This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🐍 Python трюк: сортировка
Вместо словарей можно использовать
@pythonl
namedtuple
Вместо словарей можно использовать
namedtuple
для хранения структурированных данных, а потом легко сортировать по любому полю.
from collections import namedtuple
Name = namedtuple("Name", ["first", "last"])
names = [
Name("Mike", "Driscoll"),
Name("Zahna", "Brown"),
Name("James", "Williams")
]
# Сортировка по имени
print(sorted(names, key=lambda n: n.first))
# Сортировка по фамилии
print(sorted(names, key=lambda n: n.last))
@pythonl
❤22👍12🔥7
Погружаемся в Автоматизацию: первый шаг к профессии будущего 🧑🎓
🗓 2 октября в 19:00 по МСК состоится открытое занятие: «Python + Selenium: шаг в Automation с нуля»
Если вы только начинаете свой путь в автоматизации или все еще занимаетесь ручным тестированием — этот интенсив для вас!
✔️ Чем займемся на занятии?
— Напишем полноценный автотест на Python + Selenium + Pytest
— Разберем, почему именно Python подходит для старта в автоматизации
— Обсудим, как manual-тестировщику перейти в automation
Спикер: Елена Янушевская — Senior QA Automation Engineer. Более 8 лет в тестировании, разрабатывает тестовые фреймворки с нуля для продуктовых компаний.
И куда же без бонуса?🎉
Карьерный консультант Маргарита Головко расскажет, как начать свой путь в карьере автоматизатора, поделится секретами Карьерного центра школы и ответит на ваши вопросы!
🔔 Успейте занять место на вебинар!
🗓 2 октября в 19:00 по МСК состоится открытое занятие: «Python + Selenium: шаг в Automation с нуля»
Если вы только начинаете свой путь в автоматизации или все еще занимаетесь ручным тестированием — этот интенсив для вас!
— Напишем полноценный автотест на Python + Selenium + Pytest
— Разберем, почему именно Python подходит для старта в автоматизации
— Обсудим, как manual-тестировщику перейти в automation
Спикер: Елена Янушевская — Senior QA Automation Engineer. Более 8 лет в тестировании, разрабатывает тестовые фреймворки с нуля для продуктовых компаний.
И куда же без бонуса?
Карьерный консультант Маргарита Головко расскажет, как начать свой путь в карьере автоматизатора, поделится секретами Карьерного центра школы и ответит на ваши вопросы!
🔔 Успейте занять место на вебинар!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8
🚀 Django 6.0 — уже в пути!
✨ Главное в Django 6.0
- Content Security Policy (CSP)
Новый
- Фоновые задачи
Декоратор
- Template Partials
Теги
- Обновлённое Email API
Современный
- Другие улучшения
• В админке — иконки Font Awesome
• В
• Улучшения в Postgres, GeoDjango, миграциях и др.
🔄 Изменения без обратной совместимости
- Минимальная версия MariaDB — 10.6
- Поддержка Python ≥ 3.12
-
- Удалены устаревшие API и внутренние методы
👉 Подробнее: https://docs.djangoproject.com/en/dev/releases/6.0/
#django #python
@pythonl
✨ Главное в Django 6.0
- Content Security Policy (CSP)
Новый
ContentSecurityPolicyMiddleware
, теги csp()
и настройки SECURE_CSP
/ SECURE_CSP_REPORT_ONLY
. - Фоновые задачи
Декоратор
@task
и метод enqueue()
для простого запуска background jobs. - Template Partials
Теги
{% partialdef %}
и {% partial %}
для переиспользуемых фрагментов в шаблонах. - Обновлённое Email API
Современный
EmailMessage
вместо устаревших MIME-классов. - Другие улучшения
• В админке — иконки Font Awesome
• В
auth
увеличены итерации PBKDF2 • Улучшения в Postgres, GeoDjango, миграциях и др.
🔄 Изменения без обратной совместимости
- Минимальная версия MariaDB — 10.6
- Поддержка Python ≥ 3.12
-
DEFAULT_AUTO_FIELD
теперь всегда BigAutoField
- Удалены устаревшие API и внутренние методы
👉 Подробнее: https://docs.djangoproject.com/en/dev/releases/6.0/
#django #python
@pythonl
❤27🔥10👍5😱1
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11🔥8👍5🤩2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
У VK миллионы пользователей. А теперь представьте, сколько легаси и логов.
В канале Backend VK Hub инженеры VK рассказывают о том, что происходит за кулисами больших сервисов и как справляться со всей этой красотой.
Подписывайтесь, если хочется не только читать, но и обмениваться опытом с практикующими инженерами.
В канале Backend VK Hub инженеры VK рассказывают о том, что происходит за кулисами больших сервисов и как справляться со всей этой красотой.
Подписывайтесь, если хочется не только читать, но и обмениваться опытом с практикующими инженерами.
🔥14❤12😁7👍4😢4🤩3
🎨 Улучшение изображений с помощью SRPO
SRPO — это метод, который оптимизирует процесс восстановления изображений с высокой степенью шума, используя новую стратегию выборки и прямую обратную связь. Он обеспечивает более быструю и стабильную тренировку моделей, минимизируя вычислительные затраты и избегая проблем с переобучением.
🚀Основные моменты:
- Эффективное восстановление изображений с высокой степенью шума.
- Ускоренная тренировка за счет оптимизации с аналитическими градиентами.
- Отсутствие проблем с "взломом" вознаграждений.
- Динамическое управление текстовыми условиями для настройки предпочтений.
📌 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/SRPO
@pythonl
SRPO — это метод, который оптимизирует процесс восстановления изображений с высокой степенью шума, используя новую стратегию выборки и прямую обратную связь. Он обеспечивает более быструю и стабильную тренировку моделей, минимизируя вычислительные затраты и избегая проблем с переобучением.
🚀Основные моменты:
- Эффективное восстановление изображений с высокой степенью шума.
- Ускоренная тренировка за счет оптимизации с аналитическими градиентами.
- Отсутствие проблем с "взломом" вознаграждений.
- Динамическое управление текстовыми условиями для настройки предпочтений.
📌 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/SRPO
@pythonl
❤11👍4🔥4
📚✨ Lue - Умный терминальный ридер с TTS
Lue — это терминальный ридер электронных книг, поддерживающий множество форматов, включая EPUB и PDF. Он предлагает текст в речь с возможностью настройки скорости воспроизведения и синхронизации с выделением слов, что улучшает восприятие текста.
🚀Основные моменты:
- Поддержка форматов: EPUB, PDF, TXT и др.
- Модульная система TTS с Edge и Kokoro.
- Кроссплатформенность: macOS, Linux, Windows.
- Настройка скорости воспроизведения от 1x до 3x.
- Удобный интерфейс с поддержкой мыши и клавиатуры.
📌 GitHub: https://github.com/superstarryeyes/lue
Lue — это терминальный ридер электронных книг, поддерживающий множество форматов, включая EPUB и PDF. Он предлагает текст в речь с возможностью настройки скорости воспроизведения и синхронизации с выделением слов, что улучшает восприятие текста.
🚀Основные моменты:
- Поддержка форматов: EPUB, PDF, TXT и др.
- Модульная система TTS с Edge и Kokoro.
- Кроссплатформенность: macOS, Linux, Windows.
- Настройка скорости воспроизведения от 1x до 3x.
- Удобный интерфейс с поддержкой мыши и клавиатуры.
📌 GitHub: https://github.com/superstarryeyes/lue
❤12👍4🔥3
🎁 Авто-бот для покупки подарков в Telegram
Этот бот автоматически ищет и покупает подарки по заданным критериям, интегрируясь с Telegram. Он предлагает настраиваемые параметры и способен быстро обрабатывать заказы.
🚀 Основные моменты:
- Полностью автоматический поиск новых подарков
- Высокая скорость покупки (более 5 подарков в секунду)
- Интеграция с Telegram-ботом
- Настраиваемые параметры для фильтрации подарков
- Постоянный мониторинг доступных подарков
📌 GitHub: https://github.com/ThunderTo/Gift-Buyer-Tg
#python
@pythonl
Этот бот автоматически ищет и покупает подарки по заданным критериям, интегрируясь с Telegram. Он предлагает настраиваемые параметры и способен быстро обрабатывать заказы.
🚀 Основные моменты:
- Полностью автоматический поиск новых подарков
- Высокая скорость покупки (более 5 подарков в секунду)
- Интеграция с Telegram-ботом
- Настраиваемые параметры для фильтрации подарков
- Постоянный мониторинг доступных подарков
📌 GitHub: https://github.com/ThunderTo/Gift-Buyer-Tg
#python
@pythonl
❤12😱7👍2😁2🔥1
🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: https://t.iss.one/+EPEFXp67QfIyMjMy
Python: https://t.iss.one/+cq7O4sOHldY1ZTIy
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Собеседования DS: t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_1001_notes
Java: t.iss.one/java_library
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Haskell: t.iss.one/haskell_tg
Физика: t.iss.one/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: https://t.iss.one/+EPEFXp67QfIyMjMy
Python: https://t.iss.one/+cq7O4sOHldY1ZTIy
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Собеседования DS: t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_1001_notes
Java: t.iss.one/java_library
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Haskell: t.iss.one/haskell_tg
Физика: t.iss.one/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
❤9
🚀 Обучение LLM-агентов для многоповоротного принятия решений
AgentGym-RL — это фреймворк для тренировки LLM-агентов, способных принимать решения в сложных многоповоротных сценариях с использованием методов усиленного обучения. Он предлагает разнообразные реальные сценарии и поддерживает популярные алгоритмы RL, улучшая производительность моделей до уровня коммерческих решений.
🚀 Основные моменты:
- Модульная система для гибкости и расширяемости.
- Поддержка различных реальных сред, включая веб-навигацию и глубокий поиск.
- Метод ScalingInter-RL для стабильного обучения агентов.
- Интерактивный интерфейс для визуализации взаимодействий.
📌 GitHub: https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RL
#python
AgentGym-RL — это фреймворк для тренировки LLM-агентов, способных принимать решения в сложных многоповоротных сценариях с использованием методов усиленного обучения. Он предлагает разнообразные реальные сценарии и поддерживает популярные алгоритмы RL, улучшая производительность моделей до уровня коммерческих решений.
🚀 Основные моменты:
- Модульная система для гибкости и расширяемости.
- Поддержка различных реальных сред, включая веб-навигацию и глубокий поиск.
- Метод ScalingInter-RL для стабильного обучения агентов.
- Интерактивный интерфейс для визуализации взаимодействий.
📌 GitHub: https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RL
#python
❤7🔥6👍2
🧠 Инструменты для искусственного интеллекта
Собрание полезных AI-инструментов и ресурсов для разработчиков, исследователей и энтузиастов. Участвуйте в развитии сообщества, добавляя новые сервисы и улучшая коллекцию.
🚀 Основные моменты:
- Широкий выбор AI-инструментов по различным категориям.
- Открытое сообщество для совместной работы и улучшения.
- Возможность вносить свой вклад через Pull Requests.
📌 GitHub: https://github.com/Hyraze/collective-ai-tools
#python
Собрание полезных AI-инструментов и ресурсов для разработчиков, исследователей и энтузиастов. Участвуйте в развитии сообщества, добавляя новые сервисы и улучшая коллекцию.
🚀 Основные моменты:
- Широкий выбор AI-инструментов по различным категориям.
- Открытое сообщество для совместной работы и улучшения.
- Возможность вносить свой вклад через Pull Requests.
📌 GitHub: https://github.com/Hyraze/collective-ai-tools
#python
GitHub
GitHub - Hyraze/collective-ai-tools: AI tools platform with 800+ curated tools, built-in workspace tools, and job board for developers…
AI tools platform with 800+ curated tools, built-in workspace tools, and job board for developers and researchers. - Hyraze/collective-ai-tools
❤6👍3🔥2
Wink AI Challenge — хакатон на стыке IT и кино. Участников ждут задачи, которые ускорят производство фильмов и сериалов за счёт прикладных AI-решений. Призовой фонд соревнования — 1 125 000 рублей.
Регистрация до 31 октября: https://cnrlink.com/winkaichallengepydjango
Приглашаем на первый в России хакатон, посвящённый применению ИИ в кинопроизводстве, ML-инженеров, backend- и frontend-разработчиков, специалистов в DevOps, MLOps, а также инженеров в сфере мультимедиа.
Вы сможете:
🔸 Разработать ML-модель, которую оценят и будут использовать продюсеры популярных российских фильмов и сериалов.
🔸 Решить кейсы, основанные на реальных задачах, с которыми продюсеры сталкиваются каждый день.
🔸 Использовать настоящие сценарии и видеоматериалы для анализа текстов, извлечения сущностей и генерации структуры съёмок.
🔸 Попрактиковаться в применении NLP, NER и мультимодальных данных в задачах кинопроизводства.
Регистрируйтесь на Wink AI Challenge, чтобы разработать ИИ-ассистента, который станет частью производства фильмов и сериалов: https://cnrlink.com/winkaichallengepydjango
Регистрация до 31 октября: https://cnrlink.com/winkaichallengepydjango
Приглашаем на первый в России хакатон, посвящённый применению ИИ в кинопроизводстве, ML-инженеров, backend- и frontend-разработчиков, специалистов в DevOps, MLOps, а также инженеров в сфере мультимедиа.
Вы сможете:
🔸 Разработать ML-модель, которую оценят и будут использовать продюсеры популярных российских фильмов и сериалов.
🔸 Решить кейсы, основанные на реальных задачах, с которыми продюсеры сталкиваются каждый день.
🔸 Использовать настоящие сценарии и видеоматериалы для анализа текстов, извлечения сущностей и генерации структуры съёмок.
🔸 Попрактиковаться в применении NLP, NER и мультимодальных данных в задачах кинопроизводства.
Регистрируйтесь на Wink AI Challenge, чтобы разработать ИИ-ассистента, который станет частью производства фильмов и сериалов: https://cnrlink.com/winkaichallengepydjango
❤5
🛠️ Улучшаем отладку с пользовательскими типами
Этот репозиторий помогает отображать пользовательские типы и контейнеры в отладчике LLDB, делая их более понятными. С помощью кастомных функций и синтетических провайдеров вы сможете легко видеть значения ваших объектов и контейнеров.
🚀Основные моменты:
- Поддержка пользовательских типов и контейнеров в LLDB.
- Использование Python для настройки отображения.
- Примеры для классов и контейнеров, таких как
- Удобное взаимодействие с отладчиком через
📌 GitHub: https://github.com/codeinred/lldb_user_types
#python
Этот репозиторий помогает отображать пользовательские типы и контейнеры в отладчике LLDB, делая их более понятными. С помощью кастомных функций и синтетических провайдеров вы сможете легко видеть значения ваших объектов и контейнеров.
🚀Основные моменты:
- Поддержка пользовательских типов и контейнеров в LLDB.
- Использование Python для настройки отображения.
- Примеры для классов и контейнеров, таких как
example::date
и example::span
.- Удобное взаимодействие с отладчиком через
.lldbinit
.📌 GitHub: https://github.com/codeinred/lldb_user_types
#python
❤7👍3🔥3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
МТС приглашает всех, кто пишет на С++, Go, Python, JS, Java, C# и других языках, на True Tech Champ — всероссийский чемпионат по программированию. Соревнование будет проходить в двух треках.
Трек 1. Алгоритмический. Индивидуальный зачет [призовой фонд 2 750 000 рублей]
Реши задачи, которые помогут прокачаться в работе с алгоритмами и структурами данных. Похожие задания встречаются на собеседованиях в МТС и других крупных компаниях. До 240 лучших участников попадут в финал и сразятся в лайв-кодинге.
Трек 2. Программирование роботов. Командный формат [призовой фонд 7 500 000 рублей]
Проведи робота по виртуальному лабиринту, затем управляй им дистанционно на офлайн-полигоне, а в финале — пройди испытания на реальной площадке и выбей соперников с платформы.
🎁 Организаторы отправят командам финалистов по одному роботу Waveshare Cobra Flex для кастомизации. После соревнований они останутся у участников в качестве подарка.
📍 Зрелищный шоу-финал с ИИ-технологиями, кодерскими челленджами и выступлениями международных и российских спикеров пройдет 21 ноября в МТС Live Холл.
Стоит участвовать, чтобы:
— Освежить знания и прокачать новые навыки.
— Заявить о себе на всю страну, получить карьерный буст и шанс лично пообщаться с HR-специалистами МТС.
⏰ Регистрация участников до 20 октября на сайте.
Трек 1. Алгоритмический. Индивидуальный зачет [призовой фонд 2 750 000 рублей]
Реши задачи, которые помогут прокачаться в работе с алгоритмами и структурами данных. Похожие задания встречаются на собеседованиях в МТС и других крупных компаниях. До 240 лучших участников попадут в финал и сразятся в лайв-кодинге.
Трек 2. Программирование роботов. Командный формат [призовой фонд 7 500 000 рублей]
Проведи робота по виртуальному лабиринту, затем управляй им дистанционно на офлайн-полигоне, а в финале — пройди испытания на реальной площадке и выбей соперников с платформы.
🎁 Организаторы отправят командам финалистов по одному роботу Waveshare Cobra Flex для кастомизации. После соревнований они останутся у участников в качестве подарка.
📍 Зрелищный шоу-финал с ИИ-технологиями, кодерскими челленджами и выступлениями международных и российских спикеров пройдет 21 ноября в МТС Live Холл.
Стоит участвовать, чтобы:
— Освежить знания и прокачать новые навыки.
— Заявить о себе на всю страну, получить карьерный буст и шанс лично пообщаться с HR-специалистами МТС.
⏰ Регистрация участников до 20 октября на сайте.
❤10👍5🔥4😢3😁1
1️⃣0️⃣0️⃣0️⃣ БЕСПЛАТНЫХ приложений, которые можно развернуть прямо у себя на сервере. На GitHub нашли настоящую сокровищницу!
50+ категорий: от аналитики и бронирований до автоматизации рутины и чтения книг.
Внутри — сотни инструментов под любые задачи: файлообменники, парсеры, сервисы для мониторинга и даже решения для ресторанов и отелей.
Всё работает локально — данные остаются только у вас, ничего не уходит разработчикам или в сеть.
https://github.com/awesome-selfhosted/awesome-selfhosted
@pythonl
50+ категорий: от аналитики и бронирований до автоматизации рутины и чтения книг.
Внутри — сотни инструментов под любые задачи: файлообменники, парсеры, сервисы для мониторинга и даже решения для ресторанов и отелей.
Всё работает локально — данные остаются только у вас, ничего не уходит разработчикам или в сеть.
https://github.com/awesome-selfhosted/awesome-selfhosted
@pythonl
❤10👍6🔥5
🐍 Как ускорить ML-эксперименты на Python без настройки железа
Вы пишете на Python, используете PyTorch, TensorFlow или JAX — и тратите часы на установку драйверов, CUDA и зависимостей, вместо того чтобы просто запустить обучение.
В immers.cloud мы убрали эту рутину:
💰 Посекундная тарификация: тарифы от 23 руб/час, платите только за время, когда сервер реально работает.
⚡️ Быстрый старт: нужный сервер поднимается за пару минут.
📈 Гибкость и масштабируемость: 13 моделей видеокарт на выбор, от RTX 3090 до флагманских Н200.
🔧 Удобство: готовые образы для ваших задач, чтобы не тратить время на настройку.
А если нужно прерваться — можно просто заморозить ВМ с помощью функции Shelve: данные сохранятся, а платить за простои не придется.⠀
🔗 Начните сейчас и получите +20 % к первому пополнению!
Вы пишете на Python, используете PyTorch, TensorFlow или JAX — и тратите часы на установку драйверов, CUDA и зависимостей, вместо того чтобы просто запустить обучение.
В immers.cloud мы убрали эту рутину:
💰 Посекундная тарификация: тарифы от 23 руб/час, платите только за время, когда сервер реально работает.
⚡️ Быстрый старт: нужный сервер поднимается за пару минут.
📈 Гибкость и масштабируемость: 13 моделей видеокарт на выбор, от RTX 3090 до флагманских Н200.
🔧 Удобство: готовые образы для ваших задач, чтобы не тратить время на настройку.
А если нужно прерваться — можно просто заморозить ВМ с помощью функции Shelve: данные сохранятся, а платить за простои не придется.⠀
🔗 Начните сейчас и получите +20 % к первому пополнению!
❤7🔥5🤩4
🎙️ VoxCPM: Революционный TTS для естественного синтеза речи
VoxCPM — это инновационная система синтеза речи без токенизации, обеспечивающая контекстуально осознанное создание речи и высококачественное клонирование голоса. Она использует диффузионную архитектуру для генерации непрерывных звуковых представлений, что позволяет достигать высокой выразительности и стабильности.
🚀 Основные моменты:
- Контекстуально осознанная генерация речи с естественным звучанием.
- Точное клонирование голоса с минимальным количеством образцов.
- Высокая эффективность синтеза, поддержка потоковой передачи.
📌 GitHub: https://github.com/OpenBMB/VoxCPM
@pythonl
VoxCPM — это инновационная система синтеза речи без токенизации, обеспечивающая контекстуально осознанное создание речи и высококачественное клонирование голоса. Она использует диффузионную архитектуру для генерации непрерывных звуковых представлений, что позволяет достигать высокой выразительности и стабильности.
🚀 Основные моменты:
- Контекстуально осознанная генерация речи с естественным звучанием.
- Точное клонирование голоса с минимальным количеством образцов.
- Высокая эффективность синтеза, поддержка потоковой передачи.
📌 GitHub: https://github.com/OpenBMB/VoxCPM
@pythonl
🔥5❤4👍3😁1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Python 3.14 вышел 7 октября 2025 года. Это новый стабильный релиз, который содержит как изменения в самом языке, так и улучшения в реализации, стандартной библиотеке, отладке и взаимодействии с многопоточностью.
Ниже - обзор ключевых нововведений, их смысла, применимости и возможных подводных камней.
- Отложенная (ленивая) оценка аннотаций - теперь аннотации не вычисляются сразу, что уменьшает накладные расходы.
- Поддержка нескольких интерпретаторов в рамках одного процесса через новый модуль.
- Новый синтаксис шаблонных строк (t-strings), который даёт больше контроля над статической и интерполированной частью.
- Более информативные сообщения об ошибках (например, подсказки для опечаток в ключевых словах).
- Поддержка формата сжатия Zstandard в стандартной библиотеке.
- Улучшенные возможности для отладки и профилирования, в том числе подключение к живому процессу без остановки.
- Улучшения в
asyncio
— команды для визуализации и диагностики задач, стеков ожидания и зависимостей. - Уменьшение пауз сборщика мусора (gc) через инкрементальный сбор.
- Подсветка синтаксиса и автодополнение модулей в интерактивном режиме (REPL) по умолчанию.
Ленивые аннотации - deferred evaluation of annotations
Раньше аннотации (для типов, документации, подсказок) могли вызывать вычисления прямо при определении функции или класса. Теперь они хранятся в виде «ленивых» структур и вычисляются по надобности. Это снижает накладные расходы на загрузку кода, особенно если аннотации сложные или содержат много forward-ссылок.
Есть модуль
annotationlib
, который позволяет исследовать аннотации программно и выбирать формат их получения — строки, объекты или отложенные ссылки.Когда это особенно помогает:
- большие фреймворки, генерация кода, ORM, библиотеки с множеством аннотаций;
- ускорение импорта при старте приложений;
- уменьшение накладных расходов при работе с типами.
Что проверить при миграции:
- код, использующий
__annotations__
напрямую, может требовать адаптации; - убедитесь, что сторонние библиотеки, работающие с аннотациями, поддерживают новый формат.
Несколько интерпретаторов (subinterpreters)
Теперь в Python можно запускать несколько независимых интерпретаторов внутри одного процесса (модуль `concurrent.interpreters`).
Преимущества:
- изоляция между интерпретаторами (отдельная память, отдельный GIL);
- параллелизм на многоядерных системах;
- меньше накладных расходов, чем при использовании
multiprocessing
. Ограничения:
- не все C-расширения поддерживают мультиинтерпретацию;
- коммуникация между интерпретаторами требует явных каналов (очереди, сообщения).
Это даёт реальную возможность распараллеливания CPU-задач без запуска отдельных процессов.
Template string literals (t-strings)
Новое синтаксическое средство — префикс
t
перед строкой, аналогично f'...'
. Результат — объект
Template
, который хранит текст и вставки по отдельности.
variety = 'Stilton'
template = t'Try some {variety} cheese!'
- Подробности
- Скачать
- Видеообзор
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15🔥10👍8
🎧 MiMo Audio: Инновации в аудио языковых моделях
MiMo Audio предлагает передовые аудио языковые модели, способные к обучению с минимальным количеством примеров. С использованием более 100 миллионов часов данных, модель демонстрирует выдающиеся результаты в задачах распознавания речи и аудиоанализа, а также в генерации речи. MiMo-Audio-7B-Base устанавливает новые стандарты в открытых моделях.
🚀Основные моменты:
- Поддержка нескольких аудио задач с минимальным обучением.
- Высокая производительность в распознавании речи и аудио понимании.
- Генерация реалистичной речи для различных форматов.
- Открытый доступ к моделям через Hugging Face.
📌 GitHub: https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Audio
@pythonl
MiMo Audio предлагает передовые аудио языковые модели, способные к обучению с минимальным количеством примеров. С использованием более 100 миллионов часов данных, модель демонстрирует выдающиеся результаты в задачах распознавания речи и аудиоанализа, а также в генерации речи. MiMo-Audio-7B-Base устанавливает новые стандарты в открытых моделях.
🚀Основные моменты:
- Поддержка нескольких аудио задач с минимальным обучением.
- Высокая производительность в распознавании речи и аудио понимании.
- Генерация реалистичной речи для различных форматов.
- Открытый доступ к моделям через Hugging Face.
📌 GitHub: https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Audio
@pythonl
❤9🔥7👍4
⚡ Наглядное сравнение скорости нового Python 3.14 с предыдущей версией
Теперь Python может использовать все ядра процессора так же эффективно, как C++ или Go - без сложных обходных путей и накладных расходов.
Многопоточность стала быстрее мультипроцессинга - впервые в истории Python.
Главное - новая сборка позволяет работать без GIL (Global Interpreter Lock), что меняет всё.
Как вы наверное знаете, GIL - это глобальная блокировка интерпретатора, которая позволяет в каждый момент времени исполнять только один поток байткода Python, даже если у тебя много ядер.
Раньше поэтому многопоточность в Python фактически не работала.
🔄 Как обходили GIL
До сих пор стандартный способ распараллеливания 0 мультипроцессинг.
Каждый процесс - свой экземпляр интерпретатора со своим GIL.
Минусы такого подхода: каждая копия имеет отдельную память, данные нужно сериализовать при передаче — большие накладные расходы.
🚀 Что меняется в 3.14
В новой версии можно отключить GIL, и потоки теперь работают в общем адресном пространстве.
Общий доступ к памяти + никакой сериализации → значительное ускорение:
многопоточность теперь оказывает на ~33 % быстрее, чем мультипроцессинг.
📈 Эксперименты из репозитория koenvo/python-experiments/free-threading
- Продемонстрировано, что без GIL потоки действительно ускоряют работу задач с интенсивной синхронизацией и доступом к общей памяти.
- Показаны сравнения, где многопоточные версии (с отключённым GIL) часто превосходят мультипроцессные аналоги по времени выполнения.
- Тесты охватывают разные сценарии: CPU-нагрузки, обмен данными между потоками, циклы с синхронизацией.
- Репозиторий служит “proof of concept” — демонстрация, что free-threading действительно работает и приносит выгоду.
💡 Почему это важно
- Теперь реальная многопоточность в Python становится возможной и эффективной.
- Это особенно актуально для библиотек и фреймворков: ожидается, что PyTorch, NumPy и другие скоро получат поддержку free-threading.
- Уменьшаются накладные расходы на межпроцессное взаимодействие, улучшается масштабируемость на многопроцессорных системах.
Вот реальные примеры:
https://github.com/koenvo/python-experiments/tree/main/free-threading
@pythonl
Теперь Python может использовать все ядра процессора так же эффективно, как C++ или Go - без сложных обходных путей и накладных расходов.
Многопоточность стала быстрее мультипроцессинга - впервые в истории Python.
Главное - новая сборка позволяет работать без GIL (Global Interpreter Lock), что меняет всё.
Как вы наверное знаете, GIL - это глобальная блокировка интерпретатора, которая позволяет в каждый момент времени исполнять только один поток байткода Python, даже если у тебя много ядер.
Раньше поэтому многопоточность в Python фактически не работала.
🔄 Как обходили GIL
До сих пор стандартный способ распараллеливания 0 мультипроцессинг.
Каждый процесс - свой экземпляр интерпретатора со своим GIL.
Минусы такого подхода: каждая копия имеет отдельную память, данные нужно сериализовать при передаче — большие накладные расходы.
🚀 Что меняется в 3.14
В новой версии можно отключить GIL, и потоки теперь работают в общем адресном пространстве.
Общий доступ к памяти + никакой сериализации → значительное ускорение:
многопоточность теперь оказывает на ~33 % быстрее, чем мультипроцессинг.
📈 Эксперименты из репозитория koenvo/python-experiments/free-threading
- Продемонстрировано, что без GIL потоки действительно ускоряют работу задач с интенсивной синхронизацией и доступом к общей памяти.
- Показаны сравнения, где многопоточные версии (с отключённым GIL) часто превосходят мультипроцессные аналоги по времени выполнения.
- Тесты охватывают разные сценарии: CPU-нагрузки, обмен данными между потоками, циклы с синхронизацией.
- Репозиторий служит “proof of concept” — демонстрация, что free-threading действительно работает и приносит выгоду.
💡 Почему это важно
- Теперь реальная многопоточность в Python становится возможной и эффективной.
- Это особенно актуально для библиотек и фреймворков: ожидается, что PyTorch, NumPy и другие скоро получат поддержку free-threading.
- Уменьшаются накладные расходы на межпроцессное взаимодействие, улучшается масштабируемость на многопроцессорных системах.
Вот реальные примеры:
https://github.com/koenvo/python-experiments/tree/main/free-threading
@pythonl
👍20❤7🔥7