📚Python Books
Kanalga Telegram’da o‘tish
📚Python библиотека admin - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi
Ko'proq ko'rsatish
📈 Telegram kanali 📚Python Books analitikasi
📚Python Books (@pythonlbooks) kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 33 180 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 042-o'rinni va Rossiya mintaqasida 19 195-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 33 180 obunachiga ega bo‘ldi.
14 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -148 ga, so‘nggi 24 soatda esa -2 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 8.27% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.53% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 745 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 839 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“📚Python библиотека
admin - @workakkk
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@programming_books_it - бесплатные it книги
@pythonl - 🐍
@ArtificialIntelligencedl - AI
@datascienceiot - ml
РКН: clck.ru/3FmsTi”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 15 Noyabr, 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.
33 180
Obunachilar
-224 soatlar
-117 kun
-14830 kun
Ma'lumotlar yuklanmoqda
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Noyabr '26Noy '26
Noyabr '26
+31
0 kanalda
Oktabr '26
+82
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '26
+64
1 kanalda
Get PRO
Avgust '26
+89
1 kanalda
Get PRO
Iyul '26
+117
0 kanalda
Get PRO
Iyun '26
+67
2 kanalda
Get PRO
May '26
+63
0 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+20
0 kanalda
Get PRO
Mart '26
+49
2 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+275
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+485
2 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+434
1 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+521
5 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+293
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+619
2 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+1 070
1 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+1 143
1 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+539
1 kanalda
Get PRO
May '25
+534
3 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+716
1 kanalda
Get PRO
Mart '25
+646
14 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+776
2 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+1 073
16 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+653
5 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+1 221
1 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+1 895
5 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+731
2 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+679
2 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+776
4 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+870
6 kanalda
Get PRO
May '24
+862
40 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+618
43 kanalda
Get PRO
Mart '24
+721
21 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+930
4 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+900
44 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+760
40 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+395
7 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+598
19 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+844
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+899
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+675
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+1 051
0 kanalda
Get PRO
May '23
+1 617
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+269
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+438
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+375
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+390
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+247
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+408
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+439
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+414
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+314
0 kanalda
Get PRO
Iyul '22
+337
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+440
0 kanalda
Get PRO
May '22
+1 583
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+470
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+1 846
0 kanalda
Get PRO
Fevral '22
+273
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '22
+325
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '21
+417
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '21
+698
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '21
+299
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '21
+498
0 kanalda
Get PRO
Avgust '21
+323
0 kanalda
Get PRO
Iyul '21
+537
0 kanalda
Get PRO
Iyun '21
+332
0 kanalda
Get PRO
May '21
+332
0 kanalda
Get PRO
Aprel '21
+351
0 kanalda
Get PRO
Mart '21
+325
0 kanalda
Get PRO
Fevral '21
+264
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '21
+431
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '20
+4 178
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 15 Noyabr | 0 | |||
| 14 Noyabr | 0 | |||
| 13 Noyabr | +5 | |||
| 12 Noyabr | +2 | |||
| 11 Noyabr | +4 | |||
| 10 Noyabr | +8 | |||
| 09 Noyabr | +3 | |||
| 08 Noyabr | 0 | |||
| 07 Noyabr | +2 | |||
| 06 Noyabr | +1 | |||
| 05 Noyabr | +2 | |||
| 04 Noyabr | 0 | |||
| 03 Noyabr | +2 | |||
| 02 Noyabr | +1 | |||
| 01 Noyabr | +1 |
Kanal postlari
Зачем вам Hugo и Jekyll? На Python теперь можно собрать статический сайт в три строки
Разработчик nanodjango показал, как превратить Django в генератор статических сайтов без сложной конфигурации и десятков файлов.
Всё приложение:
from nanodjango import Django
app = Django()
app.pages("/", path="pages")
pip install nanodjango django-nanopages django-distill
pages/. Они автоматически превращаются в страницы с поддержкой Django-шаблонов.
Что особенно интересно:
- Markdown и HTML с поддержкой frontmatter.
- Автоматическая перезагрузка страниц при редактировании.
- Генерация статического сайта одной командой.
- Поддержка Django ORM, моделей и админки.
- Возможность превратить проект в полноценное веб-приложение без переписывания с нуля.
Сборка HTML:
nanodjango manage website.py distill generate \
--output-directory=output/ --collectstatic
| 2 |  ИИ научили «телепатии»: модели передают друг другу внутренние представления вместо текста
Обычно один ИИ-агент пишет сообщение, а второй читает его и заново обрабатывает. Swarm Telepathy, или SwaT, позволяет передавать KV-кеш - внутренние данные, которые модель накапливает при обработке контекста.
Особенность метода - обмен между разными семействами моделей. Обучаемый преобразователь адаптирует кеш отправителя для получателя, позволяя пропустить повторную обработку переданного контекста.
В экспериментах, объединяющих SwaT со сжатием KV-кеша, авторы получили в среднем на 40% выше точность и в четыре раза меньше времени, чем при текстовом общении. Проверки охватили 17 бенчмарков, 12 моделей и шесть семейств.
Ещё интереснее эксперимент с изображениями: модель со зрением передавала информацию текстовой модели, и та отвечала на вопросы о картинке точнее, чем после получения текстового описания.
При этом веса обеих моделей оставались замороженными. Для обучения связующего механизма потребовалось менее 50 млн токенов и менее одних GPU-суток. Это результаты исследовательских тестов, а не универсальное ускорение любых агентов.
https://arxiv.org/abs/2610.15095 | 3 267 |
| 3 | ИИ научили «телепатии»: модели передают друг другу внутренние представления вместо текста
Обычно один ИИ-агент пишет сообщение, а второй читает его и заново обрабатывает. Swarm Telepathy, или SwaT, позволяет передавать KV-кеш - внутренние данные, которые модель накапливает при обработке контекста.
Особенность метода - обмен между разными семействами моделей. Обучаемый преобразователь адаптирует кеш отправителя для получателя, позволяя пропустить повторную обработку переданного контекста.
В экспериментах, объединяющих SwaT со сжатием KV-кеша, авторы получили в среднем на 40% выше точность и в четыре раза меньше времени, чем при текстовом общении. Проверки охватили 17 бенчмарков, 12 моделей и шесть семейств.
Ещё интереснее эксперимент с изображениями: модель со зрением передавала информацию текстовой модели, и та отвечала на вопросы о картинке точнее, чем после получения текстового описания.
При этом веса обеих моделей оставались замороженными. Для обучения связующего механизма потребовалось менее 50 млн токенов и менее одних GPU-суток. Это результаты исследовательских тестов, а не универсальное ускорение любых агентов.
https://arxiv.org/abs/2610.15095 | 1 |
| 4 |  👨🏻🎓Хотите сменить профессию, но не знаете, с чего начать?
Кибербезопасность можно освоить с нуля!
Академия CyberYozh помогает войти в профессию людям разного возраста и с разным опытом, а потом помогает с трудоустройством:
🔹 есть карьерный модуль
🔹 резюме под нужную позицию
🔹 тестовые собеседования и консультации с HR.
Начать можно с бесплатной карьерной консультации.
На ней расскажут, как устроено обучение, какие направления есть в профессии (пентест, защита, SOC-аналитика) и с чего лучше стартовать именно вам.
Есть рассрочка: первые 6 месяцев платежи вносить не нужно. Подробные условия объяснят менеджеры.
👉 Записаться на консультацию | 2 270 |
| 5 |  📓 Лейденский университет выложил бесплатный учебник по ИИ-агентам на 472 страницы
Учебник Agentic Large Language Models на 472 страницы: от токенизации до мультиагентных систем, с практическими кейсами и сайтом курса.
Что внутри
Книга разбита на семь частей. Первая посвящена языковому моделированию: токенизация, эмбеддинги, механизм внимания, весь пайплайн обучения от сбора данных до выравнивания, законы масштабирования, маленькие модели и энергопотребление. Вторая рассказывает о рассуждениях: chain of thought, саморефлексия, мультимодальные модели, vision-language-action модели для роботов, модели мира и метаобучение.
https://uproger.com/agentic-llm-uchebnik-leiden/ | 4 061 |
| 6 |  100 вопросов на Python Senior: к чему готовиться на собеседовании в 2026
Вышла подборка из 100 вопросов для собеседования на Python Senior с развёрнутыми ответами и рабочими примерами кода. Уровень там явно выше «чем список отличается от кортежа».
Первый большой блок про внутренности CPython: как устроен объект, как работают подсчёт ссылок и сборщик мусора, зачем нужен weakref при циклических ссылках. Дальше идёт конкурентность. Почему существует GIL, когда потоки всё ещё полезны, что даёт free-threaded Python по PEP 703 и как выбирать между threading, multiprocessing и asyncio, включая TaskGroup и структурную конкурентность.
Отдельно разобраны дескрипторы и метаклассы, декораторы с параметрами, генераторы и yield from. По типизации есть современный синтаксис дженериков из PEP 695, Protocol и сужение типов через TypeIs. В конце вопросы про профилирование и поиск узких мест, стандартную библиотеку, тестирование и архитектуру, зависимости и безопасность в продакшене. Свежие изменения из Python 3.13 и 3.14 тоже учтены: экспериментальный JIT, отложенные аннотации и отдельный GIL на каждый интерпретатор.
Полезно и тем, кто идёт на собеседование, и тем, кто сам их проводит.
https://uproger.com/voprosy-na-sobesedovanii-python-senior/ | 5 878 |
| 7 |  📘 195 страниц математики, чтобы понять, как устроен Generative AI
Вышла The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer — компактная книга, которая объясняет математическую основу современных генеративных моделей без ухода в бесконечную теорию.
Внутри:
- PCA и probabilistic PCA;
- VAE;
- diffusion models;
- normalizing flows;
- autoregressive models;
- GAN и Wasserstein GAN;
- energy-based models.
Автор показывает, как они математически связаны между собой и откуда выводятся основные идеи.
Подойдёт тем, кто уже пользуется LLM и diffusion-моделями, но хочет разобраться глубже, чем на уровне «вот нейросеть, вот loss».
195 страниц, один цельный маршрут по фундаменту Generative AI.
PDF: https://arxiv.org/pdf/2605.29713 | 5 033 |
| 8 |  Учить Rust через язык, который уже знаешь.
Microsoft собрала бесплатную коллекцию руководств: Rust для разработчиков на C/C++, C# и Python. Вместо объяснений с нуля каждый гид опирается на знакомые концепции и показывает, что в Rust устроено иначе.
Есть и материалы для тех, кто уже пишет на Rust: асинхронность, продвинутые паттерны, проектирование с помощью типов и инженерные практики.
Книги Microsoft - https://microsoft.github.io/RustTraining/ | 3 801 |
| 9 |  Бесплатная книга по Physics-based Deep Learning
461-страничный учебник о применении глубокого обучения в физических симуляциях.
Внутри:
- Physics-Informed Neural Networks
- физические ограничения в loss-функциях
- дифференцируемые симуляции
- обучение с подкреплением
- моделирование неопределённости
- практические примеры в Jupyter Notebook
Полезно для изучения научного ML, PINN и нейросетевого решения физических задач.
https://arxiv.org/abs/2109.05237 | 4 580 |
| 10 |  📘 Elementary Probability for Applications - бесплатная книга по теории вероятностей
163 страницы с базой по вероятностям и прикладными примерами.
Подойдёт тем, кто хочет нормально разобраться в случайных событиях, распределениях, ожиданиях и других основах, которые постоянно встречаются в Data Science и Machine Learning.
Хороший компактный материал без перегруза.
https://clcoding.com/2026/07/elementary-probability-for-applications.html | 4 456 |
| 11 | 🔥 Хак в Django: Meta.indexes можно использовать для собственных миграций
Оказывается, models.Index в Django можно превратить почти в универсальную migration-операцию.
Идея:
class CustomMigrationOperation(models.Index):
def create_sql(self, model, schema_editor, **kwargs):
...
def remove_sql(self, model, schema_editor, **kwargs):
...
А затем добавить её прямо в модель:
class Meta:
indexes = [CustomMigrationOperation()]
После этого makemigrations сам подхватит изменение, а migrate выполнит нужный SQL.
Почему это работает:
Index уже умеет генерировать SQL через create_sql() и remove_sql().
Так можно описывать не только индексы, но и:
triggers
table comments
security labels
другие schema-level настройки
Автор использовал этот приём для PostgreSQL Anonymizer, чтобы правила анонимизации жили рядом с моделью и автоматически попадали в миграции.
Подход довольно hacky, но как способ расширить механизм миграций Django — очень интересный.
https://www.better-simple.com/django/2026/09/02/nifty-feature-use-index-for-custom-migrations/ | 4 225 |
| 12 |  📚 Бесплатный 17-страничный PDF по Hidden Markov Models
Короткий и плотный разбор HMM от Stanford.
Внутри:
- скрытые состояния и наблюдения
- transition и emission probabilities
- вычисление вероятности последовательности
- Forward algorithm
- Viterbi algorithm
- обучение параметров модели
- базовые примеры применения
Хороший материал, чтобы быстро понять HMM без огромного учебника.
PDF:
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/A.pdf | 4 157 |
| 13 |  MIT бесплатно выложил 920-страничный учебник Mathematics for Computer Science.
Это большой курс по математике, которая реально нужна в Computer Science.
Внутри:
- логика и доказательства
- множества и отношения
- индукция
- графы
- теория чисел
- рекуррентные соотношения
- комбинаторика
- вероятность
- дискретные структуры и алгоритмическое мышление
Хорошая база для алгоритмов, теории вычислений и более серьёзного изучения CS.
📗 PDF доступен бесплатно. | 4 055 |
| 14 |  🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.
Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»
63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.
Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.
Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.
Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.
⏳ 72 часа скидка 55%
https://stepik.org/a/295921 | 3 345 |
| 15 |  🔥 Face Anything - восстановление 4D-лица из любой последовательности изображений
На ECCV 2026 представили Face Anything - unified feed-forward модель для высокоточного 4D face reconstruction и плотного трекинга лица.
Ключевая идея - canonical facial point prediction: каждому пикселю назначается нормализованная координата лица в общем каноническом пространстве.
Это позволяет объединить dense tracking и динамическую реконструкцию в одну задачу и получать:
* стабильную геометрию между кадрами
* точные соответствия facial points
* 4D-реконструкцию из произвольной последовательности изображений
Код:
https://github.com/kocasariumut/FaceAnything | 3 191 |
| 16 |  Интегрируйте OCR в ваш Python-продукт за 15 минут 🚀
Создаёте SaaS, автоматизируете B2B или собираете ИИ-агентов на Python? Забудьте про облачные костыли и отправку конфиденциальных данных на чужие сервера!
Provision OCR — российский движок для локального распознавания документов в защищенном контуре.
⚡️ Python-friendly: интеграция через REST API и gRPC для FastAPI, Django или Flask.
⚡️ Docker-ready: быстрый запуск в один контейнер без сложной настройки окружения.
⚡️ 100% локальности: полное соответствие требованиям безопасности.
⚡️ Производительность: от <3 сек/стр. на GPU (RTX 2070+) или работа на CPU, точность до 99%.
⚡️Готовые шаблоны любых документов на русском: договоры, счета-фактуры и другие.
💻 Пример интеграции с Django:
https://github.com/Provision-Labs/Django_OCR_UI
💡 Дистрибутив в нашем Telegram-канале: @ProvisionLabs
#Python #Django #FastAPI #OCR #ProvisionOCR #Backend #OnPremise #AI #DevOps #OpenSource #ИИ | 2 662 |
| 17 |  +1📚 Бесплатная работа по Information Geometry и Fisher–Rao Distance
Исследование посвящено численному приближению расстояния Fisher–Rao между многомерными нормальными распределениями.
Внутри разбираются:
- Fisher–Rao Distance
- Information Geometry
- Fisher Information
- KL и Jeffreys Divergence
- статистические многообразия и геодезические
- SPD-матрицы
- Mahalanobis Distance
- численные методы приближения
Полезно для ML-исследователей, data scientists, статистиков и тех, кто изучает продвинутую теорию вероятностей.
Бесплатный PDF:
https://arxiv.org/pdf/2302.08175 | 2 769 |
| 18 | +1 Matn yo'q... | 1 |
| 19 |  📚 Бесплатная книга по causal inference + ML
Applied Causal Inference Powered by Machine Learning and AI - большая открытая книга про причинно-следственный анализ с современным уклоном в машинное обучение и AI.
Внутри:
* causal graphs и DAG
* потенциальные исходы
* A/B и observational data
* propensity score
* matching и weighting
* heterogeneous treatment effects
* Double/Debiased Machine Learning
* causal forests
* uplift и policy learning
* связь causal inference с современными ML-моделями
Подойдёт тем, кто хочет выйти за пределы обычной корреляции и разбираться, что действительно влияет на результат.
496 страниц, PDF доступен бесплатно:
http://arxiv.org/abs/2403.02467 | 2 625 |
| 20 | 10 бесплатных книг по программированию, которые можно читать прямо с GitHub
1. The Rust Programming Language
https://github.com/rust-lang/book
2. Rust by Example
https://github.com/rust-lang/rust-by-example
3. The Little Book of Rust Books
https://github.com/lborb/book
4. Python Data Science Handbook
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
5. Dive Into Deep Learning
https://github.com/d2l-ai/d2l-en
6. Probabilistic Machine Learning
https://github.com/probml/pml-book
7. Algorithms for Decision Making
https://github.com/algorithmsbooks/algforopt-notebooks
8. Operating Systems: Three Easy Pieces
https://github.com/remzi-arpacidusseau/ostep-homework
9. Crafting Interpreters
https://github.com/munificent/craftinginterpreters
10. Free Programming Books — огромная библиотека бесплатных книг по Python, Java, C++, Go, AI, SQL, Linux и десяткам других тем
https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books
Последний репозиторий особенно полезен: там собрана огромная регулярно обновляемая база легально доступных книг и учебных материалов по программированию. | 2 738 |
