Python Portal
Kanalga Telegram’da o‘tish
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python Portal analitikasi
Python Portal (@pythonportal) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 50 955 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 540-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 051-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 955 obunachiga ega bo‘ldi.
29 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -393 ga, so‘nggi 24 soatda esa -17 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.36% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.72% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 772 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 407 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 19 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent строка, none, true, модуль, peter kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 30 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.
50 955
Obunachilar
-1724 soatlar
-1217 kunlar
-39330 kunlar
Postlar arxiv
50 955
Этот GitHub-репозиторий — не свалка туториалов.
Внутри 28 продакшен-готовых AI-проектов, которые можно использовать.
Что там есть:
Проекты по машинному обучению
→ Прогноз цен на Airbnb
→ Калькулятор стоимости авиабилетов
→ Трекер успеваемости студентов
AI для медицины
→ Детекция заболеваний грудной клетки
→ Предсказание сердечных заболеваний
→ Анализ риска диабета
Генеративные AI-приложения
→ Живой чат-бот на Gemini
→ Рабочий медицинский ассистент
→ Инструмент анализа документов
Проекты по компьютерному зрению
→ Система трекинга рук
→ Приложение для распознавания лекарств
→ Реализации на OpenCV
Дашборды для анализа данных
→ Аналитика e-commerce
→ Аналитика ресторанов
→ Трекер статистики по крикету
И ещё 10 продвинутых проектов скоро:
→ Детекция дипфейков
→ Классификация опухолей мозга
→ Система оповещения о сонливости водителя
Это не просто набор файлов с кодом.
Это end-to-end рабочие приложения.
Посмотреть репозиторий 😲
👉 @PythonPortal
50 955
Сделай идеальное резюме, не возясь с шаблонами.
Пишешь контент в YAML и генерируешь PDF.
Проект называется RenderCV, он с открытым исходным кодом
👉 @PythonPortal
50 955
ML-инженерам: NVIDIA выпустила гайд для новичков по fine-tuning LLM с помощью Unsloth.
В гайде разбирают:
- методы обучения: LoRA, FFT, RL
- когда и зачем делать fine-tuning, реальные use-case’ы
- сколько данных и VRAM требуется
- как обучать локально на DGX Spark, RTX-видеокартах и не только
Гайд: https://blogs.nvidia.com/blog/rtx-ai-garage-fine-tuning-unsloth-dgx-spark/
👉 @PythonPortal
50 955
В Source Control в VS Code теперь отображаются Git stash’и
Скрытые stash’и наконец-то стали нормально управляемыми.😁
👉 @PythonPortal
50 955
NZT существует.
В фильме «Области тьмы»
герой выпивает NZT — и за день
становится трейдером,
мастером кунг-фу и полиглотом.
Дело не в таблетке.
А в состоянии.
Химия не нужна.
Когда ум чист,
внимание собрано,
и сомнений нет —
ты уже на NZT.
Ты замечаешь всё.
Действуешь без разрывов.
И мир отвечает тебе.
Как включить режим NZT?
Подписывайся на Мэверика.
• входи в состояние
всё «получается само».
• мгновенно принимай
лучшие решения.
• считывай сложные связи
там, где все видят хаос.
• управляй фокусом
и вероятностями событий.
Твоя таблетка NZT.
👇
Мэверик.
Ясность. Точность.
ㅤ
50 955
AI-компании фиксируют, что около 300 ТБ музыки было публично «заархивировано».
👉 @PythonPortal
50 955
Проекты на PyTorch
Плейлист, который помогает изучать PyTorch через работу над продвинутыми проектами.
👉 @PythonPortal
50 955
Извлечение структурированных данных из анкет пациентов с помощью DSPy и CocoIndex.
Получай чистые, типизированные структурированные данные прямо из PDF с валидацией через Pydantic.
Читать гид: начать
👉 @PythonPortal
50 955
Игра "Tennis for Two", созданная в 1958 году физиком Уильямом Хигинботэмом , которую часто называют первой видеоигрой, в которой для интерактивного игрового процесса использовался осциллограф
👉 @PythonPortal
50 955
А что если можно ускорить Python в 37 раз одной строкой кода?
Медленные Python-функции в больших кодовых базах страшно оптимизировать. Можно попробовать Numba или Cython, но Numba в основном работает только с числовым кодом и NumPy-массивами.
Можно пойти в Cython, но там нужны .pyx-файлы, аннотации типов и сборка. По факту это часы рефакторинга, прежде чем ты вообще увидишь прирост. 😬
Codon решает это одной строкой: декоратор codon.jit компилирует твой Python прямо в машинный код.
Ключевые плюсы:
• Работает с любым Python-кодом, не только с NumPy
• Аннотации типов не нужны, типы выводятся автоматически
• Скомпилированные функции кэшируются и потом вызываются мгновенно
• Никаких изменений в коде, кроме добавления декоратора
Выше реальные замеры производительности:
• Чистый Python: 0.240 с
• Первый вызов Codon: 0.324 с (разовая компиляция)
• Повторные вызовы Codon: 0.006 с (ускорение в 37 раз)
Ссылка на репозиторий: https://bit.ly/4q8SW3q
Запустите этот код: https://bit.ly/492cz6D
👉 @PythonPortal
50 955
Превратите любой авторегресcивный LLM в диффузионную языковую модель.
dLLM — это Python-библиотека, которая объединяет обучение и оценку diffusion-LM.
С её помощью можно превратить любой авторегресcивный LLM в diffusion-LM с минимальными вычислительными затратами.
Проект полностью open source. 👌
Почему это важно:
Классические авторегресcивные модели генерируют текст слева направо, по одному токену за раз.
Диффузионные модели работают иначе » они итеративно уточняют всю последовательность целиком.
В итоге:
- больше контроля над качеством генерации
- гибкое редактирование текста
- меньше ограничений, связанных с порядком генерации
👉 @PythonPortal
50 955
Copilot в Excel — это глобальный финансовый кризис, который просто ждёт своего часа.
👉 @PythonPortal
