📚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

Tarmoq:Machinelearning Rossiya19 090 Texnologiyalar & Aralashmalar3 899...

📈 Telegram kanali 📚Python Books analitikasi

📚Python Books (@pythonlbooks) kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 33 442 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 899-o'rinni va Rossiya mintaqasida 19 090-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 33 442 obunachiga ega bo‘ldi.

15 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -165 ga, so‘nggi 24 soatda esa -5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.69% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.48% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 573 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 831 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 16 Sentabr, 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.

33 442

Obunachilar

-524 soatlar

-567 kun

-16530 kun

2 573

Post ko'rishlar

~ 83124 soatlar

~ 1 08348 soatlar

7.69%

Muloqot nisbati

Ma'lumot yo'q

Kuniga postlar

Ads index

beta

Postlar arxiv

33 442

🔥 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/

33 442

📚 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

33 442

Repost from Machine learning Interview

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.

33 442

🔥 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

33 442

Repost from Python/ django

🔥 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

33 442

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

33 442

📚 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

33 442

📚 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

33 442

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.

33 442

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку Окружение решает больше, чем кажется. Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре. AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/javatg JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: https://t.me/+S4hinvO3QI43ZjNi Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max python: https://max.ru/pythonl ТЕХНО: https://max.ru/vistehno Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Devops: https://max.ru/DevOPSitsec C#: https://max.ru/csharp_ci C++: https://max.ru/cpluspluc SQL: https://max.ru/sqlhub Java: https://max.ru/javatg Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

33 442

📚 Бесплатный 348-страничный учебник по Machine Learning для инженеров и исследователей Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists - полноценная книга от Cambridge University Press, которую авторы бесплатно выложили в виде pre-publication PDF для личного использования. Внутри: * supervised learning, k-NN и decision trees * linear/logistic regression и regularization * neural networks и deep learning * random forests, boosting и kernels * Bayesian methods и Gaussian Processes * generative models и unsupervised learning * оценка качества, practical ML и ethics Хороший вариант, если хочется не просто запускать fit(), а реально понять математику и инженерную логику ML. PDF: https://smlbook.org/book/sml-book-draft-latest.pdf #DataScience #MachineLearning #ML #Mathematics #Algorithms

33 442

🐍 Free-threaded Python убрал GIL, но NumPy всё равно упирался во внутренние блокировки Казалось бы, Python 3.13+ без GIL должен позволить нескольким потокам одновременно выполнять численные операции. Но на практике параллельные ufunc начинали конкурировать за внутренние структуры NumPy, счётчики ссылок и выделение памяти. В NumPy 2.5 разработчики устранили несколько ключевых узких мест: - таблицу диспетчеризации ufunc заменили на lock-free concurrent hash map; - часть общих служебных объектов сделали «бессмертными», снизив конкуренцию при подсчёте ссылок; - выделение памяти перевели на PyMem_RawMalloc и PyMem_RawFree. Теперь независимые операции можно масштабировать обычными потоками:


from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

import numpy as np

arrays = [
    np.random.rand(5_000_000)
    for _ in range(8)
]

with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as pool:
    results = list(pool.map(np.sin, arrays))

Главное преимущество перед multiprocessing - массивы не нужно сериализовать и копировать между процессами. Потоки работают в одном адресном пространстве, поэтому могут эффективнее использовать многоядерный CPU и общую память. Но есть важная оговорка: free-threaded не означает автоматически thread-safe. Одновременное изменение одного ndarray из нескольких потоков всё ещё может привести к гонкам, повреждённым данным и падению интерпретатора. Безопаснее использовать: - отдельный массив для каждого worker; - общий массив только для чтения; - явную синхронизацию при записи. Удалить GIL оказалось недостаточно. Чтобы Python действительно масштабировался по ядрам, пришлось перепроектировать и внутренности NumPy. Подробнее: https://labs.quansight.org/blog/scaling-numpy-on-free-threaded-python

33 442

Лето, ИТ-Пикник и музыка известных артистов уже через несколько дней! 8 августа в Коломенском пройдет ИТ-Пикник. В программе — выступления проекта LAB Антона Беляева, IOWA, Cream Soda, Pompeya, мартина и Совы. А днем — научпоп-лекции, дискуссии об ИИ и больших языковых моделях, мастер-классы и интерактивы. Полезные знакомства и развлечения тоже будут. Зарегистрироваться и узнать подробности можно на сайте мероприятия. В билет входит +1 — можно позвать близких и друзей. До встречи в месте притяжения ИТ.

33 442

🐍 Как правильно запускать внешние команды из Python Для большинства задач не нужны os.system() или низкоуровневый Popen. Достаточно subprocess.run() - он запускает программу, передаёт аргументы, возвращает код завершения и позволяет получить вывод.


import subprocess

result = subprocess.run(
    ["git", "status", "--short"],
    capture_output=True,
    text=True,
    check=True,
    timeout=10,
)

print(result.stdout)

Что здесь происходит: - capture_output=True сохраняет stdout и stderr - text=True возвращает строки вместо bytes - check=True выбрасывает CalledProcessError, если команда завершилась с ошибкой - timeout=10 не позволяет процессу зависнуть навсегда Ошибки лучше обрабатывать явно:


import subprocess

try:
    result = subprocess.run(
        ["git", "status", "--short"],
        capture_output=True,
        text=True,
        check=True,
        timeout=10,
    )
except subprocess.TimeoutExpired:
    print("Команда выполнялась слишком долго")
except subprocess.CalledProcessError as error:
    print(error.stderr)
else:
    print(result.stdout)

Передавайте команду списком аргументов. shell=True нужен редко и может создать уязвимость к внедрению команд, особенно если строка содержит пользовательские данные. subprocess.run() - простой и надёжный мост между Python и системными утилитами, Git, компиляторами, CLI-инструментами и другими программами. Подробнее: https://pythonmorsels.com/running-subprocesses-in-python/

33 442

🔴 Завтра тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

33 442

Бесплатный учебник по математике — 850 страниц. «The Rising Sea: Foundations of Algebraic Geometry» Рави Вакила. Книга предлагает подробное введение в алгебраическую геометрию и множество упражнений, позволяющих учиться на практике. Требуется минимум предварительных знаний: необходимые инструменты вводятся по ходу материала — от теории категорий и пучков до коммутативной и гомологической алгебры. Подход построен на примерах и помогает развить математическую интуицию. Самодостаточный учебник для студентов магистратуры и аспирантуры, а также важный справочник для исследователей. Link: https://math.stanford.edu/~vakil/216blog/

33 442

One Day Offer для Python-разработчиков!💚 15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️ Коллеги создают платформу для GenAI‑агентов в банке — делают так, чтобы ИИ реально работал в серьёзных финпроцессах: с безопасностью, нагрузкой и пользой. Чем предстоит заниматься: ✔️ развивать backend на Python ✔️ подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG ✔️ строить пайплайны оценки качества агентов ✔️ участвовать в архитектуре и ревью кода Встречаемся 15 августа онлайн. Регистрируйся по ссылке

33 442

interlock: Circuit Breaker That Trips on Failure Rate and Latency https://github.com/bagowix/interlock