Python 🇺🇦
Yopiq kanal
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python 🇺🇦 analitikasi
Python 🇺🇦 Ukrain til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 20 337 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 341-o'rinni va Ukraina mintaqasida 2 984-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 20 337 obunachiga ega bo‘ldi.
26 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -193 ga, so‘nggi 24 soatda esa -7 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 10.47% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 5.46% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 130 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 110 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 15 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 27 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.
20 337
Obunachilar
-724 soatlar
-517 kunlar
-19330 kunlar
Postlar arxiv
20 335
Новий блог-пост: чому асинхронний Python насправді детермінований
Розбирається робота
event loop у Python і показується, що, незважаючи на чергування async-завдань, вони завжди запускаються в передбачуваному порядку, що спрощує побудову конкурентних async-воркфлоу
Python
20 335
Трекер токенів для LLM CLI-інструментів
Sherlock — це жива панель моніторингу, яка дозволяє відстежувати використання токенів у CLI-інструментах для роботи з LLM. У реальному часі видно, скільки токенів витрачається, а всі запити можна зберігати для подальшого аналізу
Основне: • моніторинг токенів у реальному часі • візуалізація контекстного вікна з індикатором • автоматичне збереження запитів у Markdown і JSON • без зайвих налаштувань — встановив і працюєшPython
20 335
Є репозиторій, де реалізовано DensePose через Wi-Fi-сигнали — тобто спроба отримувати детальне представлення тіла людини не з камери, а на основі радіоданих
Такий підхід дозволяє аналізувати рух у приміщенні без відеоспостереження, з акцентом на приватність. Якщо цікавлять нестандартні рішення в комп’ютерному баченні та безкамерних сенсорах — варто зазирнути
Python
20 335
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Бібліотека алгоритмів з робототехніки, яку має знати кожен інженер📚
PythonRobotics — це відкритий вихідний код та навчальний посібник з алгоритмів робототехніки, створений Ацуші Сакаї.
На GitHub у проекту 27,2 тисячі зірок і 7 тисяч форків, тому додати його до закладок просто необхідно.
Там охоплено все: від локалізації (EKF, particle filters, histogram filters) до SLAM (FastSLAM, ICP matching), планування шляху (A*, RRT*, Dijkstra, D*, potential fields, state lattice), відстеження траєкторії (Stanley, LQR, MPC), навігації маніпуляторів, авіаційної навігації та навіть планування для двоногих роботів.
Що в ньому особливого? Він зроблений так, щоб його було легко читати та розуміти: мінімум залежностей і практичні, широко використовувані алгоритми.
Кожен алгоритм супроводжується візуальними анімаціями, математичними поясненнями та робочим кодом.
Документація по суті є повноцінним навчальним посібником з алгоритмів робототехніки, доступним безкоштовно онлайн.
Вімоги прості: Python 3.13+, NumPy, SciPy, Matplotlib та cvxpy.
І все.
Це навчальний ресурс з 2201 комітом, вкладом від 138 розробників та активною підтримкою. Самі анімації (вони знаходяться в окремому репозиторії) вже варті того, щоб їх вивчати.
Якщо ви вивчаєте робототехніку, збираєте автономні системи або викладаєте алгоритми, це саме той ресурс. Ліцензія MIT, тому його можна вільно використовувати як у дослідженнях, так і в комерційних проектах.
Посилання:
https://github.com/AtsushiSakai/PythonRoboticsP.S. Ось як виглядає хороший open-source: освітній, практичний, відмінно задокументований та орієнтований на спільноту. Додай його до закладок. 🔖 Python'er
20 335
Шпаргалка з Networking у Python: робота з сокетами (socket, asyncio, selectors, trio), HTTP-клієнти (requests, httpx, aiohttp, urllib), веб-сервери (Flask, Django, FastAPI, Tornado, Sanic); DNS-інструменти (dnspython, aiodns), передача файлів (paramiko, scp, pysmb), черги повідомлень (paho-mqtt, kafka, rabbitmq/aiopika), RPC (gRPC, thrift, xmlrpc); мережеві пакети й аналіз (Scapy, pyshark, dpkt), автоматизація мереж (netmiko, napalm, nornir), Linux networking (pyroute2, psutil, iptables); безпека (ssl, cryptography, pyopenssl), проксі (mitmproxy, socks), серіалізація (json, pickle, protobuf, msgpack), сучасні протоколи (QUIC/HTTP3), бездротові мережі (pywifi, bleak), SDN (mininet, openflow)
Python
20 335
+1
Хлопець реалізував GPT-OSS-20B з нуля на PyTorch — усе від А до Я написано власноруч
В моделі: • RoPE + NTK-by-parts для довгих контекстів • RMSNorm і SwiGLU з клэмпінгом • Mixture-of-Experts (MoE) • Self-Attention з Grouped Query Attention (GQA) • Learnable sinks і Banded attention • KV-кешування для швидкого інференсуІ все це запускається на одній A100 SXM (80GB). До репозиторію додається повна документація з теорією, налаштуванням і прикладами використання Python
20 335
Як стати справжнім лідером і ефективно управляти своєю командою?
Дізнайтесь, як бути й керівником, і лідером, і другом для команди, формувати злагоджений та продуктивний колектив, — на курсі «Управління IT-командами» від Laba.
За результатом 13 занять ви:
- навчитеся враховувати ризики кожного руху та аналізувати ефективність учасників команди
- дізнайтесь, як давати конструктивний фідбек
- прокачаєте комунікаційні скіли за моделями SARA, BOFF і COIN
- навчитеся ставити досяжні KPI та керувати мотивацією співробітників
- вмітимете організовувати ефективні 1-to-1 зустрічі та командні заходи
- розберете стратегії управління в період турбулентності
Своїм досвідом з вами поділиться Дмитро Іржицький, Chief Operating and Technology Officer у Cloudfresh та former Delivery Director у SoftServe, який має понад 20 років практичного досвіду в ІТ.
🗓 Перше заняття — 9 квітня
Детальніше про курс 👈
20 335
Шпаргалка з Data Wrangling у pandas: створення DataFrame (pd.DataFrame), tidy data — кожна змінна в колонці, кожне спостереження в рядку; зміна структури даних: pd.melt() (колонки → рядки), pivot() (рядки → колонки), concat() (об’єднання); робота з рядками: фільтрація (df[умова]), head(), tail(), sample(), iloc/loc; робота з колонками: вибір (df[['col']]), фільтр за regex, перейменування (rename()), видалення (drop()); сортування (sort_values(), sort_index()), скидання індексу (reset_index()), видалення дублікатів (drop_duplicates()), chaining методів для читабельності коду
Python
20 335
Справжній самоеволюційний AI-агент для продакшену
Автор реалізував повноцінну агентну систему всього на 3500 рядках чистого Python без фреймворків у 8 файлах: цикл використання інструментів, трирівнева пам’ять (сесії → стисла довготривала через LLM → векторний пошук у LanceDB), MCP-плагіни, планувальник задач та механізм самовідновлення
Підтримується WeChat, обробка відео через ffmpeg, мультимовний пошук, Docker-мультиаренда і цілодобова робота 24/7
Python
