uk
Feedback
Python 🇺🇦

Python 🇺🇦

Закритий канал

▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Python 🇺🇦

Канал Python 🇺🇦 у мовному сегменті Українська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 20 322 підписників, посідаючи 6 339 місце в категорії Технології та додатки та 2 993 місце у регіоні Україна.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 20 322 підписників.

За останніми даними від 29 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -191, а за останні 24 години на -9, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.16%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.48% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 065 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 113 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 13.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 30 серпня, 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.

20 322
Підписники
-924 години
-507 днів
-19130 день
Архів дописів
агенти При розробці AI-голосового асистента в реальному часі доводиться окремо інтегрувати сервіси розпізнавання мови, великі
агенти При розробці AI-голосового асистента в реальному часі доводиться окремо інтегрувати сервіси розпізнавання мови, великі мовні моделі (LLM), синтез мови, а також реалізовувати складну логіку стрімінгу та взаємодії — завдання не з простих. На GitHub з’явився VideoSDK AI Agents — open-source фреймворк, який спрощує створення голосових AI-агентів. Фреймворк написаний на Python і вже включає модулі для STT, LLM і TTS. Підтримує такі моделі, як OpenAI, Gemini та інші. Ключові можливості: 🔸Реальний час аудіо/відео-комунікації — агент може брати участь у дзвінку або зустрічі з природною голосовою взаємодією 🔸Інтеграція з SIP-телефонією — можна підключати до існуючих VoIP-систем 🔸Підтримка кількох AI-моделей — OpenAI, Gemini, AWS та ін. 🔸Віртуальний аватар (Simli) — візуальний супровід для UX 🔸Каскадна архітектура pipeline’ів — гнучке складання потоків STT/LLM/TTS 🔸Управління діалогом — voice activity detection (VAD), управління черговістю фраз, логіка ходів Встановлення — через pip: достатньо поставити основний пакет і потрібні плагіни. Відмінний старт для Python-розробників, які хочуть швидко підняти свого AI-асистента. 📁 Language: #Python (99.8%) ⭐️ Зірки: 294 ➡️ Посилання на GitHub Python'er

Пакування Python-проєктів у готові бінарники PyApp — інструмент на Rust, що перетворює Python-програми на .exe та інші виконувані файли без встановленого Python. Це не бібліотека, а окремий тул: для кожного проєкту потрібна своя збірка з гнучкою конфігурацією Python

Шпаргалка про змінні та типи даних у Python: Numeric (int, float, complex), Sequence (list, tuple, str), Others (bool, set, d
Шпаргалка про змінні та типи даних у Python: Numeric (int, float, complex), Sequence (list, tuple, str), Others (bool, set, dict, range, frozenset) Python

Модель для зображень і логіки Thyme — модель, що поєднує обробку зображень і складні задачі мислення. Вона автономно генерує
Модель для зображень і логіки Thyme — модель, що поєднує обробку зображень і складні задачі мислення. Вона автономно генерує та виконує код, використовуючи супервайзинг і reinforcement learning
Основні можливості: — Генерація й виконання операцій із зображеннями — Поєднання різних методів навчання — Підтримка високої роздільної здатності та складного аналізу — Оптимізація через алгоритм GRPO-ATS
Python

Що виведе код?
Anonymous voting

Це не “copilot”, це “co-blamer” Python
Це не “copilot”, це “co-blamer” Python

Шпаргалка про Python Full Stack Web Developer Profile: HTML, CSS, JavaScript, UI-бібліотеки й фреймворки, Python, Django, Fla
Шпаргалка про Python Full Stack Web Developer Profile: HTML, CSS, JavaScript, UI-бібліотеки й фреймворки, Python, Django, Flask, Node.js, бази даних, інструменти й хмарний хостинг Python

Аналіз даних з Python Python — потужний інструмент для роботи з даними. Курс від FreeCodeCamp навчить від основ до візуалізац
Аналіз даних з Python Python — потужний інструмент для роботи з даними. Курс від FreeCodeCamp навчить від основ до візуалізації й обробки зображень на прикладі астрономічних даних Python

Вивчаємо Python на 5 веселих прикладах Відео, що пропонує практичний старт з Python: 5 простих і цікавих прикладів, які допом
Вивчаємо Python на 5 веселих прикладах Відео, що пропонує практичний старт з Python: 5 простих і цікавих прикладів, які допоможуть розібратися з синтаксисом, списками, функціями та базовими задачами Python

Було Python

Розумні агенти для досліджень DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) — open-source платформа, що об’єднує мовні моделі з інструментами для веб-пошуку, читання документів і виконання коду Python

😁 Python
😁 Python

Що виведе код?
Anonymous voting

Кінематична оптимізація для Python-інженерів PyRoki — модульний та розширюваний інструментарій для задач кінематики в роботот
Кінематична оптимізація для Python-інженерів PyRoki — модульний та розширюваний інструментарій для задач кінематики в робототехніці. Працює кросплатформенно та підтримує диференційовані обчислення на основі URDF
Основні можливості: • Пряма кінематика з autodiff • Автогенерація колізійних примітивів (капсули тощо) • Підтримка numpy-логіки для диференційованих тіл • Типові задачі: позиція ефектора, колізії, контрольованість
Python

‼️90% компаній хоча б раз ставали жертвами кібератак. Попит на кіберфахівців росте щодня. AI дав хакерам нову зброю — від фіш
‼️90% компаній хоча б раз ставали жертвами кібератак. Попит на кіберфахівців росте щодня. AI дав хакерам нову зброю — від фішингу до автоматизованих атак. Але саме тому кібербезпека стає ключовою компетенцією майбутнього. У світі, де витік даних коштує мільйони, професія кіберспеца безцінна. Магістратура Neoversity відкриває двері у сферу, яка росте швидше, ніж будь-яка інша в ІТ. 🎓Чому саме IT-магістратура Neoversity?
🟢Міжнародно визнаний диплом Master of Science (EQF 7, 90 ECTS) акредитований європейським університетом Woolf і визнається більш ніж у 50 країнах світу. 🟢Навчання через практику 2 роки (2250 годин) онлайн — модульна система, реальні проєкти, стартапи. 🟢Гнучкий формат і підтримка Усі заняття онлайн українською мовою з підтримкою англійської. Ніяких ЄВІ чи ЄПВІ. 🟢Вибуховий попит на фахівців Кіберзахист — одна з найбільш затребуваних професій у світі.
AI підсилює загрози, але й підсилює попит на тих, хто вміє їх зупиняти. Реєструйтеся, кількість місць обмежена. https://cutt.ly/OrZAFwgU

Випукла оптимізація мовою Python CVXPY — бібліотека для формулювання задач випуклої оптимізації у звичній математичній формі.
Випукла оптимізація мовою Python CVXPY — бібліотека для формулювання задач випуклої оптимізації у звичній математичній формі. Підтримує лінійне, квадратичне, геометричне програмування та популярні солвери Python

Я: не існує відео, яке описує мене та роботу за комп’ютером Також відео: Python