Realtime Voice Chat (https://github.com/KoljaB/RealtimeVoiceChat) — пообщайтесь с искусственным интеллектом в естественной разговорной манере!

Этот проект позволяет вам общаться с большой языковой моделью (LLM), используя только свой голос и получая устные ответы практически в режиме реального времени.

@python_be1

🌱 Что помещается в переменную num?

@python_be1

⚡️ DeepCode — открытая AI-платформу для автоматической генерации кода.

DeepCode превращает научные статьи и технические документы в готовые проекты, включая фронтенд, бэкенд и полноценные репозитории.

🔹 Основные возможности:
• Paper2Code — реализация идей из исследований в рабочий код
• Text2Web — генерация интерфейсов по описанию
• Text2Backend — автоматическое создание масштабируемых серверов
• Поддержка длинных документов и многофайловых проектов

🔜 В ближайшее время разработчики обещают:
• Автоматическую проверку и валидацию кода
• Повышение скорости генерации
• Улучшенную работу с требованиями
• Бенчмарки воспроизведения научных статей (PaperBench)

Проект полностью open source: https://github.com/HKUDS/DeepCode

#deepcode #AI #coding

@python_be1

Откопал годноту для кодеров — CodeViz (https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=CodeViz.codeviz)

Это расширение для VS Code, которое помогает визуализировать кодовую базу, создавая интерактивные карты от общей архитектуры до детальных вызовов функций

К тому же, можно задавать вопросы на естественном языке и получать наглядные диаграммы, связанные напрямую с кодом

Поддерживается множество языков программирования, базовые функции бесплатны, а продвинутые доступны по подписке ✌️

@python_be1

GPU Memory Calculator.

Полезный калькулятор GPU, который подскажет, сможете ли вы запустить локальную LLM и насколько эффективно она будет работать

https://calculator.inference.ai/

@python_be1

🔋 PikaPython — ультралегкий интерпретатор Python для микроконтроллеров. Проект позволяет запускать Python-код на устройствах с 4 КБ RAM и 64 КБ Flash. Не требует операционной системы и работает через REPL по UART.

Инструмент имеет встроенный прекомпилятор для автоматической генерации биндингов C-функций из .pyi файлов. Есть готовые BSP для популярных MCU и демо-проекты.

🤖 GitHub (https://github.com/pikasTech/PikaPython)

@python_be1

🔥 Walrus оператор := — присвоение прямо в выражении

В Python есть малоизвестная фишка: можно использовать оператор присваивания := (его ещё называют «walrus»). Он позволяет присваивать значение прямо внутри выражения. Это делает код короче и избавляет от повторных вызовов функций.

📌 Особенности:
• Работает в while, if, list comprehension.
• Удобен для сокращения кода и избежания дублирования.
• Но злоупотребление может сделать код менее читаемым.

🟢Пример: удобно при чтении строк из файла или работе с регулярными выражениями.

@python_be1

‍🚀 Фишка на Python: Скачивание нескольких файлов параллельно с помощью `ThreadPoolExecutor`

Этот скрипт использует `urllib.request` + `concurrent.futures`, чтобы загружать файлы одновременно и значительно ускорить процесс.

```

import os
import urllib.request

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

def downloader(url):
"""Скачивает указанный URL и сохраняет его на диск"""
req = urllib.request.urlopen(url)
filename = os.path.basename(url)
ext = os.path.splitext(url)[1]
if not ext:
raise RuntimeError('URL не содержит расширения')

with open(filename, 'wb') as file_handle:
while True:
chunk = req.read(1024)
if not chunk:
break
file_handle.write(chunk)

return f'Загрузка завершена: {filename}'

def main(urls):
"""Создаёт пул потоков и скачивает указанные файлы"""
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
futures = [executor.submit(downloader, url) for url in urls]
for future in as_completed(futures):
print(future.result())

if __name__ == '__main__':
urls = [
"http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040.pdf",
"http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040a.pdf",
"http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040ez.pdf",
"http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040es.pdf",
"http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040sb.pdf"
]
main(urls)
```

@python_be1

🔥 Python cовет: если у тебя много однотипных объектов, используй slots. В обычном классе атрибуты хранятся в dict, а со slots — в компактном массиве. Это экономит память и ускоряет доступ к данным.

Минус — нельзя динамически добавлять новые поля. Но для моделей и DTO — это идеальный вариант.

Ставь лайк и подпишись на нас, каждый день мы публикуем полезные и не банальные советы для разработчиков

@python_be1

🎓 ИИ-помощник для академических исследований — он автоматически находит тематические научные статьи, глубоко анализирует их и создаёт комплексные отчёты.

Вы можете ввести любую тему в поиск — от квантовых вычислений до клеточной биологии. После многоэтапного ресёрча чат-бот позволит задавать вопросы любой сложности и даже выдаст академический отчёт.

Ваш личный научный ИИ-сотрудник — тут. (https://github.com/iblameandrew/local-deepsearch-academic)

@python_be1

🖥 Полный проект с нуля: клон голоса на Python

🔊 Клонирование голоса на Python с нуля: пошаговый разбор, рабочий код, проверка сходства и защита с водяными знаками.

Полное руководство для разработчиков по созданию собственного проекта voice cloning.

📌 Читать (https://uproger.com/polnyj-proekt-s-nulya-klon-golosa-na-python/)

@python_be1

🎉 Сегодня ядру Linux исполнилось 34 года!

25 августа 1991 года 21-летний студент Хельсинкского университета Линус Торвальдс написал в телеконференцию comp.os.minix, что у него появился рабочий прототип новой операционной системы.

🔹 Уже тогда было отмечено успешное портирование bash 1.08 и gcc 1.40.
🔹 Первый публичный релиз ядра Linux вышел 17 сентября 1991 года.
🔹 Версия 0.0.1 весила всего 62 КБ (сжатая) и содержала около 10 000 строк кода.

С тех пор проект вырос колоссально:
⚙️ Современное ядро насчитывает уже более 41 миллиона строк кода и продолжает активно развиваться тысячами участников по всему миру.

💡 Linux стал основой для серверов, смартфонов, суперкомпьютеров и встраиваемых устройств — от облаков до IoT.

❤️ Лайк, чтобы поздравить

@python_be1

🔥 Автоматизация задач на Python за пару строк

Вместо ручного запуска можно поручить Python выполнять действия по расписанию.
Библиотека schedule делает это максимально просто

@python_be1