🆕 В pyfonts — мощное обновление!
Теперь можно задать глобальный шрифт по умолчанию — и он применится ко всем текстам автоматически.
Больше не нужно вручную проставлять font в каждом элементе 🎯
Идеально для проектов с единой визуальной стилистикой — экономит кучу времени и кода.
🔥 Фичу реализовал John Gardner — спасибо!
Ждём фидбек, звёзды и предложения ✨
📦 GitHub: http://github.com/JosephBARBIERDARNAL/pyfonts
@python_be1
Теперь можно задать глобальный шрифт по умолчанию — и он применится ко всем текстам автоматически.
Больше не нужно вручную проставлять font в каждом элементе 🎯
Идеально для проектов с единой визуальной стилистикой — экономит кучу времени и кода.
🔥 Фичу реализовал John Gardner — спасибо!
Ждём фидбек, звёзды и предложения ✨
📦 GitHub: http://github.com/JosephBARBIERDARNAL/pyfonts
@python_be1
🔥 100 вопросов со собеседований по Docker с подробными ответами
Хочешь пройти собеседование по Docker без "ммм..." и "сейчас погуглю"?
Мы собрали 100 самых частых (и каверзных) вопросов с реальных интервью — с чёткими, техничными и понятными ответами. Это не шпаргалка, это твой боевой лист на собес.
К вопросам: https://uproger.com/100-voprosov-so-sobesedovanij-po-docker-s-podrobnymi-otvetami/
@python_be1
Хочешь пройти собеседование по Docker без "ммм..." и "сейчас погуглю"?
Мы собрали 100 самых частых (и каверзных) вопросов с реальных интервью — с чёткими, техничными и понятными ответами. Это не шпаргалка, это твой боевой лист на собес.
К вопросам: https://uproger.com/100-voprosov-so-sobesedovanij-po-docker-s-podrobnymi-otvetami/
@python_be1
Чтобы получить все уникальные пары элементов из списка, вовсе не обязательно писать громоздкие вложенные циклы. Python предоставляет модуль itertools, который содержит готовые инструменты для таких задач.
Например, для списка` features = ['price', 'size', 'rating'] `можно написать так:
```
from itertools import combinations
pairs = list(combinations(features, 2))
print(pairs) # [('price', 'size'), ('price', 'rating'), ('size', 'rating')]
```
Функция combinations берёт на вход итерируемый объект и размер комбинации.
В нашем случае размер равен 2, поэтому мы получаем все возможные неупорядоченные пары без повторов.
Это решение не только короче, но и легче читается. Пользуйтесь библиотекой itertools, чтобы избавляться от рутины и писать более чистый код!
@python_be1
Например, для списка` features = ['price', 'size', 'rating'] `можно написать так:
```
from itertools import combinations
pairs = list(combinations(features, 2))
print(pairs) # [('price', 'size'), ('price', 'rating'), ('size', 'rating')]
```
Функция combinations берёт на вход итерируемый объект и размер комбинации.
В нашем случае размер равен 2, поэтому мы получаем все возможные неупорядоченные пары без повторов.
Это решение не только короче, но и легче читается. Пользуйтесь библиотекой itertools, чтобы избавляться от рутины и писать более чистый код!
@python_be1
🔥 Полный гайд по подготовке к собеседованиям по программированию в 2025 году
Подготовка к собеседованиям по программированию постоянно развивается. Компании используют всё более сложные задачи, включающие алгоритмы, структуры данных, проектирование систем и вопросы о поведении кандидата.
В 2025 году собеседования остаются серьёзным испытанием: от вас ждут не только знания, но и умение объяснять свои мысли, работать с ограниченным временем и применять системный подход.
В этом руководстве мы собрали лучшие практики подготовки, советы по решению сложных задач и примеры вопросов, чтобы вы смогли уверенно подойти к собеседованию.
🔜 Читать подробнее (https://uproger.com/polnyj-gajd-po-podgotovke-k-sobesedovaniyam-po-programmirovaniyu-v-2025-godu/)
@python_be1
Подготовка к собеседованиям по программированию постоянно развивается. Компании используют всё более сложные задачи, включающие алгоритмы, структуры данных, проектирование систем и вопросы о поведении кандидата.
В 2025 году собеседования остаются серьёзным испытанием: от вас ждут не только знания, но и умение объяснять свои мысли, работать с ограниченным временем и применять системный подход.
В этом руководстве мы собрали лучшие практики подготовки, советы по решению сложных задач и примеры вопросов, чтобы вы смогли уверенно подойти к собеседованию.
🔜 Читать подробнее (https://uproger.com/polnyj-gajd-po-podgotovke-k-sobesedovaniyam-po-programmirovaniyu-v-2025-godu/)
@python_be1
Отличный способ освоить Postgres SQL прямо в браузере.
На Crunchydata есть онлайн-плейграунд, в котором собраны:
— Интерактивный терминал;
— Короткие уроки по делу;
— Практические задания;
— Объяснение каждой команды;
— И даже тестовые базы.
Слоны довольны (https://www.crunchydata.com/developers/tutorials)
@python_be1
На Crunchydata есть онлайн-плейграунд, в котором собраны:
— Интерактивный терминал;
— Короткие уроки по делу;
— Практические задания;
— Объяснение каждой команды;
— И даже тестовые базы.
Слоны довольны (https://www.crunchydata.com/developers/tutorials)
@python_be1
Разработка платформера на Python: подробный проект с кодом
В этой статье мы разберём, как создать простой, но функциональный платформер на Python с использованием библиотеки Pygame.
Платформер — это жанр игр, где игрок управляет персонажем,перемещающимся по уровням с препятствиями и платформами. Мы последовательно рассмотрим, как подготовить окружение, спроектировать игру, реализовать движок, персонажа, платформы и обработку столкновений.
📌 https://uproger.com/razrabotka-platformera-na-python-podrobnyj-proekt-s-kodom/
@python_be1
В этой статье мы разберём, как создать простой, но функциональный платформер на Python с использованием библиотеки Pygame.
Платформер — это жанр игр, где игрок управляет персонажем,перемещающимся по уровням с препятствиями и платформами. Мы последовательно рассмотрим, как подготовить окружение, спроектировать игру, реализовать движок, персонажа, платформы и обработку столкновений.
📌 https://uproger.com/razrabotka-platformera-na-python-podrobnyj-proekt-s-kodom/
@python_be1
🧠 DualDistill: как 7B-модель обходит гигантов в математике
📚 Agentic‑R1 учится у двух учителей:
• один рассуждает в тексте
• другой — пишет Python-код
Затем оба трека сливаются в 2 678 гибридных примеров.
✅ Если оба правы — сохраняются оба пути
⚠️ Если один ошибается — фиксируется момент передачи
❌ Безнадёжные случаи — отбрасываются
После обучения ученик запускается сам:
• сохраняет удачные попытки
• исправляет ошибки с помощью учителей
• дообучается, добавляя 16 новых попыток на каждую задачу
🎯 Финальная модель в реальном времени решает: рассуждать или писать код
• вызывает исполнитель в 79.2% тяжёлых комбинаторных задач
• но лишь в 52.0% простых AMC-вопросов
📈 Результаты:
• DeepMath‑L и Combinatorics300: рост точности с 34.7 → 59.3
• Стандартные датасеты — стабильные метрики
→ Гибридное обучение оказалось сильнее одиночных стратегий
📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2507.05707
@python_be1
📚 Agentic‑R1 учится у двух учителей:
• один рассуждает в тексте
• другой — пишет Python-код
Затем оба трека сливаются в 2 678 гибридных примеров.
✅ Если оба правы — сохраняются оба пути
⚠️ Если один ошибается — фиксируется момент передачи
❌ Безнадёжные случаи — отбрасываются
После обучения ученик запускается сам:
• сохраняет удачные попытки
• исправляет ошибки с помощью учителей
• дообучается, добавляя 16 новых попыток на каждую задачу
🎯 Финальная модель в реальном времени решает: рассуждать или писать код
• вызывает исполнитель в 79.2% тяжёлых комбинаторных задач
• но лишь в 52.0% простых AMC-вопросов
📈 Результаты:
• DeepMath‑L и Combinatorics300: рост точности с 34.7 → 59.3
• Стандартные датасеты — стабильные метрики
→ Гибридное обучение оказалось сильнее одиночных стратегий
📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2507.05707
@python_be1
Супер подбора для подготовки к Собесу:
🟢Более 100 вопросов с собеседования Python. Разбор реальных вопросов. (https://uproger.com/bolee-100-voprosov-s-sobesedovaniya-python-razbor-realnyh-voprosov/)
🟢120 ключевых вопросов по SQL за 2025 год (https://uproger.com/120-klyuchevyh-voprosov-po-sql-za-2025-god/)
🟢 100 вопросов с собеседований продвинутого DevOps специалиста: подробный разбор (https://uproger.com/100-voprosov-s-sobesedovanij-prodvinutogo-devops-speczialista-podrobnyj-razbor/)
🟢100 вопросов со собеседований по Docker с подробными ответами (https://uproger.com/100-voprosov-so-sobesedovanij-po-docker-s-podrobnymi-otvetami/)
🟢100 вопросов для продвинутого Linux администратора (https://uproger.com/100-voprosov-dlya-prodvinutogo-linux-administratora/)
🟢100 вопросов c собесов в Data Science и ML (https://uproger.com/100-voprosov-c-sobesov-v-data-science-i-ml/)
🟢100 вопросов с собеседованию Go. (https://www.youtube.com/watch?v=8QbI-8zMsLk)
@python_be1
🟢Более 100 вопросов с собеседования Python. Разбор реальных вопросов. (https://uproger.com/bolee-100-voprosov-s-sobesedovaniya-python-razbor-realnyh-voprosov/)
🟢120 ключевых вопросов по SQL за 2025 год (https://uproger.com/120-klyuchevyh-voprosov-po-sql-za-2025-god/)
🟢 100 вопросов с собеседований продвинутого DevOps специалиста: подробный разбор (https://uproger.com/100-voprosov-s-sobesedovanij-prodvinutogo-devops-speczialista-podrobnyj-razbor/)
🟢100 вопросов со собеседований по Docker с подробными ответами (https://uproger.com/100-voprosov-so-sobesedovanij-po-docker-s-podrobnymi-otvetami/)
🟢100 вопросов для продвинутого Linux администратора (https://uproger.com/100-voprosov-dlya-prodvinutogo-linux-administratora/)
🟢100 вопросов c собесов в Data Science и ML (https://uproger.com/100-voprosov-c-sobesov-v-data-science-i-ml/)
🟢100 вопросов с собеседованию Go. (https://www.youtube.com/watch?v=8QbI-8zMsLk)
@python_be1
UPROGER | Программирование
Более 100 вопросов с собеседования Python. Разбор реальных вопросов.
Доброго времени суток!
Представляю подборку из более чем 100 вопросов с собесов на позицию джуна Python-разработчика. В сети есть неплохие статьи на тему подготовки к собеседованию и всё в таком духе, но прямо набора вопросов/ответов на понимание Python…
Представляю подборку из более чем 100 вопросов с собесов на позицию джуна Python-разработчика. В сети есть неплохие статьи на тему подготовки к собеседованию и всё в таком духе, но прямо набора вопросов/ответов на понимание Python…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
CodeEasy: Python Essentials
Отличный способ прокачаться в Python.
🔹Объясняет сложное простыми словами
🔹Основан на реальной истории с заданиями по ходу сюжета
🔹Бесплатный старт
Переходим сюда (https://codeeasy.io/course/python-essentials) для старта
@python_be1
Отличный способ прокачаться в Python.
🔹Объясняет сложное простыми словами
🔹Основан на реальной истории с заданиями по ходу сюжета
🔹Бесплатный старт
Переходим сюда (https://codeeasy.io/course/python-essentials) для старта
@python_be1
Создаем реалистичные картинки за пару минут: CapCut обновили свой бесплатный генератор изображений до версии Image 3.1.
Проверяли на таких промтах:
1. `An attractive young woman with blue eyes, light white and light amber, jagged edges, the snapshot aesthetic, timeless beauty, goosepunk, sunrays shine upon it, fashion photography`
2. `Hyperrealistic photograph of a modern house facade with ocean view, daylight, indirect lighting`
3. `A tram driving in city center during busy day, sunny weather, people walking on street`
Изображения стали более детализированные и кинематографичные, качество для бесплатной нейронки отличное. Можно сразу убирать или добавлять объекты и даже ретушировать снимки.
Работает прямо в браузере (https://dreamina.capcut.com/ai-tool/home). Полезный гайд по написанию промтов для модели есть тут (https://bytedance.larkoffice.com/docx/Bbk3dY0N9ogZCNx7Japcbs3qn1e).
@python_be1
Проверяли на таких промтах:
1. `An attractive young woman with blue eyes, light white and light amber, jagged edges, the snapshot aesthetic, timeless beauty, goosepunk, sunrays shine upon it, fashion photography`
2. `Hyperrealistic photograph of a modern house facade with ocean view, daylight, indirect lighting`
3. `A tram driving in city center during busy day, sunny weather, people walking on street`
Изображения стали более детализированные и кинематографичные, качество для бесплатной нейронки отличное. Можно сразу убирать или добавлять объекты и даже ретушировать снимки.
Работает прямо в браузере (https://dreamina.capcut.com/ai-tool/home). Полезный гайд по написанию промтов для модели есть тут (https://bytedance.larkoffice.com/docx/Bbk3dY0N9ogZCNx7Japcbs3qn1e).
@python_be1
🎙️ Higgs Audio v2 — открытая аудио‑модель, которая обходит GPT‑4o-mini-tts
Boson AI выложили модель синтеза речи, обученную на 10+ млн часов аудио — и она уже показывает лучшие результаты, чем GPT‑4o-mini-tts и другие закрытые системы.
🧠 Что умеет Higgs Audio v2:
- Генерирует естественную, эмоциональную речь
- Поддерживает мультиспикерность и клонирование голосов без дообучения
- Работает в zero-shot: достаточно текст + один голосовой пример
- Озвучка в 24 kHz — звук заметно лучше, чем у многих систем с 16 kHz
📊 Побеждает GPT‑4o-mini-tts в бенчмарках:
- 75.7 % win rate на эмоциях
- 55.7 % win rate на вопросах
- Отличные метрики по точности и качеству речи
🛠️ Открыт код + модели:
- Новый AudioVerse токенизатор (эффективность + качество)
- Dual‑FFN архитектура
- Q-learning для адаптивной выразительности
`git clone https://github.com/boson-ai/higgs-audio.git
cd higgs-audio
pip install -r requirements.txt
pip install -e .`
🔥 GitHub: https://github.com/boson-ai/higgs-audio
@python_be1
Boson AI выложили модель синтеза речи, обученную на 10+ млн часов аудио — и она уже показывает лучшие результаты, чем GPT‑4o-mini-tts и другие закрытые системы.
🧠 Что умеет Higgs Audio v2:
- Генерирует естественную, эмоциональную речь
- Поддерживает мультиспикерность и клонирование голосов без дообучения
- Работает в zero-shot: достаточно текст + один голосовой пример
- Озвучка в 24 kHz — звук заметно лучше, чем у многих систем с 16 kHz
📊 Побеждает GPT‑4o-mini-tts в бенчмарках:
- 75.7 % win rate на эмоциях
- 55.7 % win rate на вопросах
- Отличные метрики по точности и качеству речи
🛠️ Открыт код + модели:
- Новый AudioVerse токенизатор (эффективность + качество)
- Dual‑FFN архитектура
- Q-learning для адаптивной выразительности
`git clone https://github.com/boson-ai/higgs-audio.git
cd higgs-audio
pip install -r requirements.txt
pip install -e .`
🔥 GitHub: https://github.com/boson-ai/higgs-audio
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Python: задача с собеседования что вернёт функция — и почему?
У вас есть функция, которая должна проверить, пустой ли список. Смотри код на экране.
Что произойдёт, если вызвать check() три раза?
Подвох в значении по умолчанию.
Этот аргумент сохраняется один раз при определении функции — и потом переиспользуется. Посмотрите на тест.
Никогда не ставь квадратные скобки или фигурные или другие изменяемые объекты как значения по умолчанию.
@python_be1
У вас есть функция, которая должна проверить, пустой ли список. Смотри код на экране.
Что произойдёт, если вызвать check() три раза?
Подвох в значении по умолчанию.
Этот аргумент сохраняется один раз при определении функции — и потом переиспользуется. Посмотрите на тест.
Никогда не ставь квадратные скобки или фигурные или другие изменяемые объекты как значения по умолчанию.
@python_be1
🐍 Snoop — умный дебаггер для Python, который делает отладку проще print-ов. Проект предлагает альтернативу классическому `print() `для отладки: просто добавьте декоратор `@snoop` к функции, и он покажет пошаговое выполнение кода с значениями переменных.
Интегрируется с Jupyter, поддерживает глубину вложенных вызовов (`depth=2`) и даже умеет взрывать сложные структуры данных (`watch_explode`). Не требует сложной настройки — достаточно `pip install snoop`.
🤖 GitHub (https://github.com/alexmojaki/snoop)
@python_be1
Интегрируется с Jupyter, поддерживает глубину вложенных вызовов (`depth=2`) и даже умеет взрывать сложные структуры данных (`watch_explode`). Не требует сложной настройки — достаточно `pip install snoop`.
🤖 GitHub (https://github.com/alexmojaki/snoop)
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥SQL ТРЮК: Как выбрать первые N строк в каждой группе
Вот полезный трюк: используем функцию роз намбер с патришн бай чтобы нумеровать строки внутри каждой группы, а потом фильтруем по номеру.
Ты получишь первые два события для каждого пользователя. Можно легко адаптировать под «топ‑пять товаров в каждой категории.
Этот трюк работает в большинстве современных СУБД, поддерживающих оконные функци
@python_be1
Вот полезный трюк: используем функцию роз намбер с патришн бай чтобы нумеровать строки внутри каждой группы, а потом фильтруем по номеру.
Ты получишь первые два события для каждого пользователя. Можно легко адаптировать под «топ‑пять товаров в каждой категории.
Этот трюк работает в большинстве современных СУБД, поддерживающих оконные функци
@python_be1
OpenAI впервые с 2019 года релизнули опенвэйт-модели. Новые gpt-oss-120b и gpt-oss-20b почти не отстают от o3 и o4-mini.
Модель на 120 млрд потянут дата-центры. На 20 млрд — обычные ПК и ноутбуки. Для ее запуска достаточно 16 гигов видеопамяти.
Из минусов: нет мультимодальности. Зато лицензия Apache 2.0 — можно использовать в коммерческих проектах.
Протестить: https://www.gpt-oss.com/
GitHub: https://github.com/openai/gpt-oss
@python_be1
Модель на 120 млрд потянут дата-центры. На 20 млрд — обычные ПК и ноутбуки. Для ее запуска достаточно 16 гигов видеопамяти.
Из минусов: нет мультимодальности. Зато лицензия Apache 2.0 — можно использовать в коммерческих проектах.
Протестить: https://www.gpt-oss.com/
GitHub: https://github.com/openai/gpt-oss
@python_be1
🎶 OpenAI выложила Harmony — свою библиотеку для генерации музыки с помощью ИИ!
📦 Harmony — это модульный стек для обучения и инференса аудиомоделей нового поколения:
— Поддерживает энкодеры, декодеры, diffusion, токенизацию и всё остальное
— Построен для мультитрековой генерации музыки
— Оптимизирован под масштаб: легко запускается на больших датасетах и длинных аудиотреках
— Подходит для экспериментов, ресерча и продакшена
💻 GitHub: https://github.com/openai/harmony
Если ты хочешь по-настоящему генерировать музыку с ИИ — это твой инструмент.
#AI #MusicGen #OpenAI #Harmony
@python_be1
📦 Harmony — это модульный стек для обучения и инференса аудиомоделей нового поколения:
— Поддерживает энкодеры, декодеры, diffusion, токенизацию и всё остальное
— Построен для мультитрековой генерации музыки
— Оптимизирован под масштаб: легко запускается на больших датасетах и длинных аудиотреках
— Подходит для экспериментов, ресерча и продакшена
💻 GitHub: https://github.com/openai/harmony
Если ты хочешь по-настоящему генерировать музыку с ИИ — это твой инструмент.
#AI #MusicGen #OpenAI #Harmony
@python_be1