52808
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks -📚books
🖥 В этой статье объясняется, что такое OpenTelemetry и как интегрировать его в Django-приложение для мониторинга и трассировки запросов!
🌟 Автор рассказывает о ключевых компонентах OpenTelemetry, таких как метрики, логи и трассировки, а также демонстрирует установку и настройку инструментов для сбора данных.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
VDS — хардкор? Вы ещё не слышали про Bare Metal 😎
27 февраля эксперт облачного провайдера Cloud․ru Евгений Константинов расскажет:
😶🌫️что это за технология;
😶🌫️чем Bare Metal отличается от виртуальных машин;
😶🌫️какой путь мы прошли при создании нашего сервиса Evolution Bare Metal.
Это не просто вебинар, а демо. Вам покажут, как использовать технологию эффективно, и ответят на все вопросы.
Зарегистрироваться можно здесь 👈
⚡️ Челлендж: 12 IT-проектов за 12 месяцев — попробуй сам!
Собрали крутые кейсы, для тех, кто хочет запустить свой первый IT-продукт, но не знаете, с чего начать, присмотрись к комьюнити инди-хакеров, которые тестируют простой, но эффективный подход:
✅ Разработка + запуск за 1 месяц
✅ Минимальные вложения (средний бюджет на продвижение — $150)
✅ Честный разбор: что сработало, а что — нет
Вот несколько примеров их проектов:
👉 Кейс о генераторе картинок – американцы платят $40, хотя есть бесплатные аналоги. Разработка заняла 4 недели.
👉 Темная тема с тарифами от $5 до $99 – 2 недели работы, пассивный доход, сравнимый с зарплатой разработчика.
👉 Что бывает, если пилить сложный продукт 2 года без теста на рынке – не повторяй эту ошибку!
👉 Математическое приложение, которое через 4 месяца вышло на $1200/месяц – всего за 30 дней разработки.
👉 Бот для фотокниг, который принес 1 700 000 рублей – кейс с разбором ошибок и удачных решений.
💡 Что полезного можно взять из их опыта?
1️⃣ Метод быстрого запуска: как сделать рабочий продукт за 1 месяц.
2️⃣ Эффективное продвижение: как привлечь тысячи пользователей без больших бюджетов.
Здесь можно следить за быстрыми запусками и, возможно, попробовать создать свой продукт! 🚀
Кластеризация временных рядов: хаос или скрытые паттерны?
Финансовые данные, сенсоры, котировки акций — данные приходят потоком, но как выявить закономерности и сгруппировать их правильно? Стандартные методы не работают, а временные ряды ведут себя слишком нестабильно.
Разбираем на открытом вебинаре «Кластеризация временных рядов» 5 марта в 20:00 (мск):
- Изучим метрику DTW (Dynamic Time Warping)
- Разберём методы понижения размерности
- Найдём связи в котировках акций на реальных данных
Всем участникам — скидка на большое обучение «Machine Learning. Professional».
➡️ Регистрируйтесь, чтобы не пропустить: https://otus.pw/iIy6/?erid=2W5zFJUDfeQ
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
У вас была ситуация, когда вы открываете новый проект или библиотеку и пытаетесь разобраться в коде?
Если в этом проекте используются аннотации типов - вы справитесь с этой задачей намного быстрее. Также на уроке рассмотрим библиотеку pydantic, которая позволяет вывести на новый уровень работу с данными в Python.
Узнайте, как эффективно реализовать интернационализацию и локализацию в Spring-приложениях.
⏺ 26 февраля в 20:00 МСК Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python для аналитики» от Otus.
Ссылка на регистрацию: https://otus.pw/y1jh/
#реклама
О рекламодателе
⚡ Data Fusion 2025 — главное событие весны для специалистов по работе с данными в пятый раз соберет на своей площадке более 250 экспертов.
Вас ждет:
• Два дня практических кейсов, 14 треков и 70+ сессий, посвященных передовым исследованиям в области больших данных и технологий AI
• Кейс-стади о применении ML в различных сферах бизнеса от финтеха и промышленности до медицины
• Экспертиза от ученых, бизнес-лидеров и представителей государства.
📅 16-17 апреля
📍 Москва, технологический кластер «Ломоносов»
Не упустите шанс узнать о главных трендах в AI и задать вопросы лидерам индустрии.
Участие бесплатное. Регистрация уже открыта — https://data-fusion.ru/
#AI #ML #BigData #DataFusion #DataScience #IT
*IT-информационные технологии
*AI-искусственный интеллект
*DS-наука о методах анализа данных.
*Нетворкинг-полезные связи
*Воркшоп-практическое обучение
🖥 PyQuery — это библиотека на языке Python, позволяющая манипулировать и извлекать данные из HTML и XML документов с использованием синтаксиса, похожего на jQuery!
🌟 Она предоставляет удобный API для выборки элементов с помощью CSS-селекторов и их последующей обработки. PyQuery построена на основе lxml, что обеспечивает быструю и эффективную работу с XML и HTML.
🖥 Github
@pythonl
🖥 tzlocal — это модуль на языке Python, предназначенный для определения локального часового пояса системы и предоставления соответствующего объекта tzinfo!
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
🔥 LangWatch — это платформа для мониторинга, анализа, оценки и оптимизации конвейеров больших языковых моделей!
🌟 Она предоставляет визуальный интерфейс для работы с фреймворком DSPy, облегчая разработчикам и исследователям управление и улучшение своих LLM-проектов.
🔐 Лицензия: BSL-1.1
🖥 Github
@pythonl
🖥 VizTracer — это инструмент с низкими накладными расходами, предназначенный для логирования, отладки и профилирования, позволяющий трассировать и визуализировать выполнение Python-кода!
🌟 Он предоставляет подробную информацию о входе и выходе функций на временной шкале вместе с исходным кодом, поддерживает многопоточность, асинхронность и интеграцию с PyTorch. VizTracer прост в использовании и не требует изменений в исходном коде для большинства функций.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
⭐️ SkyReels V1: Human-Centric Video Foundation Model
Китайская новая модель SkyReels V1: для генерации видео с акцентом на человека в кадре.
• Файнтюнинг на огромном датасете: Модель дообучена на HunyuanVideo, который содержит 10 миллионов высококачественных фрагментов из фильмов и телешоу.
• Продвинутая анимация лиц: SkyReels V1 поддерживает 33 различных выражения лица и 400 естественных движений, что обеспечивает максимально реалистичную передачу эмоций и мимики.
• Кинематографическое освещение и эстетика: Модель уделяет особое внимание созданию качественного визуального ряда, что делает её результат похожим на профессиональное кино.
• Открытость и доступность: Исходный код I2V доступен на GitHub, а сама модель опубликована на Huggingface.
• Github: https://github.com/SkyworkAI/SkyReels-V1
• HF: https://huggingface.co/collections/Skywork/skyreels-v1-67b34676ff65b4ec02d16307
• Demo: https://www.skyreels.ai/home
@pythonl
🖥 FindMy.py — это универсальная библиотека для работы с сетью Apple FindMy, объединяющая разрозненный код в единое целое. Вот что в нём полезного и как с ним работать:
• Кроссплатформенность: Не нужен Mac — можно запускать на любой системе.
• Функционал: Библиотека позволяет:
Получать и дешифровать отчёты о местоположении для официальных аксессуаров (AirTags, iDevices) и кастомных AirTags (OpenHaystack);
• Выполнять авторизацию Apple-аккаунта с поддержкой SMS и Trusted Device 2FA;
• Сканировать и декодировать информацию о близлежащих устройствах (публичные ключи, статус и т.д.);
• Импортировать или создавать собственные ключи аксессуаров.
• API: Доступны как асинхронные, так и синхронные варианты использования, что даёт гибкость при интеграции в проекты. • Как начать:
Установите пакет через PyPi: pip install findmy
Эта библиотека станет отличным инструментом для разработчиков, желающих интегрироваться в экосистему Apple FindMy без лишних сложностей!
🖥 Github
@pythonl
Не бойся! Я друг и зову тебя на Data Fusion Contest!
Это ежегодное онлайн-соревнование по анализу данных и машинному обучению для специалистов Data Science.
Общий призовой фонд — 3 000 000 рублей 🔥
👭 Участников ждут две основные задачи:
«Label Craft» — про предсказание категории товаров;
«4 Cast» — про предсказание динамики платежей на последующие 12 недель.
А также образовательная задача — «Distribution».
🗓 Даты проведения соревнования: с 13 февраля по 7 апреля 2025 года.
❗️Формат — онлайн: участвовать можно из любой точки мира.
Торжественная церемония награждения победителей состоится в Москве во время конференции по анализу данных и технологиям ИИ DATA FUSION 2025 🎉
📤 Регистрируйся прямо сейчас!
Информация о рекламодателе
🖥 Arq — это библиотека для Python, обеспечивающая асинхронное выполнение фоновых задач и удаленный вызов процедур (RPC) с использованием asyncio и Redis. Она позволяет разработчикам легко создавать и управлять очередями заданий, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость.
🖥 Github
Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного razinkov">канала по машинному обучению на YouTube
приглашает вас в свою AI-школу.
Особенности:
• теория и практика
• акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля
• полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети
• архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей.
Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач.
От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск).
Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML.
7 месяцев, 4 курса:
• AI: от основ до языковых моделей
• Math for AI - необходимый математический бэкграунд
• MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker
• Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия
В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн.
Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса):
• 112 000 рублей (единоразово)
или
• 17 000 рублей в месяц
Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)!
Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь!
Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников.
Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения!
ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1
🖥 Swifter — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации применения функций к объектам DataFrame и Series в библиотеке pandas!
🌟 Она автоматически определяет наиболее эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с использованием Dask или стандартный метод apply.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
🖥 Guillotina — это современная RESTful-платформа на основе Python, разработанная для эффективного управления большими объемами данных! Она построена с использованием asyncio, что обеспечивает высокую производительность и масштабируемость при работе с асинхронными операциями.
🔐 Лицензия: BSD-2
🖥 Github
@pythonl
🖥 ScrapeServ — это API, который принимает URL и возвращает файл с данными веб-сайта и его скриншотами!
🌟 Он разработан для запуска в Docker-контейнере и использует браузерные технологии для обработки JavaScript на страницах. Среди возможностей ScrapeServ — прокрутка страницы с созданием скриншотов различных разделов, автоматическая обработка перенаправлений и корректная работа с ссылками на загрузку файлов. Задачи обрабатываются в очереди с настраиваемым распределением памяти, обеспечивая эффективное использование ресурсов.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
🔥 ERD Lab — это бесплатный онлайн-инструмент, предназначенный для профессионального проектирования и визуализации баз данных с использованием диаграмм "сущность-связь" (ERD)!
Он позволяет импортировать существующие SQL-скрипты или создавать новые базы данных без необходимости писать код, что упрощает процесс разработки и документирования структур данных.
🔗 Ссылка: *клик*
@pythonl
🖥 glom — это библиотека Python, предназначенная для упрощения доступа и преобразования вложенных структур данных! Она предоставляет декларативный подход к извлечению и модификации данных, позволяя разработчикам эффективно работать с комплексными иерархиями объектов и коллекций.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github
@pythonl
🖥 FastSQLA — это асинхронное расширение для SQLAlchemy версии 2.0 и выше, разработанное для интеграции с FastAPI! Оно предоставляет готовые шаблоны, поддержку SQLModel и встроенную пагинацию, упрощая настройку и управление асинхронными соединениями с реляционными базами данных.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
🖥 Validoopsie — это легковесная и удобная библиотека для валидации данных в Python, разработанная для упрощения процесса проверки данных!
🌟 Она позволяет разработчикам легко объявлять классы и связывать различные проверки, используя стиль, напоминающий популярные библиотеки для работы с DataFrame.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
🔍 Основы A/B тестирования для выбора ML модели
Узнайте, как правильно оценивать ML-модели с помощью A/B тестирования на практическом бесплатном вебинаре
В прямом эфире обсудим:
— Особенности выбора ML модели с точки зрения оценки ее качества
— Как вычислять длительность A/B теста
— Как интерпретировать результаты A/B тестирования
📅 Занятие пройдет 3 марта в 20:00 мск. Все участники вебинара получат скидку на курс «Специализация Machine Learning»: С нуля до Middle ML инженера (Data Scientist) за 11 месяцев!
Успейте занять место на вебинаре: https://otus.pw/DYnr/?erid=2W5zFHNnLTS
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Войти в айти НЕ ИЗИ! 😬
Тебя не бесят «гуру», которые обещают зп от 300к после двух недель на их легендарном курсе по Python за 150к? 😂 - Меня ДА!
Забудь про «развалить айти рыночек своим умищем»❌
Чтобы стать программистом, надо пропахать как чёрт за партой хотя бы годик!
А чтобы не свихнуться в одиночку, залетай в чат начинающих Python-щиков, где ты получишь:
1️⃣ Разбор сложных вопросов простым языком
2️⃣ Поддержку тех, кто тоже с 0 учит Python, и не боится показаться глупым
3️⃣ Регулярные плюшки в виде стримов от препода с 15-ти летним опытом
➡️А еще, в закрепе есть БЕСПЛАТНЫЙ вводный курс по Python, ну это так, к слову))
Короче, всё для прокачки! Залетай — ссылка на чат (тык)
Сожмите, разожмите👨⚕️
Это про данные, конечно! Если вы используете Apache Kafka — посмотрите видеоинструкцию от Слёрма и Василия Калугина о том, как сжимать сообщения в Kafka и экономить ресурсы.
Внутри:
👉 Библиотеки для написания producer и consumer на разных языках
👉 Как сжимать сообщения в Kafka: на producer или на брокере
👉 Конфиги для сжатия данных на producer
👉 Практика: смотрим на эффекты от сжатия
🔥Бонус: docker-compose файл со сборкой Kafka + веб-интерфейс + система мониторинга+ producer и consumer
А еще больше про особенности Kafka — на «Apache Kafka для разработчиков»⬅️
#реклама
О рекламодателе
erid: 2W5zFJVNWQG
Оцени 7 причин пройти наш бесплатный интенсив по Frontend-разработке:
1. Ты сверстаешь веб-сайт на HTML + CSS;
2. Оживишь страницу с помощью JavaScript;
3. Используешь фронтенд-фреймворк Angular;
4. Подключишь Backend и загрузишь сайт на хостинг;
5. Получишь советы по доработке от эксперта;
6. Научишься использовать ChatGPT и Giga во Frontend-разработке;
7. Узнаешь 9 способов найти первый заказ даже без опыта.
А главное, ты проведёшь 7 дней в приятной компании Fullstack-разработчика с 10-летним стажем – Романа Чернова.
👉 Проскочить на интенсив бесплатно
Начинаем уже завтра.
🔥 С нас обучение, практика и помощь с выходом на фриланс или собеседованием.
🖥 Hummingbot — это Python-фреймворк, предназначенный для создания и запуска автоматических торговых стратегий на различных централизованных и децентрализованных криптовалютных биржах!
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
🖥 Pyper — это гибкий фреймворк для организации конкурентной и параллельной обработки данных в Python, основанный на принципах функционального программирования. Он предназначен для использования в системах ETL, микросервисах для обработки данных и системах сбора данных.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
🖥 Shellingham — это библиотека на языке Python, разработанная для определения оболочки, в которой выполняется текущий Python-процесс. Она предоставляет функцию detect_shell(), которая возвращает кортеж, содержащий имя оболочки (в нижнем регистре) и путь к исполняемому файлу этой оболочки.
🌟 Пример использования:
import shellingham
shell_name, shell_path = shellingham.detect_shell()
print(f"Shell: {shell_name}, Path: {shell_path}")
🖥 Rich — это библиотека Python, предназначенная для отображения форматированного текста и улучшения вывода в терминале!
🌟 Она позволяет легко добавлять цвета, стили, таблицы, прогресс-бары, подсветку синтаксиса, отображение Markdown и многое другое в консольные приложения.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl