🖥 Roboflow Trackers Roboflow/trackers — это новая, унифицированная Python‑библиотека object‑tracking, в которой «с нуля» реализуются популярные алгоритмы многoобъектного трекинга (первым уже готов SORT, вскоре планируются Deep SORT, ByteTrack и др.) GitHub
.
Проект входит в open‑source‑экосистему Roboflow (Supervision, RF‑DETR и т.д.) и предоставляет единый API поверх разных детекторов, так что вы можете, например, скрестить Ultralytics YOLO‑v9, MMDetection или HuggingFace Transformers с любым трекером из пакета без «клея»‑оберток. Установка
`pip install trackers`
``` import supervision as sv
from rfdetr import RFDETRBase # любой детектор
from trackers.sort_tracker import SORTTracker model = RFDETRBase() # или Ultralytics, MMDet…
tracker = SORTTracker() def callback(frame, _): dets = model.predict(frame) # сводим к sv.Detections dets = tracker.update(dets) # добавляем tracker_id return sv.LabelAnnotator( text_position=sv.Position.CENTER ).annotate(frame, dets, dets.tracker_id) sv.process_video("in.mp4", "out.mp4", callback)
``` На выходе ‑ ролик с пронумерованными боксами, где каждый объект сохраняет ID между кадрами. Лицензия без ограничений (Apache‑2.0) и возможность править алгоритм под себя. 👉 Репозиторий (http://github.com/roboflow/trackers)

@python_be1

🐍 Dulwich — проект, предлагающий альтернативу классическим библиотекам вроде GitPython и pygit2. Это полностью Python-реализация Git-клиента без зависимостей от нативного Git. Инструмент поддерживает как низкоуровневые операции с репозиториями, так и сложные команды, имитирующие интерфейс командной строки Git. Для тех, кому важна производительность, есть опциональные Rust-расширения. 🤖 GitHub (https://github.com/jelmer/dulwich)

@python_be1

Что выведет код?

@python_be1

😂 Жиза

@python_be1

‍🖥 less_slow.py (http://github.com/ashvardanian/less_slow.py)— Python, который не тормозит

Многие считают Python медленным, но это не всегда правда.
Ash Vardanyan в рамках проекта Less Slow показывает, как писать быстрый и эффективный код даже на Python — без магии, но с пониманием.

🐍 Что в проекте:
🔹 pandas vs polars — что быстрее при работе с миллионами строк
🔹 Использование Numba, Cython, PyO3, rust bindings
🔹 Работа с нативными типами, векторизация и zero-copy
🔹 Сериализация без боли: сравнение MessagePack, Arrow, Parquet
🔹 Сравнение аллокаторов, подходов к I/O и нагрузочным тестам
🔹 Ускорение парсинга JSON: orjson, yyjson, simdjson, ujson
🔹 Как обойти GIL и не платить за удобство интерпретатора

📦 Библиотеки и техники:
▪Numba, Cython, cffi, maturin
▪simdjson, orjson, polars
▪pyarrow, msgspec, blosc2, memoryview
▪Работа с mmap, zero-copy, JIT-компиляция, py-spy, perf

📈 Кому подойдёт:
▪Тем, кто пишет ETL, пайплайны или ML/AI обработку

▪Кто работает с большими объёмами данных или бинарными файлами

▪Кто хочет “оптимизировать до безобразия” и понять, как работает Python под капотом

В серии есть еще 2 крутых проекта:
🖥 less_slow.cpp — C++ без тормозов: ассемблер, кеши, SIMD, аллокации, парсинг JSON и трюки с памятью
👉 github.com/ashvardanian/less_slow.cpp

👣 less_slow.rs — продвинутый Rust: сравнение async/sync, SIMD, кеш-френдли структуры, быстрые сериализации
👉 github.com/ashvardanian/less_slow.rs

📚 Репозиторий (http://github.com/ashvardanian/less_slow.py):

💡 Даже если ты не используешь всё это каждый день — ты точно станешь писать лучший Python-код.

@python_be1

Название первого курса от этого сотрудника: «Как попасть в IT.. Ну или не попасть.. Там как пойдёт, сильно губу не раскатывайте.. Да-да, нет-нет.. Может только айтишные мемы понимать начнете»

@python_be1

🥚 3D Пасхальное яйцо от Google ,которое можно получить, вбив в поиск эту функцию:

1.2+(sqrt(1-(sqrt(x^2+y^2))^2) + 1 - x^2-y^2) * (sin (10 * (x*3+

Если найдете пасхулку кулича, скиньте в комменты 👇

@python_be1

⚡️ Огромный курс по созданию языковых моделей с ПОЛНОГО НУЛЯ выложил Стэнфорд — «СS336: Language Modeling from scratch» прямо сейчас преподают в университете и сразу же выкладывают на Ютуб для ВСЕХ.

• Кто угодно может БЕСПЛАТНО научиться создавать собственные ИИ-модели с нуля.
• Это огромный полноценный курс: от архитектуры и токенизаторов до обучения с подкреплением и масштабирования.
• Все темы преподы объясняют пошагово, от простого к сложному. Поймет даже новичок в кодинге.
• К каждой лекции есть множество дополнительных материалов и домашних заданий.

Сайт курса — здесь. (https://stanford-cs336.github.io/spring2025/) Плейлист на Ютубе — тут. (https://youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOY23Y0BoGoBGgQ1zmU_MT_)
👍

@python_be1

🌱 Что выведет код?

@python_be1

‍🗣 Dia — это новаяоткрытая модель текст‑в‑речь от Nari Labs с 1.6 млрд параметров, способная генерировать полноценный диалог с богатой экспрессией.

Ключевые возможности:
- Ультра‑реалистичный диалог. Генерация согласованных реплик двух «говорящих» персонажей, помеченных тэгами [S1] и [S2] в одном тексте.

- Эмоции и тон. Можно задавать тональность и интонацию через акустический запрос (audio prompt), а также управлять «невербалкой»: смех, кашель, вздохи и т. д.

- Voice cloning. Клонирование голоса по короткому образцу: подгрузите аудио и его транскрипт, и модель адаптируется под заданный тембр
GitHub

Модель написана на Python (100 % кода) с использованием PyTorch 2.0 и CUDA 12.6

Производительность и требования:

Полная версия требует ≈10 GB VRAM; в будущем планируется квантование модели.

Установка и запуск:
`pip install git+https://github.com/nari-labs/dia.git
git clone https://github.com/nari-labs/dia.git
cd dia
uv run app.py ` # или python app.py

В интерфейсе Gradio сразу можно оценить разницу с ElevenLabs и Sesame CSM‑1B

Лицензия: Apache 2.0.

Dia отлично подходит для ML‑исследований в TTS: вы получаете открытые весовые файлы, гибкий API для скриптов и UI для быстрой проверки гипотез.

На данный момент Dia поддерживает генерацию речи только на английском языке

▪Demo (https://yummy-fir-7a4.notion.site/dia)
▪Github (https://github.com/nari-labs/dia)
▪HF (https://huggingface.co/nari-labs/Dia-1.6B)

@python_be1

‍🖥 ex — это утилита для создания одного исполняемого файла .pex, внутри которого содержится вся ваша программа на Python и её зависимости. По сути это самодостаточная, переносимая среда выполнения, похожая на virtualenv, но упакованная в один файл.

Зачем это нужно?

Простота развёртывания: чтобы установить и запустить приложение, достаточно скопировать файл app.pex и запустить его — никакой дополнительной настройки.

Портируемость: один файл может включать сборки для разных платформ (Linux, macOS).

Изоляция зависимостей: все библиотеки (включая C‑расширения) уже внутри, конфликтов версий нет.

Как пользоваться:

Устанавливаем сам инструмент:

`pip install pex`
Собираем .pex-файл:

`pex requests -o fetch.pex —script=requests`
После этого fetch.pex — готовый исполняемый файл, который при запуске сразу импортирует и запускает библиотеку requests.

Интеграция с другими сборщиками:
Системы вроде `Pants, Buck и {py}gradle `умеют автоматически собирать .pex-архивы из вашего кода.

Лицензия: Apache 2.0

▪ GitHub: https://github.com/pex-tool/pex
▪Документация: https://docs.pex-tool.org/

@python_be1

‍🖥 Новинка в Python 3.14: t-строки — типобезопасные f-строки

Python 3.14 вводит t"..." — новый синтаксис для строк, ориентированных на безопасность типов и интеграцию с системами шаблонов, SQL, HTML и др.

🔹 Что такое t-строка?
t"..." — это как f"...", но:

- интерполяция ограничена и контролируема;
- поддерживается строгое соответствие шаблону;
- можно передавать переменные явно, предотвращая SQL-инъекции и XSS.

🔸 Пример:
```

name = "Alice"
greeting = t"Hello, {name}!" # t-строка
Вместо немедленной подстановки, как в f"...", t"..." создает шаблон с выражениями как параметрами.
```

🔐 Зачем это нужно?
✅ Безопасность при генерации SQL, HTML, JSON

✅ Улучшение инструментов и проверки типов (через static analysis)

✅ Контроль над контекстом исполнения (больше нельзя просто вставить переменную как есть — нужно передать её явно)

📦 Использование:
t-строки — это первый шаг к "template string literals" как в TypeScript.

Можно использовать с функциями:

```

def html(template: T[str]) -> SafeHTML:
...

html(t"<div>{user_input}</div>")
```

💡 Почему это важно?
Старый код:

```

f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user_name}'"
может привести к SQL-инъекциям и XSS.
t-строки — безопасная альтернатива с встроенной защитой.

```

🛡 Пример: безопасный HTML
```

template = t"<p>{user_input}</p>"
html_output = html(template)
# <p>&lt;script&gt;alert('bad')&lt;/script&gt;</p>

```
Функция html() может вернуть не просто строку, а полноценный HTMLElement.
Больше никакой "грязи" — всё чисто и типобезопасно.

🔍 Работа с шаблоном
t-строки позволяют получить доступ к содержимому:

```

template = t"Hello {name}!"
template.strings # ("Hello ", "!")
template.values # (name,)
template.interpolations[0].format_spec # ">8"

```
Можно и вручную собрать шаблон:

```

Template("Hello ", Interpolation(value="World", expression="name"), "!")

```

🚀 Вывод:
t"..." — шаг к безопасным шаблонам и типизации строк в Python.
Готовься к будущему Python — безопасному по умолчанию.

📌 Подробнее здесь (https://davepeck.org/2025/04/11/pythons-new-t-strings/)

@python_be1