Охват к подписчикам
45,1%
ERR
Реакции к просмотрам
0,35%
106 на 22 постов
Пересылки к просмотрам
1,04%
319
Постов в день
0,0
всего 22
Где отзываются чаще
доля реакций к просмотрам- 16 мая✔️ Machine Learning Roadmap: нормальная карта входа в ML без сказок про «выучить нейросети за месяц» Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps. И это не просто очередной список ссылок в стиле «посмотри 40 курсов и станешь ML engineer». Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и какой практический артефакт должен появиться после каждого этапа. Roadmap разбит на 7 треков: - фундамент: Python, математика, статистика, инструменты - классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация - Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop - LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты - Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность - MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, мониторинг, serving - специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety Самое полезное - там честно написано, что ML это не только «обучить модель». В реальности большая часть работы живёт вокруг данных, метрик, деплоя, мониторинга, воспроизводимости и понимания, почему модель вообще ошибается. Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сениором. Она ускоряет того, кто понимает базу. Без базы человек просто превращается в оператора Copilot, который не может объяснить, почему модель сломалась. По времени тоже без инфоцыганства: - 0-3 месяца: Python, математика, классический ML - 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch - 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты - 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация Короче, если давно хотели системно зайти в ML, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и «топ-10 библиотек», это хороший ориентир. https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap/tree/main1,20%
- 18 янв.⚡️ Экономичный способ развернуть DeepSeek локально запускай модель через Ollama. Так ты получаешь мощную LLM на своём ПК без облака и без огромных требований к железу. Что важно: - выбирай DeepSeek Distill 7B/8B или 14B - формат GGUF + квантизация Q4 (лучший баланс) - поднимаешь как локальный API и дергаешь из Python, бота или агента Плюс: - приватность - всё работает локально - дешево - не нужен сервер - можно быстро менять модель, не трогая код # 1) Установи Ollama (macOS/Linux/Windows) # https://ollama.com # 2) Запусти экономичную DeepSeek модель ollama pull deepseek-r1:8b ollama run deepseek-r1:8b # 3) Проверка: запрос к локальному API curl http://localhost:11434/api/generate \ -d '{"model":"deepseek-r1:8b","prompt":"Explain transformers simply","stream":false}' # 4) Использование из Python python - << 'PY' import requests r = requests.post( "http://localhost:11434/api/generate", json={ "model": "deepseek-r1:8b", "prompt": "Сделай краткий план изучения SQL за 7 дней", "stream": False }, timeout=120 ) print(r.json()["response"]) PY https://www.youtube.com/shorts/zjn2pXrGbXI0,80%
- 27 мая⚡️ Python в 2026 - это не теория, а навык, который можно сразу применять. Курс для тех, кто хочет не просто «посмотреть уроки», а реально научиться писать код, автоматизировать задачи, собирать проекты и пользоваться ИИ в разработке без слепого копирования. Что внутри: - Python с нуля - много практики - реальные задачи и проекты - автоматизация - работа с файлами, данными и API - вайбкодинг как современный навык - база для backend, data, ботов и AI-инструментов Подойдёт новичкам и тем, кто уже пробовал учить Python, но так и не дошёл до уверенного применения. Не откладывайте ещё на год. Python + ИИ-инструменты - один из самых быстрых способов войти в разработку и начать делать реальные проекты. Старт здесь: https://stepik.org/course/288218/info0,65%
- 17 мар.🚀 Себастьян Рашка собрал в одном месте галерею архитектур современных языковых моделей. Внутри - 40+ моделей (2024–2026): от DeepSeek и Qwen до Nemotron и Grok. Для каждой модели есть: • наглядная схема архитектуры • размер и число параметров • тип декодера • ссылки на технические отчёты и конфиги • иногда даже реализации По сути это единая карта современных LLM, где можно быстро посмотреть, как устроены разные модели и как эволюционируют архитектуры. https://sebastianraschka.com/llm-architecture-gallery/ 🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max @pythonl0,62%
- 13 апр.🚀 Ты всё ещё называешь обёртку над ChatGPT «AI-продуктом»? Пока ты пишешь промпты - рынок уже ушёл дальше. Сейчас выигрывают не те, кто умеет красиво формулировать запросы, а те, кто строит агентные системы: - принимают решения сами - ходят в API - работают с Postgres и Redis - управляют браузером через Playwright - доводят задачи до результата без человека И вот правда, о которой мало говорят: 90% таких систем умирают между ноутбуком и продом. Работает локально. Ломается в реальности. Нет архитектуры. Нет устойчивости. Нет деплоя. AI Agents Engineering - курс со Stepik, который закрывает этот разрыв. - LangGraph, AutoGen, Computer Use - архитектура агентов, а не «скрипты на коленке» - LLMOps, логирование, стабильность - деплой в Docker и работа в проде 8 модулей, 120+ шагов, всё через практику. На выходе не «сертификат ради галочки», а: - рабочий production-агент - понимание, как строить такие системы с нуля - навыки, за которые уже платят Сейчас самое окно входа. Через полгода это станет базой, а не преимуществом. Скидка 55% действует ещё 48 часов: https://stepik.org/a/276971/0,58%
- 6 февр.⚡️ Python-код, который работает, но делает лишнее в 100 раз Этот Python-код выглядит нормально. Он работает. Он проходит тесты. Но делает лишнюю работу в десятки, а иногда и в сотни раз. Самая частая причина — ты случайно превращаешь линейный алгоритм в квадратичный. Типичный сценарий: - есть список - внутри цикла ты каждый раз делаешь in, count, index - на маленьких данных всё быстро - на реальных — приложение начинает «тормозить без причины» Проблема в том, что: - list — это O(n) для поиска - поиск внутри цикла = O(n²) - Python честно делает работу, которую ты ему попросил Профи думают не «работает или нет», а сколько лишних операций выполняется. Правильный подход: - если нужны проверки принадлежности — используй set - если считаешь элементы — используй dict или Counter - если данные не меняются — предвычисляй один раз Этот приём один из самых частых источников скрытых performance-багов в Python-коде. # ❌ Плохо: O(n²) users = ["alice", "bob", "carol", "dave"] for u in users: if u in users: # каждый раз полный проход списка process(u) # ✅ Хорошо: O(n) users = ["alice", "bob", "carol", "dave"] users_set = set(users) for u in users: if u in users_set: process(u)0,55%
- 10 янв.🖥 БЫСТРЫЙ СЕРВЕР ДЛЯ PYTHON ЗА 5 МИНУТ Нужно быстро поднять сервер под Python-проект без лишней возни? Ставим системные пакеты, создаём отдельного пользователя, настраиваем venv, делаем systemd-сервис и сразу получаем автозапуск + рестарт при падении. Идеально для FastAPI / Flask / любых API и ботов. sudo apt update && sudo apt install -y python3-venv python3-pip nginx sudo useradd -m -s /bin/bash app && sudo mkdir -p /opt/app && sudo chown -R app:app /opt/app sudo -u app bash -lc 'cd /opt/app && python3 -m venv venv && ./venv/bin/pip install -U pip uvicorn fastapi' sudo tee /etc/systemd/system/app.service >/dev/null <<'EOF' [Unit] After=network.target [Service] User=app WorkingDirectory=/opt/app ExecStart=/opt/app/venv/bin/uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 Restart=always [Install] WantedBy=multi-user.target EOF sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable --now app sudo systemctl status app --no-pager https://www.youtube.com/shorts/cbUNWU1Sbsc0,54%
- 6 мар.без подписи0,48%
- 10 июн.Python иногда может выглядеть как тёмная магия. Вот однострочный quicksort через lambda: q = lambda x: x and q([i for i in x[1:] if i <= x[0]]) + [x[0]] + q([i for i in x[1:] if i > x[0]]) Что тут происходит: * берём первый элемент как pivot * всё, что меньше или равно ему, рекурсивно сортируем слева * сам pivot ставим в центр * всё, что больше, рекурсивно сортируем справа * если список пустой, возвращается пустой список Работает красиво, но в продакшен так писать не надо. Это скорее пример того, насколько гибким может быть Python, чем нормальный стиль кода. Минусы очевидные: плохая читаемость, рекурсия, лишние списки на каждом шаге и риск упереться в лимит рекурсии. Но как демонстрация идеи quicksort в одну строку — выглядит эффектно.0,45%
- 15 мар.🐍 Python-библиотеки - сложность изучения 🔥 • 🌐 Requests - 🟢 Легко • 📊 Pandas - 🟢 Легко • 🔢 NumPy - 🟢 Легко • 📈 Matplotlib - 🟢 Легко • 🕸️ BeautifulSoup - 🟢 Легко • ⚡ FastAPI - 🟡 Легко–Средне • 🧩 Pydantic - 🟡 Легко–Средне • 📦 Pytest - 🟡 Легко–Средне • 🗄️ SQLAlchemy - 🟠 Средне • 🤖 Scikit-Learn - 🟠 Средне • 🔥 PyTorch - 🟠 Средне • 🧠 TensorFlow - 🟠 Средне • 📉 Statsmodels - 🟠 Средне • 🧬 Dask - 🔴 Сложно • ⚡ Ray - 🔴 Сложно • 🔗 LangChain - 🟠 Средне • 🧠 LangGraph - 🟣 Очень сложно Самые лёгкие, вроде Requests или BeautifulSoup, решают одну конкретную задачу. У них простой API — сделал запрос, получил данные, готово. Чуть сложнее библиотеки вроде FastAPI или Pydantic. Они требуют понимания архитектуры приложений, валидации данных и работы серверов. Средний уровень - SQLAlchemy, PyTorch, TensorFlow. Здесь уже нужно понимать базы данных, машинное обучение и математические модели. А вот Dask и Ray считаются сложными не потому, что код длинный. А потому что они работают с распределёнными вычислениями - кластеры, параллельность, управление ресурсами. То есть чем выше уровень библиотеки, тем больше системного мышления и архитектуры нужно понимать. Поэтому сложность Python-библиотек - это не про Python. Это про уровень задач, которые они решают. #Python #PythonDev #MachineLearning https://www.youtube.com/shorts/vDm-vYmoxx0 🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max0,44%
- 22 февр.👇Python баг, который выглядит безобидно… но ломает логику #python fruits = ["apple", "lime", "orange", "pineapple", "orange"] for f in fruits: if f == "orange": fruits.remove(f) print(fruits) Ожидание: оба orange удалятся. Реальность: один orange остаётся. Почему так происходит? Ты изменяешь список во время итерации. После удаления элементы сдвигаются, и цикл пропускает следующий элемент. Это классический сценарий продакшн-багов: • код выглядит правильно • тесты могут пройти • но данные обрабатываются неправильно Правильный вариант: fruits = [f for f in fruits if f != "orange"] Мораль: Изменяешь коллекцию во время обхода -Deploy first. Pray later.0,39%
- 26 мая🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам» На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior. Маршрут собран под современный Python: - Python 3.13+ - free-threaded mode без GIL - JIT - uv вместо боли с pip/venv/poetry - ruff, pyright, pytest, hypothesis - async-first подход - типизация - CPython внутри - web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура. Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс. Для новичков - понятный путь без хаоса. Для джунов - способ закрыть дыры. Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь. Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python. https://github.com/justxor/pythonroamap20260,38%