Python RU
13.3K subscribers
951 photos
65 videos
40 files
1.21K links
Все для python разработчиков

админ - @notxxx1

@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
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Хочешь, чтобы твой Telegram-бот отвечал с помощью ChatGPT?

Сделай это за пару минут: просто установи библиотеку python-telegram-bot, добавь свой OpenAI API-ключ и токен бота, и бот начнёт отвечать на все сообщения с помощью ChatGPT.


from telegram import Update
from telegram.ext import ApplicationBuilder, MessageHandler, filters, ContextTypes
from openai import OpenAI


Укажи свои ключи
OPENAI_API_KEY = "sk-..."
TELEGRAM_TOKEN = "123456789:ABC..."

client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)

async def handle_message(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
user_text = update.message.text

response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[{"role": "user", "content": user_text}]
)

await update.message.reply_text(response.choices[0].message.content)

app = ApplicationBuilder().token(TELEGRAM_TOKEN).build()
app.add_handler(MessageHandler(filters.TEXT & ~filters.COMMAND, handle_message))
app.run_polling()
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
7👍3
📄 PaddleOCR: Мощный инструмент для распознавания текста

PaddleOCR — это передовой движок OCR и AI для документов, обеспечивающий высокую точность извлечения текста и понимания документов. Поддерживает множество языков и интегрируется в различные приложения, от стартапов до крупных предприятий.

🚀 Основные моменты:
- Поддержка более 80 языков и сложных элементов документа.
- Высокая точность распознавания текста в различных условиях.
- Легкая интеграция с другими AI-приложениями.
- Поддержка работы на разных аппаратных платформах (CPU, GPU, NPU).
- Широкое сообщество и активное использование в более чем 5,9 тыс. репозиториев.

📌 GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

#python
5
Forwarded from Machinelearning
📄 DeepSeek-OCR - модель для распознавания текста 🔍

DeepSeek выпустили мощную OCR-модель, способную преобразовывать изображения документов прямо в Markdown или текст.

Что умеет:
- Распознаёт текст на изображениях и в PDF
- Работает с документами, таблицами и сложными макетами
- Поддерживает разные режимы: Tiny, Small, Base, Large
- Оптимизирована под GPU (PyTorch + CUDA 11.8)
- MIT-лицензия — можно свободно использовать и модифицировать

DeepSeek-OCR достигает высокой точности и эффективности за счёт компрессии визуальных токенов. На Omnidocbench - лучшая точность при минимуме визуальных токенов, превосходит другие OCR-модели по эффективности и скорости.

🟠HF: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
🟠Paper: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR/blob/main/DeepSeek_OCR_paper.pdf

@ai_machinelearning_big_data

#ocr #DeepSeek
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4👍2
👩‍💻 Copier — это утилита командной строки и библиотека Python для создания и управления проектами на основе шаблонов!

🌟 С её помощью разработчики могут быстро генерировать новые проекты, используя предопределённые шаблоны, или обновлять существующие проекты в соответствии с изменениями шаблона. Copier поддерживает как локальные директории, так и удалённые Git-репозитории в качестве источников шаблонов, что делает инструмент гибким и удобным для совместной работы. Основное преимущество Copier — его способность безопасно обновлять файлы без перезаписи данных, что снижает риск потерь.

🌟 Copier предлагает мощные функции, такие как динамическая подстановка значений в файлы шаблонов, адаптация шаблонов под требования пользователя, а также возможность использования как через командную строку, так и внутри Python-приложений. Для установки требуется Python версии 3.9 или новее, а сам инструмент можно установить через pip.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
🔥На Stepik вышел курс: Linux: полный апгрейд твоих скиллов

Хочешь реально понимать, что происходит под капотом твоей системы, а не просто кликать по GUI?

Без глубокого знания базы ты не инженер - ты просто пользователь.

🔹 В курсе ты:

- Освоишь bash, grep, sed, awk - инструменты, которыми живут админы.
- Разберёшь права, процессы, сеть, файловую систему и научишься чинить всё, что падает.
- Настроишь SSH, firewall, systemd, crontab, демоны и автозапуск.
- Научишься анализировать логи, следить за нагрузкой, и не паниковать при 100% CPU.

💡 Формат: пошаговое объяснение базы и разбор важных практик по работе с Linux.

🎯 После курса ты: будешь чувствовать Linux как родную среду и забудешь, что такое “permission denied”.

🚀 24 часа действует скидка 30%

👉 Учиться со скидкой
1🔥1🤯1
🧠 Новая работа показывает, что даже небольшая open-source модель может решать сложные математические задачи — если заставить её "думать дольше" с помощью циклов саморазвития рассуждений.

Исследователи взяли 8B-модель на базе DeepSeek и заставили её проходить долгие итеративные reasoning-loops, где каждая итерация — это маленький шаг к более точному решению.
Если модель находит улучшение хоть чуть-чуть лучше предыдущего ответа, цикл продолжается.

Результат: модель решила 5 задач AIME, которые раньше не могла, и даже превзошла точность своего «учителя» — 600B-модели, если брать голосование по итоговым ответам из множества параллельных циклов.

Метод прост:
1️⃣ Проверить текущий ответ
2️⃣ Исправить ошибки
3️⃣ Повторять несколько десятков итераций

Такой подход увеличивает время вычислений на тесте, но даёт гораздо более надёжные решения, фактически расширяя пределы возможностей малых моделей.

📄 Paper: arxiv.org/abs/2510.17498
👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎥 Ditto: Инновации в редактировании видео с помощью ИИ

Ditto — это передовая платформа для генерации высококачественных данных для редактирования видео на основе инструкций. Она объединяет мощь генераторов изображений и видео, создавая уникальный набор данных Ditto-1M с миллионом примеров, что позволяет обучать модели, такие как Editto, с выдающимися результатами.

🚀Основные моменты:
- Инновационная генерация данных для видео редактирования.
- Уникальный набор данных Ditto-1M с миллионом примеров.
- Эффективная архитектура модели для снижения затрат и повышения качества.
- Применение интеллектуального агента для фильтрации и контроля качества.

📌 GitHub: https://github.com/EzioBy/Ditto
3👍2
А у нас весь ИТ-отдел квантовый
🔥6😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Быстрый Linux-совет

Хочешь узнать, как давно работает процесс?
Используй колонку etime в команде ps - она показывает, сколько времени прошло с момента запуска процесса.

Это удобно, чтобы понять, какие процессы висят слишком долго или застряли.


1. Посмотреть, сколько памяти ест процесс:
Узнаешь, какие процессы расходуют больше всего RAM.

ps aux --sort=-%mem | head


2. Показать загрузку CPU по процессам:
Помогает найти самые прожорливые по вычислениям задачи.

ps -eo pid,comm,%cpu --sort=-%cpu | head


3. Показать аптайм всех процессов с временем запуска:

ps -eo pid,comm,etime,lstart --sort=etime


4. Посмотреть дерево процессов (кто кого запустил):

ps --forest -eo pid,ppid,cmd


5. Найти процессы по ключевому слову:

ps -ef | grep python


6. Следить за процессом в реальном времени:

top -p <PID>


https://www.youtube.com/shorts/Q5CBNWVtUFs
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Прежде чем читать длиннющий релиз новой версии Python 3.14, посмотрите это видео Евгения Афонасьева, тимлида разработки Antifraud в Авито 🚀

За 12 минут он рассказал, какие фичи стоят внимания внедрения в работу, про небольшие, но приятные обновления тоже не забыл.

📺 Смотрим и обсуждаем по ссылке!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👎31