3 ИИ-инструмента, которые упростят жизнь
— включаете диктофон на лекции, а потом кидаете запись в бота. Он сделает полную расшифровку и короткую выжимку с самой важной информацией. Можно даже задавать вопросы по содержанию
Handwrittner (https://handwrittner.com/?lang=en) — превращает любой текст в реалистичный рукописный вариант. Подходит, если нужно сдать конспект или красиво оформить работу ✍️📝

OpenEvidence (https://www.openevidence.com/) — нейросеть, которая объясняет медицинские анализы и диагнозы. Работает на данных ВОЗ и прошла врачебный экзамен США (USMLE). Уже применяется в клиниках по всему миру.

@python_be1

AGI достигнут 😂

@python_be1

Вам срочное сообщение:

@python_be1

Вышла большая подборка готовых ИИ-агентов и шаблонов проектов для Claude Code.

Можно получить личного код-ревьюера, ИИ-разработчика, создателя игр или дизайнера интерфейсов и многое другое.

Забираем бесплатно по ссылке. (https://www.aitmpl.com/agents)

@python_be1

🎨 Nano Banana добавили в Google Search — передают, что из России нейронка работает без VPN. Сейчас это самый мощный нейрофотошоп, который можно юзать бесплатно:

1. Открываем Lens в приложении Google на Android или iOS.
2. Выбираем новый режим «Создать» с иконкой бананы.
3. Отправляем любой запрос.
4. Или делаем фотку и пишем, как её хотим изменить.
5. Можно продолжить редактирование или скачать готовую картинку.

Пользуемся!

@python_be1

🔥 Pandas трюк: ускоряем группировки с map вместо merge_groupby

Когда нужно добавить агрегированные значения (например, среднее по группе) обратно в исходный DataFrame, большинство разработчиков делают groupby().transform() или merge().
Но есть менее известный способ — использовать map() после groupby().mean(), который в некоторых случаях работает в 2–3 раза быстрее и требует меньше памяти.

Фокус в том, что groupby().mean() создаёт компактный Series, где индекс — это категория, а значения — результат агрегации.
А map() просто подставляет их обратно в исходный DataFrame без тяжёлого join.

```

import pandas as pd
import numpy as np

# пример данных
N = 5_000_000
df = pd.DataFrame({
"group": np.random.choice(["A", "B", "C", "D"], N),
"value": np.random.randn(N)
})

# классический подход
df["mean_value_merge"] = df["group"].map(df.groupby("group")["value"].mean())

# сравнение с transform
df["mean_value_transform"] = df.groupby("group")["value"].transform("mean")

# идентичность результата
print(df["mean_value_merge"].equals(df["mean_value_transform"]))

```

Это особенно полезно на миллионах строк, когда transform начинает “проседать”.
Метод даёт тот же результат, но заметно экономнее по CPU и RAM.

@python_be1

💪Хочешь, чтобы твой Telegram-бот отвечал с помощью #ChatGPT?

Сделай это за пару минут: просто установи библиотеку python-telegram-bot, добавь свой OpenAI API-ключ и токен бота, и бот начнёт отвечать на все сообщения с помощью ChatGPT.

@python_be1

🐧 Продвинутый Linux-трюк: “умный” контроль ресурсов с `cgroups` прямо из терминала

Если ты запускаешь тяжёлые задачи (обучение модели, рендер, компиляцию) и не хочешь, чтобы они съели всю систему — попробуй ограничивать ресурсы напрямую через `cgroups`, без Docker и root-магии.

💡 Создай лёгкую sandbox для процесса:

```bash
# 1. Создаём группу ограничений
sudo cgcreate -g memory,cpu:/sandbox

# 2. Ограничиваем ресурсы
echo 4G | sudo tee /sys/fs/cgroup/memory/sandbox/memory.limit_in_bytes
echo 50 | sudo tee /sys/fs/cgroup/cpu/sandbox/cpu.shares

# 3. Запускаем процесс внутри sandbox
sudo cgexec -g memory,cpu:/sandbox python train.py
```

🔍 Что это даёт:

- memory.limit_in_bytes — ограничивает использование RAM
- cpu.shares — задаёт приоритет CPU (100 — 100%, 50- половина и т.д.)
- процесс изолируется от остальной системы без контейнеров
- можно комбинировать с ionice и nice для полного контроля нагрузки

💪 Бонус: мониторинг потребления:

```bash
sudo cgget -r memory.usage_in_bytes /sandbox
```

🧠 Почему это круто:

- Тот же механизм, на котором работают Docker, Kubernetes и systemd
- Даёт тонкий контроль над ядром Linux без лишнего софта
- Идеально, если ты обучаешь ML/LLM-модели, рендеришь видео или просто не хочешь, чтобы процесс повесил систему

🚀 Linux-профи знают: настоящая сила - в управлении ядром, а не в графических тулзах.

@python_be1

Возможности Python впечатляют 💃

@python_be1

Топ справочник, где собрано больше сотни документаций по языкам, фреймворкам и API 👏

Есть всё, что нужно:

— Быстрый поиск по всем докам;
— Оффлайн-режим;
— Описания и примеры для каждого элемента (атрибуты, классы, методы);
— Горячие клавиши и закладки;
— Интерфейс без лишнего мусора.

Идеально (https://devdocs.io/) 🍆

@python_be1

👩‍💻 FastMCP (https://github.com/jlowin/fastmcp) — Быстрый, Python-способ создания MCP-серверов!

🌟 Серверы Model Context Protocol (MCP) — это новый стандартизированный способ предоставления контекста и инструментов вашим LLM, а FastMCP делает создание серверов MCP простым и интуитивно понятным. Создавайте инструменты, предоставляйте ресурсы и определяйте подсказки с помощью чистого кода Python!

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/jlowin/fastmcp)

@python_be1

🎥 Krea Realtime 14B — новая модель текст-видео с открытым исходным кодом от Krea AI

Модель на 14 миллиардов параметров, это более чем в 10 раз больше, чем у большинства открытых моделей в режиме реального времени.

Скорость: способна генерировать видео со скоростью ~11 кадров в секунду при 4 шагах инференса на одной GPU NVIDIA B200.

Технологии: использует метод «Self-Forcing» для преобразования диффузионной модели видео в авторегрессионную.

Возможности: поддерживает режимы «Text-to-Video» и «Video-to-Video» (последний пока в разработке), а также интерактивную генерацию — пользователь может менять промты на лету, стилизовать видео и увидеть первые кадры за ~1 секунду.

Лицензия Apache 2.0.

https://huggingface.co/krea/krea-realtime-video (https://huggingface.co/krea/krea-realtime-video)

@python_be1

На Stepik вышел новый курс: Linux — навык, который окупается в любой IT-профессии.

Хочешь вырасти как инженер, DevOps, тестировщик или аналитик?
Без Linux ты упираешься в потолок.

🔹 В курсе ты:

Изучишь ядро системы и командную строку

Разберёшься с логами, процессами, сетью и правами

Сможешь чинить и настраивать любой сервер без паники

🎯 После — ты реально понимаешь, что делает твой компьютер.

🚀 Скидка −30% ещё действует — не упусти шанс.
👉 Стартуй курс на Stepik и открой Linux с новой стороны: https://stepik.org/a/257207/pay?promo=e1ed108f9bc79d73

@python_be1

Вышел ИИ-браузер от OpenAI — ChatGPT Atlas

Вот основные фишки детища Альтмана:

• Простейший интерфейс — справа ChatGPT, слева сайт
• Нейронка всегда с вами: делает саммари документов и страниц, помогает писать тексты и находить инфу
• Браузер запоминает вашу историю общения
• Полная автоматизация всех рутинных задач благодаря Agent-mode
• ИИ-агент может работать одновременно со скроллингом: вы дали ему задачу и можете лазить по сайтам, пока он дает ответ
• Интегрированы сервисы Google и в нем работаю ВСЕ расширения
• Доступен на macOS, скоро выйдет на Windows и ДАЖЕ iOS и Android

Владельцы макбуков, могут пользоваться уже сегодня.

🍎

@python_be1

Так и прочитал всю ночь

8️⃣

@python_be1

Умный дизайн DeepSeek - топовой модели для распознавания текста

@python_be1

🖥 Python 3.15 - что нового

Вышла новая версия Python 3.15, и в ней несколько заметных обновлений, особенно для тех, кто работает с производительностью и отладкой.

🔧 Главные изменения:
- Добавлен новый модуль profiling.sampling — инструмент статистического профилирования,
который позволяет анализировать производительность кода без пауз и overhead’а.
- Оптимизирована стандартная библиотека: многие функции теперь работают быстрее.
- Улучшен сборщик мусора и работа с памятью.
- Расширена поддержка аннотаций типов.
- Повышена стабильность и снижена нагрузка на интерпретатор при многопоточности.

📈 Зачем обновляться:
- Новый профайлер поможет находить узкие места в коде без остановки приложения.
- Версия стабильна и готова для продакшена.
- Меньше задержек, меньше overhead, лучше работа с async-кодом и большими данными.

Подробнее: https://docs.python.org/3.15/whatsnew/3.15.html

#Python #Update #Performance #Developers

@python_be1