OpenAI заявляет, что её вычислительная мощность выросла в 15 раз с 2024 года, компания использовала 200 тыс. GPU для GPT-5

Впечатляющая цифра.

Еще зз интересных новостей от OpenAI, gpt-oss уже сказали более 5млн и это самый залайканный релиз года на данный момент! 🔥

⚡️ DINOv3 - новое семейство фундаментальных моделей для компьютерного зрения, обученных методом SSL. Ключевой особенностью стал прорыв в обучении без размеченных вручную данных: система, натренированная на 1.7 миллиардах изображений, достигает SOTA-производительности.

Backbone DINOv3 превосходит специализированные модели в широком спектре задач, от классификации до сегментации, без необходимости дополнительного дообучения. Модели разных размеров, включая флагманскую версию на 7 миллиардов параметров, уже доступны на Hugging Face под коммерческой лицензией.

github.com

🐍 Полезный совет по Python: используйте "".join() вместо конкатенации строк в цикле

Многие новички пишут так:

words = ["Python", "очень", "крут"]
result = ""
for w in words:
    result += w + " "
print(result)

Код рабочий, но неэффективный: при каждой конкатенации создаётся новая строка, что сильно замедляет работу на больших объёмах данных.

🚀 Правильный способ — использовать " ".join():

words = ["Python", "очень", "крут"]
result = " ".join(words)
print(result)

💡 Преимущества:

- Быстрее и эффективнее на больших списках
- Код чище и короче
-Можно легко задавать разделитель (пробел, запятая, \n)

📊 Пример:

lines = ["строка 1", "строка 2", "строка 3"]
text = "\n".join(lines)
print(text)

Вывод:

строка 1
строка 2
строка 3

📌 Итог
Используйте "".join() для объединения строк из списка — это питонично, быстро и удобно.

📄🚀 Удобный просмотр кода с rendergit

С помощью rendergit вы можете легко преобразовать любой репозиторий GitHub в статическую HTML-страницу с подсветкой синтаксиса и навигацией. Идеально подходит для быстрого просмотра, анализа кода и удобного поиска.

🚀Основные моменты:
- Два режима просмотра: Человеческий и LLM
- Подсветка синтаксиса и рендеринг Markdown
- Умное фильтрование больших файлов
- Адаптивный дизайн для мобильных устройств
- Удобная навигация по файлам

📌 GitHub: https://github.com/karpathy/rendergit

#python

🐍 Полезные фишки парсинга в Python

1️⃣ Парсинг JSON без лишних усилий

import json

data = '{"name": "Alice", "age": 25}'
parsed = json.loads(data)
print(parsed["name"])  # Alice

2️⃣ HTML/XML-парсинг с BeautifulSoup

from bs4 import BeautifulSoup

html = "<h1>Hello <b>Python</b></h1>"
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
print(soup.h1.text)  # Hello Python

3️⃣ Парсинг аргументов командной строки с argparse

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--name")
args = parser.parse_args()
print(f"Hello, {args.name}")

4️⃣ Быстрый CSV-парсинг

import csv

with open("data.csv") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        print(row["username"], row["score"])

5️⃣ Регулярки для гибкого текста

import re

text = "Email: test@example.com"
match = re.search(r"\w+@\w+\.\w+", text)
print(match.group())  # test@example.com

🔥 Эти трюки помогают парсить JSON, HTML, CSV, аргументы CLI и даже “грязный” текст.
Подойдут как для скриптов, так и для продакшн-кода.

👉 Сохрани, чтобы не забыть!

🔥 Совет по Python: неожиданное поведение с изменяемыми аргументами по умолчанию

Если в функции задать аргумент по умолчанию как list или dict, то этот объект создаётся один раз — при определении функции.

Из-за этого все вызовы будут делить один и тот же объект, что часто приводит к багам.

Правильный способ — использовать `None` и создавать новый объект внутри функции.

def bad_append(x, data=[]):
    data.append(x)
    return data

print(bad_append(1))    # [1]
print(bad_append(2))    # [1, 2]  <-- неожиданно!


def good_append(x, data=None):
    if data is None:
        data = []
    data.append(x)
    return data

print(good_append(1))   # [1]
print(good_append(2))   # [2]

Используйте этот приём, чтобы не попасться на скрытые баги с аргументами по умолчанию.