Python/ django
Kanalga Telegram’da o‘tish
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python/ django analitikasi
Python/ django (@pythonl) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 59 363 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 223-o'rinni va Rossiya mintaqasida 10 268-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 59 363 obunachiga ega bo‘ldi.
13 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -616 ga, so‘nggi 24 soatda esa -24 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.34% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.40% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 3 762 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 020 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 18 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, claude, контекст, архитектура, api kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“по всем вопросам @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fmxm...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 14 Iyul, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
59 363
Obunachilar
-2424 soatlar
-1557 kunlar
-61630 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Iyul '26
Iyul '26
+41
2 kanalda
Iyun '26
+66
1 kanalda
Get PRO
May '26
+73
1 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+107
8 kanalda
Get PRO
Mart '26
+204
25 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+363
50 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+982
111 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+208
7 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+486
46 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+117
22 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+3 917
181 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+924
18 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+1 812
85 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+1 488
93 kanalda
Get PRO
May '25
+249
7 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+417
31 kanalda
Get PRO
Mart '25
+287
14 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+527
45 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+2 105
56 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+1 168
70 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+3 786
192 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+5 728
78 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+2 068
207 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+1 164
43 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+1 632
53 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+1 751
58 kanalda
Get PRO
May '24
+1 467
39 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+1 067
47 kanalda
Get PRO
Mart '24
+1 190
28 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+1 611
8 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+1 605
49 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+802
46 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+4 375
51 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+1 184
6 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+1 766
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+2 630
1 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+1 617
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+1 711
0 kanalda
Get PRO
May '23
+988
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+455
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+779
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+692
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+603
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+555
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+610
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+606
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+704
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+607
0 kanalda
Get PRO
Iyul '22
+618
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+670
0 kanalda
Get PRO
May '22
+909
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+941
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+1 284
0 kanalda
Get PRO
Fevral '22
+1 131
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '22
+680
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '21
+589
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '21
+594
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '21
+590
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '21
+565
0 kanalda
Get PRO
Avgust '21
+603
0 kanalda
Get PRO
Iyul '21
+640
0 kanalda
Get PRO
Iyun '21
+604
0 kanalda
Get PRO
May '21
+557
0 kanalda
Get PRO
Aprel '21
+993
0 kanalda
Get PRO
Mart '21
+545
0 kanalda
Get PRO
Fevral '21
+668
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '21
+826
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '20
+11 844
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 14 Iyul | +3 | |||
| 13 Iyul | +5 | |||
| 12 Iyul | +2 | |||
| 11 Iyul | 0 | |||
| 10 Iyul | +5 | |||
| 09 Iyul | 0 | |||
| 08 Iyul | +8 | |||
| 07 Iyul | +5 | |||
| 06 Iyul | +4 | |||
| 05 Iyul | +2 | |||
| 04 Iyul | 0 | |||
| 03 Iyul | +4 | |||
| 02 Iyul | +3 | |||
| 01 Iyul | 0 |
Kanal postlari
⚡️ OpenChronicle - локальная память для AI-агентов
Одна из главных проблем AI-агентов: они быстро теряют контекст.
Сегодня вы обсуждали проект, архитектуру, людей, решения и инструменты. Завтра агент снова спрашивает: «А что мы делаем?»
OpenChronicle пытается закрыть эту дыру.
Он запускается на Mac, смотрит на рабочий контекст и превращает его в постоянную Markdown-память:
* проекты
* решения
* инструменты
* людей
* последние действия
* важные рабочие детали
Память хранится локально, её можно открыть и прочитать руками. Под капотом - Markdown на диске и SQLite.
https://github.com/Einsia/OpenChronicle
| 2 |  Агенты прокачивают друг друга
UCSB-AI выложили GEA, фреймворк для open-ended self-improvement агентов через обмен опытом.
Идея простая, но мощная: улучшать не одного агента в вакууме, а целую группу агентов как одну эволюционирующую систему.
Один агент нашёл удачный паттерн, другой переиспользовал его, третий доработал, группа стала сильнее.
Это похоже на переход от «один AI сам себя улучшает» к «популяция агентов накапливает коллективный опыт».
В репозитории есть код для запуска GEA, интеграция с SWE-bench и Polyglot, Docker-окружение, промпты и инструменты для foundation-моделей. Проект распространяется под Apache-2.0.
https://github.com/UCSB-AI/GEA | 2 344 |
| 3 |  GPT-5.6 Terra выглядит слабым выбором по соотношению интеллект / цена.
Судя по графику, Terra проигрывает почти на всей кривой эффективности.
То есть его трудно оправдать и по стоимости, и по производительности.
Luna и Sol стабильно выглядят сильнее:
* за те же деньги дают больше intelligence
* или дают похожий уровень intelligence дешевле
* на разных reasoning-режимах обходят Terra
Особенно выделяется Luna.
Она даёт конкурентный уровень качества за заметно меньшую цену, поэтому выглядит лучшим вариантом для задач, где важна эффективность.
Вывод простой: если нужен разумный default по цене и качеству, Luna сейчас выглядит сильнее Terra.
https://x.com/ArtificialAnlys/status/2075739292052463646 | 2 881 |
| 4 |  Hy3 уже упаковали под Apple Silicon, но это не обычный GGUF.
JANGQ-AI выложили Hy3-JANG_2K-MTP — квантованную версию Tencent Hy3 для MLX / JANG-рантаймов.
Что внутри:
• 295B параметров всего, около 21B активных на токен
• MoE-архитектура с 192 routed experts и top-8 маршрутизацией
• контекст до 262K токенов
• размер бандла около 98 GiB
• routed experts в среднем 2.33-bit
• сохранён MTP-head для speculative decoding
Главная фишка — это не просто «ужали модель». В бандле оставили native Multi-Token Prediction слой, чтобы совместимый рантайм мог использовать speculative decoding.
Но есть важный нюанс: stock mlx-lm и обычный transformers это напрямую не поднимут. Нужен Hy3-aware MLX/JANG runtime, который понимает JANG mixed-affine layout, GQA KV cache, MoE-роутинг, <think> reasoning stream и Hunyuan-style tool calls.
По ограничениям тоже честно: бенчмарков качества именно для этого пака пока нет, а ускорение от MTP не обещается как фиксированная цифра — оно зависит от acceptance rate и режима сэмплинга.
Короче, это интересный пак для тех, кто хочет гонять большой MoE на Apple Silicon и экспериментировать с MTP, но пока скорее для энтузиастов рантаймов, а не «скачал и запустил в любом UI».
HF: https://huggingface.co/JANGQ-AI/Hy3-JANG_2K-MTP | 2 546 |
| 5 |  Ты не твой стек
Зачем учиться новому, когда по самое колено в практике? Не страшно, что всё больше джунов работают наравне с сеньёрами?
Уже нельзя уметь только фреймворк, надо понимать что стоит за этим и в твоём опыте огромное преимущество, не хватает лишь малого - знаний об том как утроен мир и формула принятия решений.
Метафизика? Нет - математика.
Языки и фреймворки устаревают за 5–10 лет, стеки обновляются радикально. А способ мышления, которым ты пользуешься, чтобы разложить сложную задачу на части, остаётся с тобой навсегда.
Именно об этом курс: "Философия, математика и компьютерные науки"
Не про конкретный стек, а про то, как в принципе думать о сложных системах с опорой на философию, математику и системную инженерию.
Формат:
9 месяцев, 10 модулей, теория и практика, несколько очных сессий в Петербурге.
Кураторы:
- Андрей Родин — доктор философских наук, философ науки и математики
- Илья Егорычев — доктор философских наук, математик и логик, Soulmaths
- Вячеслав Шириков — системный архитектор, техдиректор ГК «Лартех»
До 21 июля действует скидка за раннюю регистрацию.
Программа и условия | 2 396 |
| 6 |  Хорошая памятка по Python-скриптам, которые не стыдно запускать не только у себя на ноутбуке.
Что советуют:
* зависимости можно указывать прямо в файле через inline metadata и запускать через uv run
* секреты не хардкодить, а брать из env, getpass или системного keyring
* print() оставить для пользователя, logging — для отладки
* env-переменные документировать в --help
* результат отдавать в stdout, ошибки и логи — в stderr
* поддерживать pipe через stdin
* завершаться нормальными exit code
* явно задавать приоритет конфигурации: CLI > env > config > default
Маленький скрипт тоже может быть удобным, безопасным и предсказуемым.
Особенно когда его через месяц запускает уже не автор, а кто-то другой.
https://www.bitecode.dev/p/scripting-good-practices-in-python | 3 010 |
| 7 |  🌟 General Intuition в коллабе с Epic Games сделали мультиплеерную модель мира
Институт General Intuition вместе с французской лабораторией Kyutai и Epic Games представил MIRA, генеративный симулятор, воспроизводящий матчи Rocket League в формате 2 на 2 в реальном времени.
На входе только история кадров и нажатия клавиш всех четырёх игроков: ни физического движка, ни рендер-движка, ни явных 3D-представлений в инференсе нет.
В отличие от Odyssey, где логика вычислений и рендеринг разведены, MIRA пошла по пути генеративной симуляции в латентном пространстве видео.
В основе - диффузионный трансформер на 5 млрд параметров и отдельный видеокодек-представление на 600 млн.
Вместо автоэнкодера кодек строится поверх замороженного DINOv3-L, и латентное пространство выходит настолько стабильным, что специальные приёмы против дрейфа не понадобились, модель работает из коробки на обычном diffusion forcing.
Экраны четырёх игроков MIRA сшивает в единую сетку латентов, чтобы механизмы пространственного внимания работали между ракурсами и держали машины, мяч и события согласованными на всех видах.
Механизм action dropout достраивает поведение машин, для которых команды не пришли, компенсируя пропуски в потоках действий.
Всего на обучение MIRA ушло около 10 тыс часов геймплея, целиком сгенерированных ботами.
🟡 Тесты
Латентный подход бьёт пиксельный на порядок: gFID 10.7 против 81–105 и ARR 0.91 против 0.49–0.61 (ARR измеряет, насколько отданные команды считываются обратно из генерации).
Ключ к стабильности именно в DINOv3-L, без него картинка дрейфует в 1.3–1.7 раза сильнее, а с ним gFID держится ровным вплоть до 5 минут, и на практике роллаут идёт часами без коллапса.
ARR, кстати, совпадает с оценками живых людей (корреляция Пирсона 0.84).
🟡Недостатки
Контекст модели около четырёх секунд, поэтому повторы голов она попросту досочиняет - выглядит правдоподобно, но не совпадает с тем, что было на самом деле.
Часы и счёт плывут на переходах, а за 40 минут игры набегает порядка 80 некомандных бустов и 30 прыжков.
Авторы опубликовали код обучения и инференса, а также сет Rocket Science из 1000 часов каток в 720p с потоками действий и физическими состояниями.
На одной NVIDIA B200 модель выдаёт 20 FPS при 576p в реальном времени. Потыкать в играбельное демо можно тут.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 2 465 |
| 8 |  Марафон для тех, кто готов разрабатывать искусственный интеллект
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ запускает онлайн-интенсив по подготовке к поступлению в онлайн-магистратуру «Искусственный интеллект». На программе обучают всем шагам из цикла разработки моделей и навыкам написания высоконагруженного кода для промышленной эксплуатации.
Присоединяйтесь, если хотите:
⚪️ Укрепить знания по высшей математике, Python и анализу данных
⚪️ Получить практическое понимание структуры экзамена и требований программы для поступающих
⚪️Быстро и эффективно подготовиться к вступительным испытаниям в одну из популярных магистратур ФКН НИУ ВШЭ
Интенсив проведут эксперты и преподаватели Высшей школы экономики.
📆 Когда: 28 июня — 20 июля, 18:30 (мск), но вы еще можете присоединиться
💻 Формат: онлайн и бесплатно, для участия и получения записей прошедших занятий нужно лишь зарегистрироваться до 20 июля
🐭 Зарегистрироваться | 2 475 |
| 9 |  📌 Anthropic предлагает делать самоуправляемые циклы
Команда Claude Code опубликовала в X руководство по loops. Это паттерны, в которых агент повторяет рабочий цикл, пока не сработает условие остановки.
Главная мысль: уходить от ручного режима, где разработчик задаёт направление на каждом шаге, и передавать агенту контроль по нарастающей.
Всего выделяют 4 типа циклов, различая их по способу запуска, условию остановки и степени автономии. Логически получается некая лестница делегирования, где на каждой ступени вы отдаёте агенту очередное полномочие.
🟡Агентный цикл запускается промптом и завершается, когда Claude считает задачу выполненной.
Здесь вы отдаёте агенту проверку. Ручные шаги верификации заполняются вSKILL.md и чем более количественные критерии, тем точнее агент оценивает собственную работу.
🟡 Целевой цикл /goal забирает у вас условие прерывания
Вы описываете, что значит готово, а дальше при каждой попытке Claude завершить работу отдельная модель-оценщик сверяет результат с вашим критерием (скажем, долей пройденных тестов) и возвращает агента к работе, пока цель не достигнута или не исчерпан заданный лимит попыток.
🟡Временной цикл /loop или /schedule берёт на себя триггер запуска.
Это удобно для повторяющейся рутины и при работе с внешними системами (например, дайджест по таскам, реакция на новое ревью или упавший CI).
🟡Проактивный цикл убирает человека из контура.
Рутина срабатывает по событию или расписанию и живёт, пока вы её не выключите. В связке с динамическими воркфлоу агенту передаётся уже сам промпт. Вот этот сценарий уже ближе всего к полной автоматизации.
🟡Дополнительные советы
Не каждая задача требует сложного цикла, начинать стоит с простейшего решения.
Кодовую базу следует держать чистой, а для ревью подключать второй агент. Для этого есть встроенный /code-review.
Контролировать расход токенов чёткими границами: точные условия остановки, подбор модели под задачу (рутину - на модели поменьше и побыстрее, решения с ризонингом - на самой мощной).
Динамические воркфлоу способны породить сотни агентов, так что масштаб лучше проверять на небольшой выборке.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 2 062 |
| 10 |  🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито сегодня
Уже сегодня вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе. | 2 439 |
| 11 |  ✔️ DeepSeek-V4 теперь можно запускать локально через GGUF от Unsloth.
DeepSeek-V4-Flash в lossless-версии запускается на 168 ГБ RAM.
3-битная версия работает на Mac и сетапах с RAM/VRAM примерно от 110 ГБ.
Unsloth также улучшили chat template, чтобы модель корректнее работала в диалоговом формате.
Запускать можно через Unsloth Studio или llama.cpp.
Гайд: unsloth.ai/docs/models/deepseek-v4
GGUF: huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4-Flash-GGUF | 2 583 |
| 12 |  Вы никогда не увидете меня в бою вот так 👆
Ведь я стал профи с курсами Академии Selectel
Эксперты собрали более 30 бесплатных курсов для тех, кто только начинает или уже уверенно пишет код на языке программирования Python. На одном из них вы освоите:
🔸 набор инструментов и расширений, которые ускоряют создание кода;
🔸 работу с библиотеками, чтобы создавать приложения с графическим интерфейсом;
🔸 основы сбора аналитики с веб-страниц.
Эксперты регулярно делятся полезными материалами, новостями и задачами в канале Академии Selectel. Подпишитесь: https://t.me/+m_KTaiXIfwU1MDYy
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFFz5S7s | 2 780 |
| 13 |  ✔️ Data-Juicer: пайплайн для подготовки данных под foundation models
Alibaba и сообщество Data-Juicer развивают open-source систему для обработки датасетов перед обучением, дообучением и RAG.
Data-Juicer помогает чистить, фильтровать, дедуплицировать, синтезировать и анализировать данные. Работает не только с текстом, но и с мультимодальными датасетами: изображениями, аудио и видео. В версии 2.0 заявлено больше 100 операторов для разных модальностей.
Практический сценарий понятный: есть сырой корпус из разных источников, где много дублей, мусора, слабых примеров и перекоса по доменам. Data-Juicer позволяет собрать воспроизводимый data recipe, прогнать его на локальной машине или в распределённом режиме и потом оценить, как изменения в данных влияют на модель.
Проект смотрит на данные как на отдельный слой оптимизации. Позволяет настроить качество, смесь, фильтры и пайплайн обработки. В ранней работе авторы показывали прирост до 7.45% по среднему score на 16 LLM-бенчмарках и 17.5% win rate в GPT-4 pairwise evaluation за счёт data recipes.
https://github.com/datajuicer/data-juicer | 3 136 |
| 14 |  🔥 Интенсив Путь в ИБ: деньги, карьера, реальность стартует УЖЕ СЕГОДНЯ!
📗Сохраняйте расписание:
🗓 7 ИЮЛЯ | День 1
🎙 Спикер: Лев — Инфраструктурный пентест. Эксперт по пентесту, Active Directory и безопасности Windows-сред. Работает с атаками на корпоративные сети и покажет, как новичку зайти в специализацию, где ценится понимание инфраструктуры.
🟢Тема: AD И ПЕНТЕСТ: СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ, ЗА КОТОРУЮ ПЛАТЯТ
🟦Практическая сторона безопасности: как проверяют корпоративные сети, находят слабые места и превращают этот навык в высокооплачиваемую профессию.
🟦Что такое AD и почему без него не понять корпоративную безопасность
🟦Как атакующий двигается по сети и ищет слабые места
🟦Что нужно новичку на старте: сети, Windows и базовый код
🟦Почему компании платят за умение решать реальные задачи
🗓 8 ИЮЛЯ | День 2
🎙 Спикер: Гамид — Навигатор по кибербезу. DevSecOps-специалист, работает на стыке разработки, инфраструктуры и безопасности: знает, как устроены реальные ИБ-процессы в компаниях, какие специалисты нужны рынку и как не запутаться на старте обучения.
🟪Тема: КАРТА КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ: КУДА ИДТИ, ГДЕ ДЕНЬГИ И КАК НАЧАТЬ
🟦Раскладываем сферу ИБ по полочкам: какие направления есть, чем они отличаются, сколько можно зарабатывать и какой первый шаг выбрать.
🟦Как устроена кибербезопасность изнутри и зачем она бизнесу
🟦Пентест, SOC, работа этичных хакеров и защита инфраструктуры
🟦AppSec и DevSecOps: почему это отдельное направление с высоким спросом
🟦Как выбрать свой путь в ИБ и сделать первый шаг
🗓 9 ИЮЛЯ | День 3
🎙 Спикер: Евгений Ивченков — Эксперт по киберразведке, анонимности и безопасности с AI-инструментами. Сейчас cyber security researcher. В прошлом соавтор курса «Анонимность и безопасность 1.0» в CyberYozh.
🟡Тема: AI-АГЕНТ В ВАШЕЙ СИСТЕМЕ: КТО РЕАЛЬНО КОМАНДУЕТ
🟦Разбираем, почему ChatGPT, AI-агенты и другие ИИ-инструменты могут быть не только помощниками, но и источником риска.
🟦Как ИИ уже используют в кибербезопасности
🟦Чем AI-агенты отличаются от обычного чата с нейросетью
🟦Что такое обман ИИ простыми словами и зачем это знать новичку
🟦Как правильно применять нейросети для обучения и работы
⏰ Старт первого эфира уже сегодня. Все закрытые разборы, материалы и бонусы получат только зарегистрированные участники.
▶️ УЗНАТЬ БОЛЬШЕ
🦔 CyberYozh | 3 089 |
| 15 |  Забавная игрушка на ночь: GitHub-профиль теперь можно превратить в карточку в стиле FIFA.
GitFut прогоняет аккаунт по метрикам вроде коммитов, звёзд, репозиториев, подписчиков и активности, а потом собирает карточку с рейтингом от 0 до 99.
Идеально, чтобы внезапно узнать, ты GitHub-легенда или бронзовый запасной с одним pet-проектом.
https://gitfut.com/ | 3 642 |
| 16 |  The Easiest Way to Scrape the Web
Инструмент, который Имитирует браузеры для скрейпинга и парсит HTML в Markdown.
Незаметный web-scraping и удобный HTML-парсинг в Python.
https://github.com/jpjacobpadilla/Stealth-Requests | 3 871 |
| 17 |  ✔️ DeepSeek OCR локально на RTX 3090
Проект даёт полноценный OCR и умную обработку документов прямо у себя на машине через DeepSeek-OCR.
Что внутри:
загрузка изображений и многостраничных PDF
точное распознавание текста + структурирование
экспорт в Markdown / HTML / DOCX / JSON
извлечение изображений и сохранение формул
удобный интерфейс (React) + API (FastAPI)
готов к запуску в Docker
Подходит, когда нужно превратить сканы в редактируемые и поисковые документы без облака.
GitHub: http://github.com/rdumasia303/deepseek_ocr_app | 4 557 |
| 18 |  Wagtail как Django admin на стероидах
Хороший разбор для Django-разработчиков: Wagtail можно использовать не только как CMS, но и как более удобную админку для обычных Django-моделей.
Смысл простой: Django admin быстро даёт UI вокруг моделей, но кастомизация часто превращается в боль. Wagtail даёт более современный интерфейс, нормальную работу с полями, группировку через panels, роли, permissions, rich text, media library, versioning и редакторские workflow.
При этом не нужно переписывать проект под CMS-логику. Wagtail ставится как обычный Django-пакет, добавляется в INSTALLED_APPS, подключается в urls.py, а бизнес-логика, views, forms и templates остаются обычными Django.
Самый практичный случай использования : взять существующий admin.py, перенести модели в Wagtail snippets и постепенно заменить старую админку там, где нужен интерфейс, который не стыдно показать клиенту.
Для внутренних тулзов, CRM, backoffice и контентных разделов это может быть намного приятнее, чем бесконечно допиливать стандартный Django admin.
https://timonweb.com/wagtail/wagtail-as-django-admin-on-steroids/ | 4 409 |
| 19 |  🖥 «Git Pro: от первого коммита до уровня senior» — на Stepik
Пятница, 17:58.
Вы пишете git push --force. И понимаете, что были не в той ветке.
Дальше два сценария. Первый: холодный пот, звонок тимлиду, испорченные выходные. Второй: git reflog, две команды, всё на месте, идёте домой.
Разница между этими сценариями - этот курс.
Git изнутри. Rebase без страха. Конфликты по алгоритму. Pull Request, code review, защита веток, CI/CD. Три модели ветвления - выберете свою.
Скидка 58%, 48 часов: https://stepik.org/course/284799/ | 3 889 |
| 20 |  Array API + JIT: как ускорять scientific Python без CUDA C
Quansight разобрали важную проблему: Array API помогает писать код под разные array-бэкенды, но в SciPy и похожих библиотеках много compiled-кода, который сложнее переносить на GPU и multicore CPU.
Авторы предлагают использовать Array API + JIT/AOT-компиляцию как альтернативу ручным специализированным kernels.
На примере SciPy RBF interpolator авторы показывают, что такой подход может дать серьёзный прирост производительности на CUDA без написания CUDA C-кода.
Scientific Python постепенно уходит от модели «пишем отдельную реализацию под каждое железо» к более удобному стеку, где один код может работать быстрее на разных backend’ах.
https://labs.quansight.org/blog/array-api-aot-jit
@pythonl | 4 118 |
