑 git branch – Просмотр веток 🛑 git checkout -b – Создать и переключиться на ветку 🛑 git merge – Слить ветки 🛑 git log – Просмотр истории

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

💃 С понедельником, кодеры ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Codeв

На покере не заработать в 2025 — ИИ и боты уничтожают новичков, румы закрывают, деньги не вывести, а предсказать доход невозможно. Но так думают только те, кто не знает базы. Если учиться у топовых игроков, ты структурируешь знания, победишь дисперсию и сможешь выйти в плюс за несколько месяцев. Почитайте канал PokerHUB. Там профессионалы с общими призовыми более 2 000 000$ делятся игровыми стратегиями, бесплатно обучают новичков и создают сильное комьюнити. Там есть буквально всё, чтобы зарабатывать на покере, не теряя кайф.

💌 Как превратить сложные данные в простые за несколько строк кода glom – это библиотека для обработки и трансформации данных в Python. Она помогает легко извлекать, преобразовывать и структурировать сложные данные, такие как JSON или вложенные словари. ✅ Ключевая функция: Позволяет работать с глубоко вложенными структурами данных через простой и читаемый синтаксис, заменяя многострочные операции цепочками .get() или вложенными циклами. Установка библиотеки:

pip install glom

Пример использования:

from glom import glom

data = {'a': {'b': {'c': 'Hello, glom!'}}}
result = glom(data, 'a.b.c')  # Достаём значение по цепочке ключей
print(result)  # Вывод: 'Hello, glom!'

💻 GitHub ⚡️ Главный плюс: Уменьшает сложность кода при работе с глубоко вложенными структурами, делая его чище и удобнее для поддержки. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

Приглашаем на Yandex Neuro Scale В этом году главная конференция Yandex Cloud объединит разработчиков, архитекторов, инженеров и IT-руководителей, чтобы обменяться опытом и увидеть, как работают технологии, которые меняют индустрии. 7 тематических треков, 50+ докладов, реальные бизнес-кейсы и нетворкинг! ✨Участие бесплатное, нужно только зарегистрироваться!✨ Зарегистрироваться #реклама 16+ scale.yandex.cloud О рекламодателе Реклама на Яндексе

😼 Самое сложное в удалёнке — объяснить коту, что клавиатура — это не грелка ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

😌 DockerPyze – удобная библиотека для работы с Docker из Python Позволяет управлять Docker-контейнерами прямо из Python-кода — запускать, останавливать и проверять их статус без сложных команд. 🛑 Зачем нужно: Чтобы автоматизировать работу с Docker через простые Python-скрипты вместо ручных команд в терминале. Установка библиотеки:

pip install dockerpyze

Пример использования:

from dockerpyze import DockerClient

# Подключаемся к Docker
docker = DockerClient()

# Получаем список всех контейнеров
containers = docker.list_containers()
print(f"Запущено контейнеров: {len(containers)}")

💻 GitHub 🚨 Преимущества: 🔵Работает со всем, что умеет Docker. 🔵Команды как в Python — понятные и читаемые. 🔵Не нужно самому разбирать ошибки — библиотека сделает это за вас. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

Регистрируйтесь на Yandex Ecom Open Air 8 августа Море инсайтов для бизнеса, музыкальный open-air, лекции и нетворкинг. Участие бесплатно! Зарегистрироваться #реклама 18+ ecomfest.ru О рекламодателе

🔰 Анонимная функция в Python ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

🦶 Aiometer — управление параллельными запросами в Python Библиотека для контроля нагрузки при выполнении асинхронных HTTP-запросов или любых других корутин. Позволяет ограничивать количество одновременных операций с гибкими настройками. 👉 Главная функция: Ограничивает RPS (запросов в секунду) и количество одновременных соединений — защищает сервисы от перегрузки при парсинге или работе с API. Установка библиотеки:

pip install aiometer

Пример использования:

import aiometer
import httpx

async def fetch(url):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        return await client.get(url)

urls = [...]  # Список URL
results = await aiometer.run_on_each(fetch, urls, max_per_second=5)

💻 GitHub ❕ Преимущество: Интеграция с asyncio и anyio + поддержка кастомных лимитеров. Замена самописным «костылям» с семафорами. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code