Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Python/ django
Відкрити в Telegram
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python/ django
Канал Python/ django (@pythonl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 60 121 підписників, посідаючи 2 197 місце в категорії Технології та додатки та 10 218 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 60 121 підписників.
За останніми даними від 04 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -587, а за останні 24 години на -16, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.69%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.68% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 023 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 212 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 15.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 05 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
60 121
Підписники
-1624 години
-1347 днів
-58730 день
Архів дописів
60 121
erid: 2W5zFH4RZRb
Градиентный спуск — это фундамент, на котором держится почти всё машинное обучение (machine learning) и глубокое обучение (deep learning). Как только модель не сходится, уходит в осцилляции или застревает — без понимания механики вы остаетесь без инструментов.
12 марта в 20:00 МСК на открытом уроке мы разберём, как модель на самом деле движется по многомерному ландшафту ошибок, почему путь к минимуму редко бывает прямым и какую роль играет шаг обучения.
🚀 Вы поймёте, как выбирать коэффициент скорости обучения (learning rate), чем отличаются классический, стохастический и продвинутые варианты градиентного спуска, как диагностировать сходимость и отличать реальное обучение от блуждания. Все ключевые идеи будут показаны на наглядных примерах на языке программирования Питон (Python) — без абстракций и чёрных ящиков.
➡️ Встречаемся в рамках курса «Machine Learning». Регистрация: https://otus.pw/m7LW/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
60 121
🌟 Создайте свой пиксельный офис с Star Office UI
Star Office UI — это интерактивная панель для многопользовательского сотрудничества, визуализирующая статус ваших AI помощников в реальном времени. Вы можете видеть, кто чем занят, что было сделано вчера и кто сейчас онлайн.
🚀 Основные моменты:
- Визуализация статусов AI: idle, writing, syncing и др.
- "Вчерашние заметки" для краткого обзора выполненной работы.
- Поддержка приглашения других участников в офис.
- Адаптивный интерфейс для мобильных устройств.
- Гибкие варианты публичного доступа.
📌 GitHub: https://github.com/ringhyacinth/Star-Office-UI
#python
@pythonl
60 121
🎥🚀 MOVA: Инновационная генерация видео и аудио
MOVA — это открытая модель, которая синхронно генерирует видео и аудио, устраняя проблемы каскадных пайплайнов. Она обеспечивает высокое качество и точную синхронизацию губ и звуковых эффектов, предлагая пользователям мощный инструмент для создания контента.
🚀Основные моменты:
- Бимодальная генерация: видео и аудио создаются одновременно.
- Высокая точность синхронизации губ и звуковых эффектов.
- Полностью открытый исходный код и доступные веса модели.
- Архитектура с асимметричными двойными башнями для лучшего взаимодействия модальностей.
📌 GitHub: https://github.com/OpenMOSS/MOVA
#python
60 121
⚡️ Как изучать любой GitHub-репозиторий за 5 минут с DeepWiki
Если ты открываешь чужой репозиторий и не понимаешь, с чего начать - не читай файлы вручную. Спроси код.
DeepWiki автоматически строит AI-wiki для любого проекта и позволяет задавать вопросы прямо к исходникам.
Как использовать:
1. Открой нужный репозиторий на GitHub
2. Замени в адресе:
github.com → deepwiki.com
3. Задай вопросы:
- Как устроена архитектура?
- С чего начинается запуск?
- Где реализована основная логика?
- Как работает конкретная функция?
Почему это работает:
- Документация может быть устаревшей
- README часто поверхностный
- Код — единственный источник истины
DeepWiki анализирует структуру проекта и объясняет её простым языком.
Когда особенно полезно:
- Быстрый онбординг в новый проект
- Подготовка к собеседованию
- Разбор open-source
- Понимание сложных библиотек
- Работа AI-агентов с кодом
Главная мысль:
Не читай сотни файлов — задавай вопросы репозиторию.
Пример
GitHub
https://github.com/karpathy/nanochat
// DeepWiki
https://deepwiki.com/karpathy/nanochat
Примеры вопросов:
- How does training work?
- Where is the main entry point?
- How is inference implemented?
- What are the key modules?
60 121
В Python 3.14 появилось решение, которое помогает избавиться от SQL-инъекций - t-strings 🔒
Проблема
Когда вы используете f-strings для SQL:
query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user_input}'"
admin'; DROP TABLE users; --
cursor.execute(
"SELECT * FROM users WHERE name = %s",
(user_input,)
)
query = t"SELECT * FROM users WHERE name = {user_input}"
safe = safe_sql(query)
60 121
🖥 Регулярные выражения для извлечения ссылок из HTML с помощью Python
Сохрани себе: извлечение всех ссылок со страницы с помощью регулярных выражений - это быстро и просто. Вот пример кода, который поможет тебе в этом.
import re
import requests
def extract_links(url):
response = requests.get(url)
html_content = response.text
links = re.findall(r'href=["\']?(https?://[^"\'>]+)', html_content)
return links
url = 'https://example.com'
all_links = extract_links(url)
print(all_links)60 121
Ваш домен может стоить один рубль
Переносите и продлевайте домены в Selectel и платите за это всего по одному рублю. Бонусом получите бесплатный DNS-хостинг и SSL-сертификаты, а еще возможность развернуть полноценную IT-инфраструктуру проекта в одном окне браузера.
Успейте перенести и продлить домены в Selectel по рублю до 30.06 →
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJqGwih
60 121
🎥 Генерация видео с FireRed-OpenStoryline
FireRed-OpenStoryline упрощает создание видео, превращая его в интуитивный процесс общения. Система автоматически генерирует сценарии, подбирает музыку и шрифты, а также позволяет редактировать видео с помощью естественных языковых команд.
🚀 Основные моменты:
- 🌐 Умный поиск и организация медиа
- ✍️ Интеллектуальная генерация сценариев
- 🎵 Рекомендации по музыке и озвучке
- 💬 Редактирование через разговорные команды
- ⚡ Архивирование навыков редактирования
📌 GitHub: https://github.com/FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline
@pythonl
60 121
🚀 Погружение в алгоритмы AI без магии
no-magic — это коллекция однофайловых, независимых реализаций алгоритмов, которые лежат в основе современных ИИ. Каждый скрипт является самодостаточной программой, обучающей модель с нуля и выполняющей предсказания, без использования сложных библиотек.
🚀 Основные моменты:
- Один файл — один алгоритм, без внешних зависимостей.
- Полное обучение и предсказание в каждом скрипте.
- Читаемый код с обязательными комментариями для понимания.
- Работает на обычном CPU за разумное время.
📌 GitHub: https://github.com/Mathews-Tom/no-magic
#python60 121
🖥 Большинство “парсеров” умирают через 2 дня.
Ты научишься делать те, которые живут в проде.
Это не про BeautifulSoup ради галочки.
Это про системы сбора данных, которые:
• не падают от мелких правок на сайте
• собирают данные в разы быстрее
• обновляют всё сами по расписанию
• обходят ограничения и баны
• выглядят как сервис, а не хаос из файлов
Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключиться.
В итоге ты сможешь:
• забирать данные для своих проектов
• автоматизировать чужую рутину
• делать инструменты для аналитики
• брать коммерческие заказы на сбор данных
Это навык, который напрямую превращается в деньги.
Не “знаю Python”, а умею добывать данные из интернета профессионально.
🎁 48 часов скидка 50% на Stepik: https://stepik.org/a/269942/
60 121
✔️ Scrapling v0.4 - веб-скрапинг на Python без боли и переписывания кода
Вышел Scrapling 0.4 - адаптивный Python-фреймворк для парсинга, который работает от одного запроса до полноценных масштабных краулеров.
Главная проблема скрапинга знакома всем:
сайт обновился - селекторы сломались - всё перестало работать.
Scrapling решает это по-умному.
Парсер учится на изменениях страницы и автоматически находит нужные элементы, даже если структура сайта изменилась.
Что внутри:
- обход современных антибот-систем (включая Cloudflare Turnstile) из коробки
- встроенный spider для параллельных многосессионных обходов
- pause/resume для долгих краулов
- автоматическая ротация прокси
- запуск масштабного парсинга в несколько строк Python
Плюс:
- высокая скорость
- статистика в реальном времени
- потоковая обработка данных
Фактически это уровень Scrapy + антибот + адаптивный парсер, но с гораздо более простым стартом.
Инструмент сделан скраперами для скраперов - и подойдёт как для быстрых задач, так и для production-краулеров.
https://github.com/D4Vinci/Scrapling
@pythonl
60 121
Python-баг, который выглядит безобидно… но ломает логику 👇
fruits = ["apple", "lime", "orange",
"pineapple", "orange"]
for f in fruits:
if f == "orange":
fruits.remove(f)
print(fruits)
fruits = [f for f in fruits if f != "orange"]
60 121
🚀 REAL-TIME СЕРВЕРЫ БЕЗ ЛИШНЕЙ СЛОЖНОСТИ
Если нужно быстро запускать веб-приложения с высокой производительностью и минимальной задержкой - посмотрите на WebRockets.
WebRockets — это лёгкий и быстрый фреймворк для создания веб-приложений и API с акцентом на скорость, простоту и минимальный overhead. Он подойдёт для проектов, где важны real-time взаимодействие и высокая нагрузка.
Когда полезно:
- Real-time приложения (чаты, уведомления, стриминг данных)
- Высоконагруженные API
- Dashboards и live-аналитика
- Backend для игр или trading-систем
- Любые сервисы, где важна низкая задержка
Что умеет:
- Работа через WebSocket для постоянного соединения
- Минимальная задержка и высокая пропускная способность
- Простая настройка и запуск
- Подходит для real-time архитектур
- Лёгкая интеграция в существующие backend-системы
Главная идея:
Обычный HTTP работает по принципу «запрос-ответ».
WebSocket держит постоянное соединение, позволяя серверу отправлять данные мгновенно без новых запросов — это основа современных real-time сервисов.
# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/ploMP4/webrockets.git
cd webrockets
# Установка зависимостей (если используется Node.js)
npm install
# Запуск сервера
npm start
# Пример простого WebSocket-сервера
const WebSocket = require("ws");
const wss = new WebSocket.Server({ port: 3000 });
wss.on("connection", (ws) => {
console.log("Client connected");
ws.send("Welcome!");
ws.on("message", (message) => {
console.log("Received:", message.toString());
ws.send(`Echo: ${message}`);
});
});
console.log("WebSocket server running on port 3000");60 121
💸 AI, который должен зарабатывать… или обанкротится
Исследователи представили ClawWork - систему, где модель работает в условиях реальной экономики.
Стартовые условия:
- баланс: $10
- каждая генерация = реальные расходы на токены
- никакого безлимита
- не заработал - банкрот
Как это работает:
→ AI получает реальные профессиональные задачи
(финансы, медицина, юриспруденция, аналитика)
→ Сам создаёт полноценные результаты с нуля
→ Качество оценивается GPT-5.2 по профессиональным критериям
→ Оплата рассчитывается по формуле:
качество × оценка часов × средняя зарплата (BLS)
→ Каждый API-запрос уменьшает баланс
Результаты:
- $10K заработано за 7 часов
- 0 участия человека
- 220 задач
- 44 профессии
- лучшие модели - $1500+ в час (эквивалент)
Это уже не просто бенчмарк.
Это экономический тест на выживание.
Модель должна принимать решения:
- быстро выполнять задачи ради кэша
- или тратить ресурсы на обучение, чтобы зарабатывать больше позже
Дополнительно:
AI может работать как живой сотрудник в
Telegram, Slack, Discord и WhatsApp —
и каждое сообщение стоит реальных денег.
Проект полностью open-source (MIT).
Следующий этап оценки AI - не тесты и бенчмарки.
А способность приносить деньги в реальной экономике.
https://github.com/HKUDS/ClawWork
@pythonl
60 121
⚡️ LavaSR - улучшение речи в 4000× быстрее реального времени
В open-source выложили LavaSR - модель для улучшения качества речи, которая работает с экстремальной скоростью.
Что умеет модель:
- Скорость — до 4000× realtime
(обрабатывает часы аудио за секунды)
- Универсальность — поддержка любого аудио от 8 kHz до 48 kHz
- Размер — всего ~50 МБ, можно запускать практически везде
- Качество — сопоставимо с более крупными моделями
Где это может пригодиться
- очистка шума в записях
- улучшение качества звонков
- подготовка аудио для ASR / speech-to-text
- подкасты, стримы, voice-боты
- обработка аудио на edge-устройствах
Лёгкая модель + высокая скорость = удобно для реальных production-задач.
Репозиторий: https://github.com/ysharma3501/LavaSR
📲Max
@pythonl
60 121
🤖 WiFi DensePose: Поза без камер
WiFi DensePose — это система оценки позы человека, использующая данные о состоянии канала (CSI) для определения позы в реальном времени без камер. Она обеспечивает высокую скорость обработки и конфиденциальность, что делает её идеальной для различных приложений, включая здравоохранение и безопасность.
🚀 Основные моменты:
- Использует WiFi-сигналы для определения позы без камер
- Обработка в реальном времени с задержкой менее 50 мс
- Поддержка одновременного отслеживания до 10 человек
- Оптимизирована для различных доменов: здоровье, фитнес, безопасность
- Полное покрытие тестами и готовность к производству
📌 GitHub: https://github.com/ruvnet/wifi-densepose
#python
60 121
Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙
Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов».
60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!).
Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы.
Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии.
Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion!
➡ Не пропустите, регистрируйтесь.
*Data Fusion — Объединение данных
Информация о рекламодателе
60 121
🖥 Python-совет: не проверяйте длину — проверяйте объект
Python умеет проверять «пустоту» объектов напрямую — быстрее и читаемее.
Многие новички пишут так:
if len(items) > 0:
process(items)
# Плохо
if len(items) > 0:
process(items)
# Хорошо
if items:
process(items)
# Проверка на пустоту
if not items:
print("Empty")
# Работает для разных типов
data = {}
if data:
print("Has data")60 121
Docker и Kubernetes: основы разработки под облачную инфраструктуру
Курс для тех, кто хочет держать свой стэк и знания актуальными и глубоко разбираться, как устроены Docker, Kubernetes, и современная облачная инфраструктура в целом.
🌐 Чему вы научитесь:
🤩 Создавать облачную инфраструктуру «с нуля» управление и конфигурация серверов с Terraform, Ansible, cloud‑init
🤩 Уверенно работать с Docker: Dockerfile, слои, кэш, многоступенчатые сборки, реестры, безопасность, air‑gapped
🤩 Проектировать многоконтейнерные приложения: паттерны Sidecar, Ambassador, Adapter, проверки (liveness/readiness), DaemonSet и поды
🤩 Настраивать сеть и балансировку в Kubernetes
ClusterIP, Services, Ingress, MetalLB, TLS/SNI, сервис‑меши (Istio)
🤩 Организовывать хранение данных: PersistentVolumes / PVC, StorageClasses, резервное копирование. Упаковка в Helm и поддержка через Operator
🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands. Автор курса — Николай Ихалайнен, эксперт по СУБД и бекенду (ex-Percona), со-основатель MyDB, энтузиаст открытого ПО.
🗓 Старт курса: 25 февраля, 6 недель обучения.
Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждем вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2Vtzqwp4TvC
