🐐 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

🚀 Ускоряем Python-скрипты с помощью библиотеки numba

Когда ваш Python-код начинает тормозить из-за тяжёлых вычислительных циклов, спасает библиотека numba. Она компилирует функции в машинный код с помощью JIT-компиляции и позволяет ускорить выполнение в десятки раз без переписывания логики на C или C++.

Просто добавьте декоратор @njit к функции с числовыми расчётами или обработкой массивов — и получите мгновенный прирост 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, #питон

@python_be1

Учим ЛЮБЫЕ темы в программировании на РЕАЛЬНЫХ проектах — нашли репозиторий, который поможет освоить различные технологии с полного нуля на ПРАКТИКЕ.

• НИКАКОЙ заумной теории — все пояснения к технологиям даются без воды. Поймете и сразу начнете применять их.
• Больше 1️⃣0️⃣0️⃣ проектов: веб-разработка, фулстек, разработка игр, машинное обучение и еще куча всего.
• Стек подписан у каждого проекта — можно сразу понять, что будете применять во время работы.
• Все проекты разделены по шагам и уровням сложности — запутаться просто невозможно.

😶😶😶😶😶😶😶😶😶

Становимся суперкодером — тут. (https://github.com/Xtremilicious/projectlearn-project-based-learning)
👍

@python_be1

🖥 Практический гайд по автоматизации процессов на Python

Перед вами подробный практический гайд по автоматизации процессов на Python для продвинутых разработчиков. Он фокусируется на промышленном уровне качества: архитектура, надёжность, наблюдаемость, упаковка и деплой. В каждом разделе - конкретные паттерны и готовые фрагменты кода.

✔️ Подробнее (https://uproger.com/prakticheskij-gajd-po-avtomatizaczii-proczessov-na-python/)

@python_be1

«Закажу ещё раз»

8️⃣

@python_be1