Python RU
Kanalga Telegram’da o‘tish
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python RU analitikasi
Python RU (@pro_python_code) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 12 334 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 9 826-o'rinni va Rossiya mintaqasida 51 891-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 12 334 obunachiga ega bo‘ldi.
05 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -45 ga, so‘nggi 24 soatda esa -4 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.52% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.08% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 928 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 380 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 3 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent api, docker, github, sql, linux kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 06 Oktabr, 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.
12 334
Obunachilar
-424 soatlar
-137 kun
-4530 kun
Postlar arxiv
12 335
🐍 Python умеет сравнивать числа как в математике
Проверку диапазона можно записать короче:
# Вместо
if 60 < heart_rate and heart_rate < 100:
print("В пределах диапазона")
# Пишем
if 60 < heart_rate < 100:
print("В пределах диапазона")
0 <= score <= 100
60 < get_value() < 100 функция вызывается только один раз. А если повторить вызов по обе стороны and, она может выполниться дважды.12 335
Hugging Face исследовали multi-harness RL: обучение с подкреплением сразу через Claude Code, Codex, OpenCode и Mini-SWE-Agent.
Для этого объединили три проекта:
• OpenEnv записывает обращения к модели, токены и вероятности генерации.
• Harbor запускает одинаковые задачи в контейнерах через разные обвязки.
• TRL использует собранные данные для обучения.
Каждая обвязка сохраняет собственные инструменты, промпты и цикл работы. Модель учится внутри настоящих агентов.
По данным авторов, у LFM2.5-2.6B доля тестовых задач, решённых с первой попытки, выросла с 42,2% до 54,2%. Улучшения появились во всех четырёх обвязках. На задачах, которые решили обе версии модели, обученная использовала на 31% меньше вызовов инструментов.
Эксперимент ограничен одним семейством задач, но показывает перспективный подход: адаптацию к разным обвязкам можно закладывать прямо в обучение.
📖 Руководство: https://huggingface.co/spaces/FineEnvs/multi-harness-rl
12 335
DeepSeek Harness вышел на десктоп: плагины без терминала и задачи по расписанию
DeepSeek выпустила превью Harness v0.2 с десктопным приложением для macOS и Windows: менеджер плагинов, режим создателя, задачи по расписанию и планы на маркетплейс.
https://uproger.com/deepseek-harness-desktop/
12 335
Пишем игру на Python: неоновая аркада с разбором кода и ИИ
Pygame часто считают библиотекой для школьных проектов, и зря. На нём за вечер собирается динамичная аркада с неоновой графикой, частицами, тряской камеры и волнами врагов, которая выглядит как маленькая инди-игра.
В этой статье мы напишем такую игру на Python с нуля, разберём каждый важный кусок кода и покажем, как ускорить разработку с помощью ИИ-ассистентов и грамотных промптов.
В конце вас ждёт полный код, который можно скопировать и сразу запустить.
https://uproger.com/pishem-igru-na-python-neonovaya-arkada-s-razborom-koda-i-ii/
12 335
🐧 Linux Cheat Sheet - шпаргалка по командам Linux
Самая удобная шпаргалка по Linux и Bash на русском: теория простым языком (как устроены файлы, процессы, права, память, загрузка и сеть), команды терминала, права доступа, процессы, сеть, SSH, systemd, grep/sed/awk, Vim и готовые однострочники - с примерами.
А для тех, кто идёт дальше, - продвинутый уровень: Bash для профи, LVM и RAID, трассировка и производительность, ядро, безопасность, контейнеры, восстановление системы и вопросы с собеседований.
https://github.com/justxor/Linux-/
12 335
10 агентов Claude теоретически обошли алгоритм Дейкстры
В Vals AI запустили 10 агентов Claude Opus 5.5, которые за 15 часов и 733 сообщения разработали алгоритм C-HD для поиска кратчайших путей в ориентированных графах.
Для графов с определённой плотностью сложность снизилась с O(n log n) у Дейкстры до O(n log¹¹⁄¹² n). Корректность и оценка времени работы формально подтверждены доказательством в Lean.
Но это пока теоретический результат. Алгоритм не тестировали на крупных реальных графах, константы велики, а улучшение действует только в ограниченном диапазоне входных данных.
Главное здесь другое: группа ИИ-агентов смогла самостоятельно разработать алгоритм и подготовить его формальное доказательство всего за 15 часов.
https://www.vals.ai/blogs/faster-shortest-path-algorithm
12 335
Repost from Machinelearning
🌟 Prism ML собрала тернарную версию Qwen3.8-27B
Bonsai 2 27B - сжатая Qwen3.8-27B, которая занимает 5,9 ГБ против примерно 54 ГБ у исходной модели в FP16 и сохраняет 98,2% её среднего результата на бенчмарках.
Prism ML - американский стартап из команды Калтеха, вышедший из стелс-ркжима весной 2026 года с анонсом первой версии моделей Bonsai. Основатель и руководитель - профессор Калтеха Бабак Хассиби, специалист по теории сжатия. Среди инвесторов стартапа Cerberus, Google и Samsung.Модель рассчитана на локальный запуск на потребительском оборудовании, имеет контекст в 262 тысячи токенов и может обрабатывать изображения и вызывать инструменты. Целевые сценарии - агенты в редакторе кода, работа с компьютером, разбор документов без отправки их в облако.
Вес в тернарном квантовании хранится не числом, а одним из трёх знаков: минус, ноль или плюс. Сами величины задаются отдельно - веса разбиты на группы по 128, и у каждой группы один общий множитель в FP16. В пересчёте на один вес это 1,72 бита против 16 у исходной модели. Перед сжатием веса каждой матрицы разворачивают фиксированным преобразованием Адамара, сам разворот вписан в веса, но при работе его нужно повторить на входных данных, иначе модель выдаёт бессмыслицу.Распознавание картинок сжатие не проходило, лежит отдельным файлом на 0,6 ГБ и подгружается только тогда, когда на вход пришло изображение, так что текстовые задачи его не задействуют. 🟡В релизе три варианта 🟢GGUF в двух упаковках: PTQ1_0 (1,75 бита, 5,95 ГБ, быстрее на картах Ada и L4) и PQ2_0 (2,13 бита, 7,21 ГБ, быстрее на H100 и Blackwell); 🟢сборка под MLX на 8,60 ГБ вместе со зрением; 🟠тестовая упаковка Q2_0 для доработки ядер. Для GGUF нужен специальный форк llama.cpp от Prism ML, для MLX - загрузчик из самого пакета. 🟡Бенчмарки Замеры Prism ML считали через EvalScope и vLLM на H100, в режиме рассуждения, всего провели 14 тестов. Сравнивали со сборки той же Qwen3.8-27B в квантованиях UD-Q4_K_XL и IQ2_XXS. Среднее по всем тестам: 84,78 против 86,32 у FP16 и 72,59 у IQ2_XXS. До четырёхбитной сборки не хватило 0,4 пункта при втрое меньшем размере. AIME26: 95,83 против 94,58 у FP16 и 57,50 у IQ2_XXS. LiveCodeBench: 90,07 против 90,05 и 56,40 соответственно. BFCL v3 (вызов инструментов): 74,92 против 76,74 у FP16. MMMU-Pro: 75,49 против 81,73.
Скорость генерации на RTX 5090 примерно 129 токенов в секунду, на ноутбучном M5 Pro - 28 токенов в секунду.📌Лицензирование: Apache 2.0 🟡Блогпост 🟡Веса 🟡Техотчет 🟡Демо на WebGPU 🟡Сообщество в Discord 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Bonsai #PrizmML
12 335
Kubernetes NodeLocal DNSCache: ускоряем DNS-запросы 🚀
Без NodeLocal DNSCache DNS-запрос от Pod проходит через:
Service IP → kube-proxy → DNAT → conntrack → CoreDNS
В нагруженных кластерах это увеличивает задержки и создаёт дополнительную нагрузку на таблицу conntrack.
NodeLocal DNSCache запускает локальный DNS-кеш на каждой ноде как DaemonSet:
Pod → локальный DNS-кеш → CoreDNS
Если запись уже есть в кеше, Pod получает ответ прямо с текущей ноды. При промахе запрос передаётся в CoreDNS.
Преимущества
- быстрее обрабатываются повторные DNS-запросы;
- снижается нагрузка на CoreDNS;
- уменьшается межнодовый DNS-трафик;
- обходятся kube-proxy и DNAT;
- сокращается количество UDP-записей в conntrack;
- доступны DNS-метрики отдельно для каждой ноды.
NodeLocal DNSCache стабилен с Kubernetes 1.18, но обычно его нужно включать отдельно и развернуть node-local-dns как DaemonSet.
🔗 Официальная документация Kubernetes: https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/nodelocaldns/12 335
🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQL
SQL можно знать годами и всё равно теряться, когда запрос внезапно начинает тормозить в проде.
Этот курс про уровень, где ты не просто пишешь SELECT, а понимаешь, что происходит внутри MySQL, почему запрос работает медленно и как ускорить его без новых проблем. Здесь разбираются EXPLAIN, индексы, CTE, оконные функции, транзакции, аналитические паттерны, legacy SQL и работа с AI-ассистентами.
Каждый урок - с практикой и реальными SQL-задачами на MySQL 8 с автопроверкой.
После курса ты сможешь увереннее разбирать чужой код, находить узкие места и предлагать решения, которые действительно работают.
Для подписчиков скидка - 49% в течение 2 суток: https://stepik.org/a/298827/
12 335
Repost from Machinelearning
⚡️ DeepSeek открыла веса V4.1-Flash
DeepSeek выложила свежайшую DeepSeek-V4.1-Flash, мультимодальную MoE-модель на 552 млрд параметров, с контекстом до миллиона токенов и методом Causal Encoder-Decoder под капотом, который вдвое удешевляет разбор входа.
Задача, под которую её делали, скучная, но дорогая. Долго работающий агент постоянно перечитывает свой контекст, и всё прочитанное приходится держать в KV-кэше. На длинных дистанциях он раздувается, забивает видеопамять и упирается в пропускную способность шин.В V4.1-Flash кэш сжат до 890 байт на токен, это вчетверо меньше, чем у V4-Flash, и в 437 раз, чем у первой версии DeepSeek. Каждому слою внимания заранее назначен один из трёх режимов: 🟢в полном слой считает свои ключи и значения сам; 🟢в режиме переиндексации берёт их у предыдущего слоя, но заново выбирает, на что смотреть; 🟢в режиме повторного использования не считает ничего - берёт и чужой кэш, и чужой выбор. Так хранить приходится в разы меньше. Сверху главный кэш держится в четырёхбитном формате FP4, и устойчивость к такой точности натренирована, а не добавлена после обучения. 🟡Causal Encoder-Decoder Метод вдохновлен майкрософтовской работой You Only Cache Once про переиспользование KV-кэша слоями. DeepSeek внесла в него структурные улучшения, чтобы поднять ёмкость кэша и глубину вычислений при его порождении. 40 слоёв разделены пополам: 20 на энкодер, 20 - декодер.
К и V для декодера не считаются в каждом его слое, а проецируются из последнего скрытого состояния энкодера.
Поэтому при разборе входа работает только первая половина сети - 8 млрд активных параметров на токен против 16 при генерации ответа.
Для агентов, у которых вход в разы длиннее вывода, это именно то, что нужно.🟡Бенчмарки
На DeepSWE v1.1 модель берёт 74,2% против 74,0 у Claude Opus 5 и 73,0 у GPT-5.6 Sol. На Terminal-Bench 2.1 - 90,6% (выше всех). На AutomationBench - 54,8% против 50,3 у Opus 5. А вот в Terminal-Bench 4.0, где нужны экспертные знания в науке, модель даёт 31,2% против 51,8 у Opus 5, то есть разрыв с топами на самых сложных задачах никуда не делся.Модель поддерживает настраиваемый уровень рассуждений от 1 до 100, в API это три пресета: low, high, max - они соответствуют значениям 50, 75 и 100. Шаблона чата в Jinja нет - вместо него советуют реализацию промптов на Python и отдельный набор Rust-библиотек. Сообщество на Hugging Face уже сделало квантованные версии практически под всё. 📌Лицензирование: MIT License 🟡Блогпост 🟡Веса 🟡Техотчет @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #MMLM #MoE #Deepseek
12 335
Команды ждут тебя на треке программирование роботов на МТС True Tech Champ 2026 — всероссийском чемпионате по программированию с двумя треками и призовым фондом 10 250 000 рублей.
Успей зарегистрироваться до 13 сентября.
В треке программирования роботов тебе предстоит запрограммировать робособаку для доставки груза через полосу препятствий сначала в онлайн-симуляторе, а затем на офлайн-полигоне в финале 22 октября. Рекомендуемые стеки: Go, Java, Python, C#, C++, JS.
Участие в командах 2-5 человек. Если у тебя нет своей команды, кураторы помогут объединиться с другими участниками на платформе.
Масштабный финал объединит борьбу за призовой фонд 10 250 000 рублей, выступления хедлайнеров, доклады спикеров и активности для всех гостей мероприятия.
Успей зарегистрироваться и пройти квалификацию до 13 сентября.
erid:2VSb5xVWJTL
12 335
Repost from Machinelearning
⚡️ DeepSeek выпустила V4.1 Flash
Ноую модель уже раскатывают в веб-чате и мобильных приложениях. Прежние режимы - быстрый, экспертный и распознавание изображений свели в один: выбирать вручную больше ничего не нужно.
Теперь одна модель ведёт и обычный диалог, и разбор картинок, и сложные вопросы. Сложность запроса она определяет сама, а зрение включает, когда на вход приходит изображение.
По словам DeepSeek, V4.1 Flash обходит V4 Pro по качеству, стоимости и скорости. До выхода V4.1 Pro она возьмёт на себя все запросы, которые раньше уходили на V4 Pro.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
12 335
Как обучить свою нейросеть на Python в 2026 году: пошаговый гайд для начинающих
https://uproger.com/obuchit-nejroset-na-python/
12 335
False Sharing: два ядра, никаких lock, а всё тормозит. Почему?
Два потока пишут в разные переменные a и b, блокировок нет, а код всё равно упирается в потолок. Виноват false sharing: a и b лежат в одной cache line на 64 байта, и каждая запись одного ядра сбрасывает копию линии у второго. CPU гоняет кэш туда-сюда вместо полезной работы. Лечится разнесением горячи
https://youtube.com/shorts/piUddxoKcoY?feature=share
12 335
⚡️ Google открыла TimesFM 3 для прогнозирования временных рядов.
Модель уже доступна на GitHub и Hugging Face и рассчитана на задачи forecasting без необходимости обучать отдельную модель с нуля под каждый датасет.
Подходит для:
- прогнозирования продаж
- нагрузки и трафика
- финансовых и бизнес-метрик
- спроса
- сенсорных и временных данных
TimesFM 3 можно запускать локально и использовать как готовую базовую модель для time-series задач.
GitHub: https://github.com/google-research/timesfm
Hugging Face: https://huggingface.co/google/timesfm-3.0-pytorch
12 335
🔥 Вышли официальные GGUF-квантизации GLM-5.3 Flash Uncensored
Модель: 320B параметров, 18B активных.
Доступные варианты:
- Q6_K — 263 ГБ / 94,3% Top-1
- Q4_K_M — 193 ГБ / 89,8% Top-1 — рекомендуемый
- Q3_K_M — 153 ГБ / 85,6% Top-1
- Q2_K — 117 ГБ / 75,5% Top-1
Подходит для запуска на CPU + GPU, включая Apple Silicon.
Это не jailbreak: удаление отказов зашито прямо в веса модели.
API со стандартными весами:
https://orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5.3-flash
Uncensored GGUF:
https://huggingface.co/orcarouter/GLM-5.3-Flash-Uncensored-GGUF
