💻 PYTHON Backend Frontend
59K subscribers
379 photos
64 videos
89 links
🔥 ЕЩЁ БОЛЬШЕ КОНТЕНТА:
t.me/addlist/2EjwwexCDeRlNWNh

💬 ЧАТЫ ДЛЯ ОБЩЕНИЯ:
t.me/addlist/1ZoIIyAsAgkzYjEx

🌐 Реклама / Сотрудничество: @DealAds
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
T2 первым на телеком-рынке России встроил электронный документооборот прямо в мобильное приложение

Теперь абоненты могут просматривать и скачивать договоры, заявления и прочие документы, не выходя из приложения. Больше не нужно писать в поддержку или ехать в салон связи — всё под рукой, а значит экономия времени и меньше рутины

Все операции проходят через встроенные механизмы защиты, так что доступ к документам остаётся безопасным

Как отметил Иван Рыбинцев, директор по развитию и цифровизации клиентского сервиса T2, задача компании — убрать бюрократическую нагрузку и сделать путь клиента максимально простым, понятным и защищённым

По сути, это шаг к тому, чтобы взаимодействие с оператором стало таким же удобным, как обычное приложение на смартфоне

#T2 #технологии #приложение
2🔥2🥰1👏1
Awesome Math — это внушительная подборка материалов по математике, собранная в одном репозитории на GitHub.

Внутри найдёшь ссылки на Khan Academy, курсы MIT OpenCourseWare, конспекты лекций, учебники и кучу других бесплатных ресурсов по самым разным разделам — от алгебры и матанализа до дискретки и теории вероятностей.

Проект действительно живой и востребованный: на сегодня у него уже больше 16 тысяч звёзд. Отличная точка входа, если хочешь прокачать математику для программирования или машинного обучения — всё в одном месте, без хаотичного поиска по интернету.

#математика #GitHub #обучение
2🔥2🥰1👏1
🐍 А вы знали, что в Python у while есть else? Многие узнают об этом только спустя годы кодинга

Выглядит непривычно:

number = 0
while number < 5:
print(number)
number += 1
else:
print("Цикл завершился")


Смысл простой: блок else сработает, если цикл дошёл до конца сам — то есть условие while стало ложным.

Но есть ловушка. Если внутри цикла отработает break, то else уже не выполнится. И это как раз то, ради чего конструкцию и придумали.

Удобно, когда нужно отличить нормальное завершение поиска от досрочного выхода: цикл ищет значение, нашёл — делает break, а если прошёл всё впустую — срабатывает else.

Синтаксис живёт в языке давно, но до сих пор ощущается как маленькая пасхалка Python

Подписывайся, чтобы не пропустить такие неочевидные фишки — здесь они выходят регулярно

#Python #Backend #кодинг

Свежие аниме, мангу и всё об отаку-культуре собрали в одном месте — залетай в наше аниме-логово и будь в курсе новых серий и тайтлов.
1🔥1
ChatGPT добрался до Linux

OpenAI выкатила предварительную версию десктопного клиента ChatGPT под Linux. Всё собрано в одном окне: обычный чат, режим Work и Codex — переключаться между вкладками браузера больше не нужно.

Доступны сборки .deb и .rpm под x64 и ARM64. Из коробки заявлена поддержка Ubuntu 24.04 и 26.04 LTS, Debian 13, а также Fedora 43 и 44.

Остальным дистрибутивам пока не повезло — на этапе превью придётся жить через браузер или искать неофициальные сборки на свой страх и риск. Похоже, полноценный релиз с более широким охватом не за горами.

#ChatGPT #Linux #OpenAI
2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
24-летний парень за 12 дней собрал виртуальную нейро-рестлершу с помощью Claude и связки других нейросетей — и теперь поднимает на ней до 20 тысяч долларов в месяц (~1,7 млн рублей).

Он вручную выстроил внешность «девушки», детали и ракурсы, чтобы картинка выглядела максимально реалистично. Теперь «она» выкладывает по 5 роликов в день: тренировки, растяжку и приёмы на матах.

Самое интересное — нейронка сама отвечает на комментарии и держит в памяти историю переписок. Получается полная иллюзия живого общения.

За 3 месяца её аккаунты собрали почти 360 тысяч подписчиков. Дальше подтянулись бренды с платной рекламой и запустился приватный канал за $25 в месяц.

Итог: до $20 000 дохода при расходах около $240.

#нейросети #AI #Claude
🤮1
LLMOps: Управление большими языковыми моделями
Автор: Аби Ариан

Книга про то, как большие языковые модели живут не в демо, а в бою — на реальных продакшн-нагрузках. Автор проводит через весь жизненный цикл LLM-проекта: выбор архитектуры, подготовка данных, развёртывание, мониторинг и последующая оптимизация.

Отдельно разбираются вещи, о которых часто забывают на старте:

надёжность и производительность под нагрузкой
• безопасность и контроль над моделью
• стоимость эксплуатации — LLM умеют съедать бюджет
• адаптация под конкретные бизнес-задачи

Плюс современные подходы к выстраиванию LLMOps-процессов и встраиванию моделей в уже работающую IT-инфраструктуру. Полезно всем, кто выводит AI за рамки прототипа.

#LLM #LLMOps #AI