uz
Feedback
Python 🇺🇦

Python 🇺🇦

Yopiq kanal

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

Ko'proq ko'rsatish

📈 Telegram kanali Python 🇺🇦 analitikasi

Python 🇺🇦 Ukrain til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 20 332 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 352-o'rinni va Ukraina mintaqasida 2 992-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 332 obunachiga ega bo‘ldi.

27 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -195 ga, so‘nggi 24 soatda esa -8 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 10.51% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.42% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 137 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 102 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 14 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 28 Avgust, 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.

20 332
Obunachilar
-824 soatlar
-487 kunlar
-19530 kunlar
Postlar arxiv

PDF і PNG з HTML у Python PlutoPrint — легка бібліотека для генерації PDF та зображень напряму з HTML/XML. Працює на PlutoBoo
PDF і PNG з HTML у Python PlutoPrint — легка бібліотека для генерації PDF та зображень напряму з HTML/XML. Працює на PlutoBook, підходить для звітів, чеків, квитків і візуалізацій
Встановлення через pip install plutoprint, а для створення файлів достатньо простої команди: plutoprint input.html output.pdf --size=A4
Python

Microsoft представила Agent Framework — бібліотеку на Python для створення AI-агентів і multi-agent воркфлоу Це прямий спадко
Microsoft представила Agent Framework — бібліотеку на Python для створення AI-агентів і multi-agent воркфлоу Це прямий спадкоємець ідей Semantic Kernel та AutoGen — інструментів, які першими нормально оформили концепцію агентів і їх оркестрації. Тепер усе зібрано в одному фреймворку з новими можливостями
Що дає Agent Framework: • прості абстракції для single- та multi-agent патернів • керування станом і потокамиtype safetyфільтри й телеметрію • широку підтримку моделей та ембеддингів
Python

😁 Python
😁 Python

Шпаргалка з Python: охоплює структури даних (list, dict, set), функції та аргументи за замовчуванням, comprehensions, класи й
Шпаргалка з Python: охоплює структури даних (list, dict, set), функції та аргументи за замовчуванням, comprehensions, класи й наслідування, property та методи, керування потоком виконання (if/for/while), роботу з модулями, стиль коду (PEP8) і базові патерни Python

Я тільки що відкрив для себе schemdraw — бібліотеку Python, яка перетворює код на акуратні та наочні електричні схеми. Більше
Я тільки що відкрив для себе schemdraw — бібліотеку Python, яка перетворює код на акуратні та наочні електричні схеми. Більше ніякого перетягування проводів у незручних графічних інтерфейсах користувача. Чистий код для резисторів, логічних елементів тощо. Повна кастомізація всіх елементів. pip install schemdraw і можна починати малювати. Python'er

Що виведе код?
Anonymous voting

Жиза Python
Жиза Python

Шпаргалка NumPy: основи масивів ndarray, створення й типи даних, індексація та зрізи, векторизовані операції, агрегування (me
Шпаргалка NumPy: основи масивів ndarray, створення й типи даних, індексація та зрізи, векторизовані операції, агрегування (mean, sum, std), булева логіка, сортування, робота з випадковими числами та базові перетворення форм Python

Енергоефективний транспайлер Python → Rust Depyler перетворює код у швидкий і безпечний Rust, знижуючи енергоспоживання на 75
Енергоефективний транспайлер Python → Rust Depyler перетворює код у швидкий і безпечний Rust, знижуючи енергоспоживання на 75–85%. Підтримує тестування, CI/CD та інтеграцію з AI Python

Flask – створюємо вебдодаток У відео створюється простий вебдодаток на Python: маршрути, шаблони, обробка форм Python
Flask – створюємо вебдодаток У відео створюється простий вебдодаток на Python: маршрути, шаблони, обробка форм Python

Колеги, запам'ятовуємо 😁 @co_media
Колеги, запам'ятовуємо 😁 @co_media

Шукаєш ідеї та готові рішення для LLM-проєктів? Є корисний репозиторій — awesome-llm-apps. Це збірка production-готових AI-до
Шукаєш ідеї та готові рішення для LLM-проєктів? Є корисний репозиторій — awesome-llm-apps. Це збірка production-готових AI-додатків, які можна запускати вже сьогодні
Всередині: RAG-проєкти з готовим кодом • приклади AI-агентів • мультимодальні застосунки • базова архітектура для AI-SaaS
Тут немає «Hello World» і іграшкових демо — тільки реальні апки з логікою, інтеграціями й нормальною архітектурою Python

Правда Python
Правда Python

Що виведе код?
Anonymous voting

Repost from GitHub'er
awesome-ai-memory При розробці агентів штучного інтелекту найбільш болючою темою є те, як надати великій моделі нормальну "до
awesome-ai-memory При розробці агентів штучного інтелекту найбільш болючою темою є те, як надати великій моделі нормальну "довгу пам'ять". На ринку є безліч варіантів: векторні бази даних, графові бази даних, різні фреймворки пам'яті. Від вибору швидко починає боліти голова. На GitHub натрапив на проект awesome-ai-memory. Це, по суті, огляд інструментів навколо пам'яті штучного інтелекту, зібраних в одному місці. Інструменти чітко розділені на open-source і closed-source, зручно відразу відсіяти те, що не хочеться затягувати в продакшн з причин контролю і ліцензій. Є порівняння за базовою архітектурою сховища: Graph, Vector або гібрид (і те, і інше). Це прямо в точку, тому що зазвичай вибір залежить саме від цього. Далі все розкладене по категоріям: компоненти пам'яті, фреймворки розробки, оптимізатори і базові сховища, щоб шукати не за назвою, а за завданням. Список оформлений у вигляді таблиці: видно ключові відмінності між популярними проектами, такими як Cognee, Mem0, Zep і т. д., щоб не блукати у виборі інфраструктури. Якщо ви зараз будуєте AI-додаток або вивчаєте RAG-архітектуру, цю штуку дійсно варто зберегти як шпаргалку. 📁 Мова: #Python 100% ⭐️ Зірки: 434 ➡️ Посилання на GitHub Github'er

Розробник повністю відтворив архітектуру GPT-OSS-20B, написавши всі компоненти власноруч — без готових блоків. І все це працю
+1
Розробник повністю відтворив архітектуру GPT-OSS-20B, написавши всі компоненти власноручбез готових блоків. І все це працює на одній A100 SXM (80GB)
Що реалізовано: ▪️ RoPE з YaRN + NTK-by-parts для масштабування контексту ▪️ RMSNorm ▪️ SwiGLU з clamp’ом і residual-зв’язками ▪️ Mixture-of-Experts (MoE) ▪️ Self-Attention з оптимізацією через GQA ▪️ Learned sinks ▪️ Banded (ковзне вікно) attention ▪️ Підтримка KV-кешування
Бонус: є детальна документація з теорією кожного модуля + інструкції з налаштування та інференсу Python

❤️❤️❤️ Python'er
❤️❤️❤️ Python'er