‍⚡ Git Cheatsheet - коротко и по делу
Настройка
`git config —global user.name "Name"` — задать имя
`git config —global user.email "email"` — задать почту
`git config —list` — показать настройки

Старт
`git init` — создать репозиторий
`git clone url` — клонировать репо

Стейджинг и коммиты
`git status` — статус
`git add .` — добавить все изменения
`git reset file` — убрать из стейджа
`git commit -m "msg"` — коммит
`git commit —amend` — исправить последний коммит

Ветки
`git branch` — список
`git branch name` — создать
`git checkout -b name` — создать и перейти
`git branch -d name` — удалить

Merge и Rebase
`git merge branch` — слить ветку
`git merge —abort` — отменить
`git rebase branch` — перебазирование

История
`git log —oneline` — компактная история
`git log —graph —all` — граф
`git diff` — показать изменения

Откат
`git restore file` — вернуть файл
`git reset —soft HEAD~1` — откатить коммит, сохранить изменения
`git reset —hard HEAD~1` — откатить и удалить изменения
`git clean -f` — удалить лишние файлы

Удалённые репозитории
`git remote -v` — список
`git push origin branch` — запушить
`git pull` — получить изменения
`git fetch` — только забрать

Теги
`git tag` — список
`git tag name` — создать
`git push origin —tags` — отправить теги

Stash
`git stash` — сохранить изменения
`git stash list` — список
`git stash apply` — применить

Поиск и анализ
`git blame file` — кто менял строки
`git grep "text"` — поиск
`git bisect` — бинарный поиск бага

Продвинутое
`git cherry-pick commit` — взять коммит
`git revert commit` — отменить коммит через новый
`git submodule add url` — добавить сабмодуль

Полезно сохранить под рукой.

@python_be1

Rust для микроконтроллерных систем #rustlung #rust #раст⚡https://t.me/rust_code - наш канал, для всех, кто любит и изучает Rust
⚡ https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy а здесь целая папка крутых
🔥 Наш Telegram канал о машинном обучении: https://t.me/
ресурсов для программистов, наслаждайтесь.

Подробное видел для начинающих, желающих изучить встроенный Rust, предлагая различные пути обучения в зависимости от их предварительного опыта. В видео изложены необходимые предварительные условия, такие как знание основ Rust и электроники, прежде чем перейти к встроенной разработке. Особое внимание уделяется рекомендациям по выбору оборудования, в частности, платам разработки ESP32 DevKit V1, из-за их доступности и простоты использования. Кроме того, текст предоставляет структурированные учебные планы и бесплатные ресурсы (книги, каналы YouTube) для тех, кто использует платы ESP32, Raspberry Pi Pico 2 или micro:bit v2. Руководство также упоминает важные дополнительные книги и ресурсы, такие как "The Embedded Rust Book" и Awesome Embedded Rust, для дальнейшего обучения.

Полное Rust собеседование! Обязательно посмотри перед интервью

- https://www.youtube.com/watch?v=K34fWMUInTo&t=10s

rust, embedded rust, systems programming, low level, microcontrollers, iot, firmware, bare metal, no_std, hardware, electronics, robotics, embedded systems, memory safety, performance, concurrency, real time, hal, drivers, stm32, esp32, rp2040, arm, risc v, open source, programming language

@python_be1

🖥 Гайд по продвинутому профессиональному использованию SQL

В этом руководстве мы рассмотрим ключевые аспекты работы с SQL на практике. Начнём с сравнения популярных СУБД, затем перейдём к продвинутым приёмам аналитического SQL, оптимизации запросов, администрированию баз данных, и закончится всё интеграцией SQL с Python (SQLAlchemy, pandas и т.д.).

Для каждого раздела приведены примеры на реальных сценариях (интернет-магазин, CRM, аналитика продаж), код и полезные советы.

👉 Читать гайд (https://uproger.com/gajd-po-prodvinutomu-professionalnomu-ispolzovaniyu-sql/)

@python_be1

Видимо, вкат в айти того стоил

🖥

@python_be1

Ну почему у нас такого не было: принесли опенсорсный проект TeXPen, который превращает рукописные формулы и скриншоты сразу в LaTeX.

Работает в браузере на WebGPU/WebAssembly. Под капотом — TexTeller на 298 млн параметров, заточенная именно под рукописные и печатные формулы.

Студенты точно оценят (https://texpen.github.io/) 👍

@python_be1

🔥 Pyradio — бесплатная Python тулза, которая включает интернет-радио прямо из терминала.

Без браузера, без GUI и без мышки.

🗳 Установка:
```

sudo snap install pyradio

```
▶️ Использование:
Включаем случайную станцию:
```

pyradio —play

```

⬆️⬇️ выбираешь станцию стрелками
⏎ жмёшь Enter

♎️ GitHub/Инструкция (https://github.com/coderholic/pyradio)

#python #soft #github

@python_be1

Нарыл ультимативный инструмент, чтобы скармливать код нейросетям без боли и ручного копипаста 😊

Тулза сама собирает выбранные файлы проекта в один правильный промпт для ChatGPT или Claude. Больше не нужно прыгать по вкладкам и копировать код кусками 😘

Что умеет:
— Автоматически вырезает мусор;
— Форматирует выдачу в Markdown, JSON или XML с сохранением структуры папок;
— Позволяет гибко выбирать файлы через дерево проекта;
— Работает полностью локально, код никуда не утекает.

Промптим оптом (https://github.com/Muredsa/AiContextManager) 👍

@python_be1

Что выведет код ?

Пишите ответ в комментариях

@python_be1

Обучение контекстным менеджерам в Python: безопасная работа с файлами!

В этом видео мы погрузимся в удивительный мир контекстных менеджеров в Python! Вы узнаете, как эффективно управлять ресурсами, такими как файлы, и обеспечивать их безопасное закрытие даже в случае возникновения ошибок. Мы разберем, что такое контекстные менеджеры, как использовать `with` и создадим свой собственный менеджер для работы с файлами.

Не упустите возможность сделать свой код более надежным и чистым! В видео будет представлен код, который покажет, как просто и удобно открывать файлы с использованием контекстных менеджеров. Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить новые полезные фишки Python каждый день!

@python_be1

Революция в апскейле картинок — вышла нейронка Thera (https://huggingface.co/spaces/prs-eth/thera), которая спасает даже самые плохие фотки.

Разрабы сразу заявляют свой главный плюс — НОЛЬ искажений в картинке, получите на выходе ту же фотку, но без пикселей.

Можно юзать онлайн (https://huggingface.co/spaces/prs-eth/thera) или поставить себе локально (https://github.com/prs-eth/thera).

@python_be1

Как использовать контекстные менеджеры в Python для безопасной работы с файлами

В этом видео мы погружаемся в мир Python и изучаем, как контекстные менеджеры упрощают работу с файлами. Вы узнаете, как правильно открывать и закрывать ресурсы, избегая распространенных ошибок и улучшая читаемость кода. Узнайте, почему использование контекстных менеджеров — это лучший подход при работе с файлами в ваших проектах на Python!

Мы рассмотрим практический пример кода, в котором используется библиотека `contextlib`, чтобы безопасно обрабатывать ошибки при работе с файлами. Вы увидите, как просто и эффективно можно управлять ресурсами, а также получите советы о том, как применить эти техники в вашем собственном коде. Подписывайтесь на наш канал, чтобы не пропустить новые полезные фишки каждый день!

@python_be1

Microsoft внезапно выпустили (https://microsoft.github.io/TRELLIS.2/) нового короля генерации 3D-моделе — Trellis 2 😮

Первая версия уже была стильной, а теперь они изменили архитектуру на O-Voxel, добавили больше параметров (4b) и разрешение 1536³. А еще Trellis 2 стала быстрее и лучше генерировать текстуры, что тоже приятно.

Есть демо на Hugging Face (https://huggingface.co/spaces/microsoft/TRELLIS.2) и код на GitHub (https://github.com/microsoft/TRELLIS.2).

@python_be1

Linux совет дня 💡

Создай “пустой” файл на 10GB, который почти не занимает места на диске:

```

truncate -s 10G sparsefile.img

```

Команда просто выставляет метаданные размера — файл выглядит как 10 GB, но реальные блоки не записываются.

⚡ Создаётся мгновенно
⚡ Не нагружает систему
⚡ Реальное пространство начнёт выделяться только когда ты запишешь непустые данные внутрь файла

Использовать такие sparse-файлы полезно в ряде задач:

1) Быстрое создание образов дисков
Например, для виртуальных машин, контейнеров, тестов — без траты реального места.
2) Экономия диска
Образ может “выглядеть” как 10–100 GB, но занимает фактически лишь пару мегабайт, пока его не использовали.
3) Тестирование приложений
Можно проверить работу с большими файлами, не расходуя реальное хранилище.
4) Линукс-файловые системы и бэкапы
Многие FS и backup tools поддерживают sparse-файлы и сохраняют их эффективно.
5) Эксперименты с дисковыми квотами, логами, block storage и переносом файлов.

@python_be1

Вытаскиваем любой звук из видео за пару кликов: вышла нейронка SAM Audio — и она умеет вырезать отдельные аудиодорожки.

Можно отделить вокал от гитары в песне, заглушить шум на заднем фоне, скачать только пение птицы без ветра. Достаточно нажать на объект в кадре и забрать его звук.

Если конкретного объекта нет, есть еще две опции: написать текстовый промт или выделить таймкоды, где слышен нужный звук.

Идеально для создателей видео и музыки. Тестируем тут (https://ai.meta.com/samaudio/).

@python_be1

Апскейлим любую картинку прямо в браузере — вышла модель Finegrain (https://huggingface.co/spaces/finegrain/finegrain-image-enhancer).

Вы не поверите, насколько легко это работает: просто закидываем изображение и жмём «Enhance Image» 😱

Только учитывайте, что это нейроапскейлер и мелкие детали могут измениться.

@python_be1

Google выложила свой официальный репозиторий MCP

Внутри практические примеры и гайды по разработке и деплою MCP-серверов, плюс реальные интеграции. Показано, как сервисы вроде Google Maps, Analytics, Gmail, Docs и другие можно прокидывать ИИ-агентам через MCP

Ссылка на GitHub (https://github.com/google/mcp) ✌️

@python_be1

Асинхронная обработка HTTP-запросов в Python с asyncio и aiohttp

В этом видео мы погрузимся в мир асинхронного программирования на Python, изучая, как улучшить производительность ваших приложений с помощью библиотеки asyncio и aiohttp. Узнайте, как выполнять несколько HTTP-запросов одновременно, чтобы эффективно получать данные с разных API. Это знание полезно для разработчиков, стремящихся оптимизировать свои приложения и сделать их более отзывчивыми.

Мы также разберем простой код, который демонстрирует, как можно использовать асинхронные функции для выполнения запросов. Вы увидите, как благодаря асинхронному подходу ваше приложение может обрабатывать данные быстрее и эффективнее, что особенно важно для веб-разработчиков. Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить новые фишки и советы по программированию каждый день!

@python_be1

‍🖥 Как уменьшить Docker-образ в 10+ раз - понятный и практичный разбор.

Размер Docker-образа - это не косметика.
Он напрямую влияет на:
- скорость CI/CD
- время деплоя
- cold start контейнеров
- расходы на storage и трафик

В примере ниже образ удалось сократить с 588 MB до 47.7 MB - почти на 92%.
Вот какие приёмы реально дают эффект.

1) Выбор базового образа - самое важное решение

Полный python:3.9 тянет за собой:
- лишние системные утилиты
- документацию
- dev-пакеты

Переход на python:3.9-alpine:
- в разы меньше размер
- быстрее скачивание
- меньше attack surface

Это первый и самый крупный выигрыш.

2) Оптимизация слоёв Docker

Каждый RUN, COPY, ADD - это новый слой.
Много мелких инструкций = раздув образа.

Правило:
- объединяй связанные команды
- удаляй временные файлы в том же RUN

Меньше слоёв - меньше вес - быстрее сборка.

3) .dockerignore - бесплатная оптимизация, которую часто забывают

Без .dockerignore в build context улетает всё:
- .venv
- .cache
- .git
- временные файлы

Это:
- увеличивает размер контекста
- замедляет сборку
- иногда ломает кеширование

.dockerignore должен быть всегда. Без исключений.

4) Multi-stage build - must-have для продакшена

Одна из самых мощных техник.

Идея простая:
- stage 1 - сборка, компиляция, зависимости
- stage 2 - только то, что нужно для запуска

В финальном образе:
- нет build-инструментов
- нет лишних библиотек
- только runtime

Результат:
- меньше размер
- меньше уязвимостей
- быстрее старт

Итоговый эффект:
- 588 MB -> 47.7 MB
- −91.89% размера
- быстрее CI
- быстрее деплой
- дешевле инфраструктура

Главный вывод:
маленькие оптимизации накапливаются.

Каждый сэкономленный мегабайт:
- ускоряет каждый pull
- ускоряет каждый deploy
- масштабируется вместе с вашей системой

Оптимизация Docker - это не микрооптимизация.
Это инженерная гигиена.

@python_be1

Эффективная фильтрация данных в Python с Pandas: Применяем .query() и .loc()!

В этом видео мы погружаемся в мир эффективной фильтрации данных с помощью библиотеки Pandas в Python! Узнайте, как использовать методы `.query()` и `.loc()` для быстрого и удобного доступа к необходимой информации из больших наборов данных. Мы покажем вам, как сделать код более читаемым и оптимизированным, что особенно важно для аналитиков и разработчиков.

Мы разберем простой пример с фильтрацией данных, используя DataFrame, чтобы вы могли быстро применить полученные знания на практике. Эти навыки помогут вам обрабатывать данные более эффективно и сократят время, затрачиваемое на анализ. Не забудьте подписаться на канал, чтобы не пропустить новые полезные фишки каждый день!

@python_be1