по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks -📚books
🖥 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
• Важно: Проект находится в стадии Alpha, поэтому API может измениться. Рекомендуется следить за обновлениями и сообщать о найденных проблемах в issue-трекере.
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
Что можно создать с помощью Python? Сервис знакомств, чат-бота с ИИ, систему по поиску данных — почти всё что угодно. Именно за универсальность и простоту разработки компании и профессионалы любят Python.
Как освоить этот язык программирования, рассказывают на расширенном курсе Нетологии «Python-разработчик».
На нём вы:
- Освоите все инструменты и технологии, необходимые для работы.
- Научитесь разрабатывать веб-приложения и API, работать с базами данных, настраивать сервера и тестировать код.
- Поработаете с фреймворками Flask и Django и узнаете, как разрабатывать backend веб-приложения.
- Добавите в портфолио 22 проекта, поработаете над реальными кейсами и примете участие в хакатоне.
После курса вы сможете стать крепким backend-разработчиком и попасть на стажировку в «Самолёт». А если вдруг решите сменить направление, Python станет надёжной базой для аналитики и машинного обучения.
Оставьте заявку на обучение со скидкой 45% и сэкономьте 10 000 ₽ по промокоду PRINT(45). Построить карьеру в IT
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5xd5MqJ
✉ Вам приглашение на митап в честь Дня рождения Python!
В четверг, 20 февраля, в 18:00 ждем вас в московском офисе Сбера на Python Birthday Meetup.
О чем поговорим:
🟢Лень как искусство, или зачем программисту LLM?
Никита Замулдинов из Сбера расскажет, как превратить искусственный интеллект в своего личного ассистента, делегировать скучные задачи и расширить собственные возможности. Вас ждут реальные кейсы и демонстрация AI-агентов в действии.
🟢Люблю и ненавижу Asyncio
Николай Хитров из Точки разберет новые и старые «грабли» Asyncio и расскажет о best practices его использования.
🟢От хаоса к порядку: Pydantic в борьбе с инцидентами безопасности
Александр Глазков из Сбера расскажет, как и почему Pydantic изменил жизнь команды, а также поделится тонкостями его использования.
А также в программе:
➡Нетворкинг, фуршет и подарки.
📍 Офлайн + онлайн
✅ Регистрация на мероприятие и подробности
Тест: узнай свой грейд и зарплату
1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot
2. Ответь на пару вопросов о своём опыте работы
3. В зависимости от опыта команда сервиса предложит формат оценки грейда — тестирование или полноценное мок-интервью с опытным ментором
4. После ты узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта разработчиков из бигтеха
Если опыта работы у тебя совсем нет, можно попробовать пройти, но лучше тест сработает на тех, кто уже работает в разработке.
Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxdXSNq
🖥 CodeCapy — это бот для автоматического тестирования кода в пулл-реквестах на GitHub!
🌟 Он обнаруживает новые пулл-реквесты, генерирует на естественном языке сквозные UI-тесты на основе внесённых изменений, выполняет эти тесты в изолированных средах Scrapybara и публикует результаты в комментариях к пулл-реквестам.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@python_job_interview
Что спрашивают на собеседовании у Middle Python-разработчика?
Уже завтра, 11 февраля в 19:00 мск — бесплатное открытое собеседование в прямом эфире!
Интервьюер Савва Демиденко, ex. TechLead в Яндексе, Авито и другом русском бигтехе будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу. В конце — время вопросов ментору из зала.
Что узнаешь на эфире:
✅ Какие вопросы задают на собеседованиях и зачем
✅ Как подготовиться, чтобы получить достойный оффер
✅ Чего ждут от кандидатов на Middle Python
Запишись на эфир в боте ШОРТКАТ → @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwFxJ1j
🔬MedRAX: новаторский ИИ-агент, разработанный для медицинских задач!
Что такое MedRAX?
MedRAX - это первый универсальный ИИ-агент, который объединяет современные инструменты для анализа рентгеновских снимков грудной клетки и мультимодальные большие языковые модели в единую структуру, позволяющую динамически обосновывать сложные медицинские запросы без дополнительного обучения.
🎯 Чем хорош именно MedRAX?
Хотя специализированные модели ИИ отлично справляются с конкретными задачами рентгенографии грудной клетки, они часто не справляются с комплексным анализом и могут выдавать неточные рекомендации . Многим медицинским работникам нужна единая, надежная система, способная обрабатывать сложные запросы, сохраняя при этом точность. MedRAX призван стать таким инструментом
🛠️ Интегрированные инструменты:
- Визуальный контроль качества: CheXagent и LLaVA-Med
- Сегментация: MedSAM & ChestX-Det
- Формирование отчетов: CheXpert Plus
- Классификация: TorchXRayVision
- Grounding Maira-2
- Синтетические данные: RoentGen
💡 Ключевые особенности:
- Бесшовная интеграция специализированных медицинских инструментов с мультимодальными рассуждениями на основе больших языковых моделей.
- Динамическая оркестровка: Интеллектуальный выбор и координация инструментов для сложных запросов.
- Клиническая направленность: Разработан для реальных медицинских процессов.
📊 ChestAgentBench:
Разработчики также выпустили ChestAgentBench, комплексный эталон медицинского агента, созданный на основе 675 клинических случаев, проверенных экспертами, и включающий 2500 сложных медицинских запросов по 7 категориям.
🎉 Результаты говорят сами за себя:
- 63,1% точности на ChestAgentBench
- Sota результативность на CheXbench
- Превосходит как универсальные, так и специализированные медицинские модели
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2502.02673
▪Github: https://github.com/bowang-lab/MedRAX
@ai_machinelearning_big_data
#ai #agents #ml #opensource #med #medicine
Доклады, нетворкинг и облачные технологии — всё на K2 Cloud Conf.
Ребята из K2 Cloud сделали свою конференцию, где поделятся всем про облака: как подключаться к ним без компромиссов в безопасности, автоматизировать процессы с помощью PaaS, а также расскажут о новом типе сетевых дисков – всё это и не только!
Встречаемся 4-го марта. Подробности и регистрация по ссылке
🖥 httpdbg — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для отладки HTTP(S)-запросов в Python-программах!
🌟 Он позволяет разработчикам перехватывать и анализировать HTTP(S)-клиентские запросы, выполняемые их приложениями, без необходимости вносить изменения в исходный код. Для использования достаточно запустить программу с помощью команды pyhttpdbg вместо стандартного python, после чего можно просматривать перехваченные запросы через веб-интерфейс по адресу http://localhost:4909.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
🐼 Pandas умирает медленной и мучительной смертью.
Это самая популярная в мире библиотека обработки данных, но она медленная, и многие библиотеки значительно превзошли ее.
Проблема альтернатив Pandas в том, что никто не хочет изучать новый API.
Давайте посмотрим правде в глаза: люди не будут переносить свои проекты, га другие фреймворки, без особой причины.
Я уже давно работаю с FireDucks 🦆
Эта библиотека в разы быстрее Pandas, и вам не придется менять код старых проектов для перехода на нее.
Вы можете изменить *одну* строку кода и весь остальной код будет работать на FireDucks :
import fireducks.pandas as pd
python
$ python -mfireducks.imhook yourfile[.]py
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
🖥 PdfDing — это менеджер, просмотрщик и редактор PDF-файлов, обеспечивающий удобную работу на различных устройствах!
🌟 Он позволяет просматривать PDF-документы непосредственно в браузере, сохраняя позицию чтения для последующего продолжения с того же места. Пользователи могут организовывать свои PDF-файлы с помощью многоуровневых тегов, добавлять аннотации, выделения и рисунки, а также использовать такие функции, как темный режим, инвертированные цвета и настраиваемые цветовые темы. Кроме того, PdfDing поддерживает единый вход (SSO) через OIDC и предоставляет возможность делиться PDF-файлами с внешними пользователями посредством ссылок или QR-кодов с опциональным контролем доступа.
🔐 Лицензия: GPL-3.0
🖥 Github
@pythonl
🖥 Mail0 — это проект с открытым исходным кодом, ориентированный на создание альтернативы Gmail, позволяющей пользователям управлять своей электронной почтой без зависимости от крупных провайдеров!
🌟 Он предлагает возможность самохостинга почтового сервера, интеграции с внешними сервисами (например, Gmail и Outlook) и обеспечивает конфиденциальность, так как данные остаются под полным контролем пользователя. Проект фокусируется на прозрачности, приватности и гибкости настройки.
🖥 Github
@pythonl
🖥 LLM Functions — это проект с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания инструментов и агентов на основе больших языковых моделей с использованием языков программирования, таких как Bash, JavaScript и Python!
🌟 Он позволяет разработчикам легко интегрировать LLM с пользовательским кодом, что открывает широкие возможности для выполнения системных команд, обработки данных, взаимодействия с API и многого другого.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
🖥 NiceGUI — это удобный фреймворк на языке Python, предназначенный для создания веб-интерфейсов, которые отображаются непосредственно в вашем браузере!
🌟 С его помощью можно легко создавать такие элементы, как кнопки, диалоги, разметку Markdown, 3D-сцены, графики и многое другое. NiceGUI особенно подходит для разработки небольших веб-приложений, информационных панелей, проектов в области робототехники, решений для умного дома и аналогичных задач.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
🖥 python-benedict — это расширение стандартного словаря Python, предоставляющее дополнительные возможности для удобной работы с данными!
💡 Ключевые особенности включают поддержку доступа к значениям по списку ключей (keylist), доступ к вложенным данным с использованием разделителей (keypath), а также доступ к элементам словаря через атрибуты (keyattr). Кроме того, библиотека предлагает встроенные методы для чтения и записи данных в различных форматах, таких как JSON, YAML, XML, CSV, INI, TOML, HTML, Base64, а также работу с файлами Excel и строками запросов.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
🖥 Ollama Python — это библиотека, предназначенная для интеграции проектов на Python версии 3.8 и выше с платформой Ollama!
🌟 Она предоставляет простой интерфейс для взаимодействия с языковыми моделями, такими как Llama 3.2, позволяя разработчикам легко интегрировать возможности обработки естественного языка в свои приложения.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
🖥 Fastcore — это библиотека Python, расширяющая возможности языка для работы с библиотекой fastai!
💡 Она включает функции для тестирования, многократной диспетчеризации, композиции объектов и функционального программирования. Fastcore добавляет возможности из других языков, таких как множественная диспетчеризация из Julia и mixins из Ruby, а также улучшает стандартные возможности Python, такие как параллельная обработка.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl
Вы тоже сможете вырасти до хардового аналитика уровня Middle+. Как?
Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов!
Два месяца назад мы уже писали про этот курс. Сейчас пишем еще раз, потому что у курса вышло полезное обновление, уже доступное ученикам, независимо от того, когда они его купили.
—————
📚 Первое: в портфолио включили примеры интеграций от крупных BigTech-компаний. Это позволит вам понять, как технологии применяются в реальных бизнес-контекстах.
🌐 Второе: обновили портфолио. Теперь в нём есть задания повышенного уровня сложности для каждой темы. Это небольшие реальные проекты, с помощью которых можно не только проверить, но и улучшить свои навыки!
✔️Третье: вышел новый модуль про проектирование баз данных - нормализация, транзакции, основы DWH, индексы.
💬Четвертое: стал активен чат учеников (общение, обмен опытом, помощь внутри сообщества)
—————
• Результат после прохождения курса: 15 рабочих проектов в портфолио-резюме
• Доступ к урокам и всем обновлениям останется навсегда
• Фундаментальная база
• Всю программу и отзывы смотрите в боте курса
Когда перейдете в бот курса, то получите бесплатные открытые уроки по архитектуре и интеграциям. Польза 👇
@studyit_help_bot
Скидка на курс от канала
— 1 000₽ на Stepik по промокоду PYTHONL2
до 28 февраля.
⚡️ Surprise
Создание надежной рекомендательной системы с нуля может занять много времени и большого объема кода.
Surprise упрощает процесс и позволяет создавать рекомендательные системы с минимальным кодом, предоставляя встроенные алгоритмы, готовый датасет и встроенную оценку модели.
▪ Github
▪ Пример
@pythonl