🆕 PDF Arranger — лёгкий и удобный инструмент для работы с PDF.

✨ Возможности:
- Объединение и разделение файлов
- Поворот и обрезка страниц
- Перестановка и удаление страниц
- Интуитивный drag-and-drop интерфейс

💻 Доступен для Linux, Windows (включая портативную версию) и BSD.
Полностью опенсорс (GPL-3.0).

Идеален, если нужно быстро подготовить PDF к печати или презентации — без сложных настроек.

📌 GitHub (https://github.com/pdfarranger/pdfarranger)

#PDF #opensource #Linux #devtools

@python_be1

🖥 Полезный совет по ускорению Python-кода

Многие считают, что list comprehension всегда оптимален. Но при больших объёмах данных связка map + filter может быть быстрее: она выполняется на уровне C и не создаёт лишних промежуточных структур.

Когда нужно одновременно фильтровать и преобразовывать элементы, map + filter часто выигрывает по скорости.

#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP,

@python_be1

Kreuzberg (https://github.com/Goldziher/kreuzberg) — платформа для интеллектуального анализа документов на Python.

Извлечение текста, метаданных и структурированной информации из документов различных форматов с помощью единого расширяемого API.

Создана на основе проверенных платформ с открытым исходным кодом, включая Pandoc, PDFium и Tesseract.

🐱

@python_be1

🖥 Новинка: `pyx` — Python-native пакетный реестр от Astral (в Beta)
Что такое `pyx`:
- Python-native registry, часть платформы Astral и продвинутый бэкенд для `uv`.
- Обеспечивает более быструю, безопасную и GPU-осознанную работу с пакетами (как приватными, так и публичными, включая PyPI и PyTorch).

Почему это важно:
- Следует философии Astral: поддержка open-source, без превращения инструментов в конкурирующие SaaS-продукты.
- Первый шаг к вертикальной интеграции с существующими open-source инструментами.
- Уже в бета-версии с ранними партнёрами — Ramp, Intercom и fal.

Впечатление:
`pyx` выглядит как обдуманный, open-source-ориентированный подход к packaging infrastructure, который может сделать разработку Python-экосистемы быстрее и мощнее.

https://simonwillison.net/2025/Aug/13/pyx/#atom-tag

@python_be1

🐐 В 2009 году Дженсен Хуанг объяснял, что такое CUDA. Если бы ты вложил $10,000 в Nvidia, сегодня это было бы около $8.8 млн.

@python_be1

В копилку полезного для питонистов: нашёл классный визуализатор памяти для Python. С его помощью можно наглядно посмотреть, как работают ссылки, изменяемые типы данных, поверхностное и глубокое копирование.

Полезно и для учебы, и для отладки. Забираем c GitHub (https://github.com/bterwijn/memory_graph), можно потыкать онлайн (https://memory-graph.com/)

@python_be1

📄 LIMI: Less Is More for Agency

Исследование показывает, что агентным ИИ важнее качество данных, а не их количество.

Ключевые факты:
- 78 тщательно подобранных демо дали 73,5% на AgencyBench — больше, чем модели, обученные на 10k примеров.
- Результаты выше, чем у SOTA: Kimi-K2 (24,1%), DeepSeek (11,9%), Qwen3 (27,5%), GLM-4.5 (45,1%).
- Формулируется принцип Agency Efficiency: автономность ИИ рождается из стратегической выборки данных, а не из их масштаба.

repo: https://github.com/GAIR-NLP/LIMI
model: https://huggingface.co/GAIR/LIMI
data: https://huggingface.co/datasets/GAIR/LIMI

@python_be1

В копилку инструментов для ML: NN-SVG (https://alexlenail.me/NN-SVG/)

Инструмент позволяет рисовать архитектуры нейросетей не вручную, а параметрически. Поддерживает три вида:

- Полносвязные сети (FCNN)
- Сверточные сети (по примеру LeNet)
- Глубокие нейросети (по примеру AlexNet)

Фигуры можно кастомизировать по цветам, размерам и раскладке, а результат экспортируется в SVG. Исходники открытые (https://github.com/alexlenail/NN-SVG)

@python_be1

С этим промтом ChatGPT найдёт работу мечты с достойной зарплатой. Прикрепляем резюме и отправляем:

```
Используя функцию Deep Search, найди вакансии, которые могли бы быть релевантны с таким резюме на этих сайтах. Оформи в таблицу: компания, вакансия, уровень релевантности от 1 до 5.
```

Осталось указать нужные сайты по поиску работы, а остальное за вас сделает ИИ. [спойлер: Безработица ВСЁ][спойлер: 😁]

@python_be1

Делаем дипфейки прямо в браузере: нашли сервис AI faceswap (https://aifaceswap.io/).

Работает просто: закидываете оригинальную фотку и фотку нужного лица, а на выходе получаете картинку-дипфейк.

Лимитов и подписок нет — развлекаемся (https://aifaceswap.io/).

@python_be1

🔥 Python: склейка TCP-пакетов

Когда отправляешь ты в сокет много маленьких кусочков - уходит куча мелких TCP-пакетов это работает медленнее и с задержками.

Решение: склеивай данные и отправляй одним блоком.

На Linux можно сказать ядру «подожди, я ещё допишу» команда MSG MORE.

Итог: меньше пакетов, быстрее отклик.

#Python #Программирование #Разработка #Python3 #Backend #Frontend #DataScience #MachineLearning #ArtificialIntelligence #DeepLearning #WebDevelopment #Django #Flask #FastAPI #API #REST #Scripting #Automation #DevOps #DataAnalysis #Pandas #NumPy #Matplotlib #Seaborn #Jupyter #BigData #CloudComputing #AWS #Azure #GoogleCloud #Testing #PyTest #UnitTest #CI_CD #Databases #SQL #NoSQL #MongoDB #PostgreSQL #SQLite #OpenSource

@python_be1

Cursor дропнули бесплатный интенсив для разрабов, которые пишут софт с помощью ИИ-моделей и инструментов.

Это не про обучение нейросетей, а про то, как грамотно использовать их в работе:

— Объясняют основы: как устроены модели и где у них границы;
— Показывают практические паттерны: как просить код, чтобы он работал;
— Есть тесты, примеры и даже интерактив с разными ИИ;
— Весь курс занимает около часа — пройти можно за вечер.

Он еще и на русском (https://cursor.com/ru/learn) 😊

@python_be1

‍Бесплатный курс «Математика в машинном обучении» https://stepik.org/226596 предназначен для тех, кто хочет углубить свои знания в области математики, необходимой для понимания и применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Этот курс охватывает ключевые математические концепции, лежащие в основе современных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная алгебра, теория вероятностей, статистика и оптимизация.

https://t.me/ - вся база машинного обучения, дополнительные гайды и разбора кода, вы найдете в нашем канале, переходите.

Мы начнем с базовых понятий, таких как векторы, матрицы и линейные преобразования, и постепенно перейдем к более сложным темам, таким как градиентный спуск, нормализация данных и работа с тензорами. Особое внимание будет уделено практическим аспектам применения математических инструментов в реальных задачах машинного обучения.



По окончании курса вы сможете уверенно понимать и интерпретировать результаты работы различных моделей машинного обучения, а также самостоятельно разрабатывать и настраивать алгоритмы под конкретные задачи. Этот курс станет отличным фундаментом для дальнейшего изучения и применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.

https://stepik.org/226596

@python_be1

VokoscreenNG

VokoscreenNG — это универсальный инструмент для создания скринкастов на Windows и Linux, который позволяет записывать экран, отдельные области или окна и звук из различных источников.

Программа поддерживает веб-камеры, включает таймер и функции зума, а также доступна на нескольких языках.

https://github.com/vkohaupt/vokoscreenNG
================
👁 | 👁 | 👁 | 👁

@python_be1

🔥 Трюк: проверка сетевых сервисов в Python через socket

В Python можно быстро проверить, доступен ли сетевой сервис и как быстро он отвечает, не прибегая к сложным утилитам.
Это помогает опытным разработчикам, когда нужно оперативно убедиться, что API или база данных действительно доступны и не "подвисают".

Через socket можно реализовать мини-проверку состояния сети и времени отклика.

#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest

@python_be1

😨Индийский сайт с курсами по программированию. лол

Однажды я зашел на его YouTube-канал и увидел два параллельных стрима — по Java и Python, которые вел один и тот же преподаватель, одновременно пишущий код и отвечающий на вопросы из обоих чатов
вот его ютуб (https://www.youtube.com/watch?v=BcmUOmvl1N8)
его сайт (https://durgasoft.com/)
<u>internal pointer variable</u> всем нашим 🔥

@python_be1

🔥 Python: функции-фабрики

Простой, но мощный трюк: генерация функций на лету через замыкания. Вместо дублирования логики можно одной фабрикой создавать десятки разных функций.

Хочешь больше таких фишек? Подписывайся на нас и каждый день получай свежие и нестандартные советы, которые реально прокачают твои навыки разработчика!

#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP,

@python_be1