This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
😎 Лайфхак для GitHub: теперь можно превращать любой репозиторий в один текстовый файл, удобный для LLM
Просто замените «
Это позволяет дать полную контекстную информацию любому ИИ, например ChatGPT или Claude, чтобы разбирать код, отвечать на вопросы или помогать исправлять ошибки.
Идеальный способ быстрее изучать и анализировать репозитории.
👉 Новости 👉 База вопросов
Просто замените «
hub» на «1file» в URL репозитория, и все файлы объединятся в один чистый текст. Файл можно скачать в обычном или сжатом формате.Это позволяет дать полную контекстную информацию любому ИИ, например ChatGPT или Claude, чтобы разбирать код, отвечать на вопросы или помогать исправлять ошибки.
Идеальный способ быстрее изучать и анализировать репозитории.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
😊 Нашлась утилита Real-Time Voice Cloning
Которая клонирует речь и воспроизводит любые фразы с вашей интонацией всего за пару секунд записи.
Она работает на Python, генерирует речь в реальном времени и полностью локальна, никаких облаков и ограничений.
👉 Новости 👉 База вопросов
Которая клонирует речь и воспроизводит любые фразы с вашей интонацией всего за пару секунд записи.
Она работает на Python, генерирует речь в реальном времени и полностью локальна, никаких облаков и ограничений.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
😇 Это просто крышеснос
Кто-то собрал языковую модель на 5 миллионов параметров прямо внутри Minecraft, натренировал её и прикрутил базовые навыки общения.
Да, у неё крошечное контекстное окно всего 64 токена, но этого уже достаточно, чтобы вести короткие диалоги и отвечать на вопросы.
👉 Новости 👉 База вопросов
Кто-то собрал языковую модель на 5 миллионов параметров прямо внутри Minecraft, натренировал её и прикрутил базовые навыки общения.
Да, у неё крошечное контекстное окно всего 64 токена, но этого уже достаточно, чтобы вести короткие диалоги и отвечать на вопросы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from YeaHub
🚀 Прокачиваем подготовку к собеседованиям на максимум!
Если ты ещё не заглядывал(а) в👍 «Авось Прорвёмся» — самое время.
Это проект Ани для самостоятельной подготовки, где есть:
- 1000+ записей реальных собеседований с разбором задач и вопросов;
- контакты рекрутеров;
- гайды по резюме, трудоустройству и стратегиям поиска работы.
- задачи и вопросы с собеседований
Мы в YeaHub продолжаем добавлять собеседования из этих чатов — теперь их можно проходить в тренажёре, тренируя ответы на реальные вопросы работодателей.
🎧 Сначала слушай, как проходят настоящие собесы,
💡 потом — разбирай и практикуй те же кейсы в тренажёре.
Направления: iOS, Android, Frontend, Python, Go, Java, C#, QA, Analytics.
👉 Обучайтесь, общайтесь, растите вместе с YeaHub и Авось Прорвемся
Если ты ещё не заглядывал(а) в
Это проект Ани для самостоятельной подготовки, где есть:
- 1000+ записей реальных собеседований с разбором задач и вопросов;
- контакты рекрутеров;
- гайды по резюме, трудоустройству и стратегиям поиска работы.
- задачи и вопросы с собеседований
Мы в YeaHub продолжаем добавлять собеседования из этих чатов — теперь их можно проходить в тренажёре, тренируя ответы на реальные вопросы работодателей.
🎧 Сначала слушай, как проходят настоящие собесы,
💡 потом — разбирай и практикуй те же кейсы в тренажёре.
Направления: iOS, Android, Frontend, Python, Go, Java, C#, QA, Analytics.
👉 Обучайтесь, общайтесь, растите вместе с YeaHub и Авось Прорвемся
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥3🤝2
#Собес #python
🤔 Что происходит в момент итерации по списку?
💬 Кратко:
При итерации по списку Python использует итератор, который возвращает элементы списка поочередно. Для каждого шага Python вызывает метод _next_() на итераторе до тех пор, пока элементы не будут исчерпаны.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
💬 Кратко:
При итерации по списку Python использует итератор, который возвращает элементы списка поочередно. Для каждого шага Python вызывает метод _next_() на итераторе до тех пор, пока элементы не будут исчерпаны.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
#полезное
😬 Cовет по Python:
Включите опцию
👉 Новости 👉 База вопросов
Включите опцию
disallow_untyped_defs в mypy, чтобы заставить использовать аннотации для функций. Это предотвращает отсутствие type hints и повышает читаемость и сопровождаемость кода.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
👋 Создаём QR-коды с помощью Python всего за несколько строк кода
Любой может сгенерировать свой QR-код для ссылки, текста или даже Wi-Fi данных.
Для этого используется библиотека
На выходе получаем готовый QR-код с любым текстом или ссылкой.
Можно менять цвета, размеры и стиль под свой дизайн
👉 Новости 👉 База вопросов
Любой может сгенерировать свой QR-код для ссылки, текста или даже Wi-Fi данных.
Для этого используется библиотека
qrcode и модуль PIL pip install qrcode pillow
import qrcode
from PIL import Image
data = input("Введите данные для QR: ")
qr = qrcode.QRCode(version=3, box_size=8, border=4)
qr.add_data(data)
qr.make(fit=True)
image = qr.make_image(fill="black", back_color="aqua")
image.save("qr_code.png")
Image.open("qr_code.png")
На выходе получаем готовый QR-код с любым текстом или ссылкой.
Можно менять цвета, размеры и стиль под свой дизайн
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#Собес #python
🤔 Что такое GIL?
💬 Кратко:
GIL (Global Interpreter Lock) - это механизм, который ограничивает выполнение нескольких потоков Python в один момент времени. Он гарантирует, что только один поток может исполнять байт-код Python, что делает многозадачность в Python с потоками неэффективной для вычислительно интенсивных задач.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
💬 Кратко:
GIL (Global Interpreter Lock) - это механизм, который ограничивает выполнение нескольких потоков Python в один момент времени. Он гарантирует, что только один поток может исполнять байт-код Python, что делает многозадачность в Python с потоками неэффективной для вычислительно интенсивных задач.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥1
#полезное
🤯 Leviathan — это сверхбыстрая библиотека для Python, реализующая цикл событий (event loop) для asyncio на базе языка Zig!
Она обеспечивает высокую производительность, полную совместимость с asyncio и простоту интеграции в проекты. Leviathan нацелен на минимизацию задержек и оптимизацию производительности по сравнению со стандартными циклами событий Python.
Github
👉 Новости 👉 База вопросов
Она обеспечивает высокую производительность, полную совместимость с asyncio и простоту интеграции в проекты. Leviathan нацелен на минимизацию задержек и оптимизацию производительности по сравнению со стандартными циклами событий Python.
Github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Техническое собеседование. Весна 2025. Опыт в резюме: 3.3 года. Зарплатные ожидания: 200к+. Говорили про Python, Git и базы данных.
Вопросы:
- В чём разница между git rebase и git merge?
- Что такое команда git cherry-pick?
- В чём разница между наследованием и композицией с точки зрения гибкости кода?
- Какие есть способы переиспользования методов одного класса в другом (наследование, композиция)?
Все вопросы можно посмотреть на нашей платформе
#собес #коллекции
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#Собес #python
🤔 Что такое threading?
💬 Кратко:
Threading (многозадачность с потоками) - это возможность выполнять несколько потоков внутри одного процесса. Каждый поток выполняет свою задачу, но все они разделяют общую память и данные, что делает работу с потоками более эффективной для задач с блокирующими операциями, такими как чтение файлов или работа с сетью.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
💬 Кратко:
Threading (многозадачность с потоками) - это возможность выполнять несколько потоков внутри одного процесса. Каждый поток выполняет свою задачу, но все они разделяют общую память и данные, что делает работу с потоками более эффективной для задач с блокирующими операциями, такими как чтение файлов или работа с сетью.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
#полезное
😊 Совет по чистому коду в Python:
Используйте модуль
Он безопаснее, чем
👉 Новости 👉 База вопросов
Используйте модуль
secrets для генерации криптографически стойких случайных строк — например, одноразовых паролей или токенов доступа.Он безопаснее, чем
random, и подходит для любых задач, связанных с безопасностью.# генерация случайного пароля
import string
import secrets
alphabet = string.ascii_letters + string.digits
password = ''.join(secrets.choice(alphabet) for i in range(8))
# генерация токена для восстановления пароля
import secrets
url = f'https://johndoe.com/reset-password/?token={secrets.token_urlsafe()}'
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
🥄 Airweave — будущее RAG-систем в реальном времени
Теперь можно строить агентов, которые ищут данные в любых приложениях, базах и хранилищах документов в реальном времени.
Инструмент Airweave создаёт живые, би-временные knowledge bases, чтобы агенты всегда работали с самыми свежими фактами.
Он подключается к Notion, Google Drive, SQL-базам и превращает их содержимое в индексируемое знание.
Всё это работает локально в Docker-контейнере, с возможностью экспонировать API и MCP-сервер.
Автор показал полный сетап и живое демо, а также поделился ссылкой на GitHub проекта.
👉 Новости 👉 База вопросов
Теперь можно строить агентов, которые ищут данные в любых приложениях, базах и хранилищах документов в реальном времени.
Инструмент Airweave создаёт живые, би-временные knowledge bases, чтобы агенты всегда работали с самыми свежими фактами.
Он подключается к Notion, Google Drive, SQL-базам и превращает их содержимое в индексируемое знание.
Всё это работает локально в Docker-контейнере, с возможностью экспонировать API и MCP-сервер.
Автор показал полный сетап и живое демо, а также поделился ссылкой на GitHub проекта.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
#полезное
🛞 Кортежи используют меньше памяти, чем списки того же размера
Разница небольшая, но при работе с большими объёмами данных — важна.
👉 Новости 👉 База вопросов
>>> import sys
>>> sys.getsizeof(tuple(iter(range(20))))
200
>>> sys.getsizeof(list(iter(range(20))))
216
Разница небольшая, но при работе с большими объёмами данных — важна.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1🥰1
#Собес #python
🤔 Что такое мультипроцессинг?
💬 Кратко:
Мультипроцессинг - это способ выполнения нескольких процессов параллельно, каждый в своём отдельном адресном пространстве. Это полезно для задач, которые сильно зависят от процессора, таких как вычисления или обработки данных.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
💬 Кратко:
Мультипроцессинг - это способ выполнения нескольких процессов параллельно, каждый в своём отдельном адресном пространстве. Это полезно для задач, которые сильно зависят от процессора, таких как вычисления или обработки данных.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
😵💫 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
👉 Новости 👉 База вопросов
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.
GitHub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#Собес #python #dict #solid
🤔 Middle Python (Fast API) Backend разработчик в компанию НПФ Будущее
Техническое собеседование. Весна 2025.
💬 Вопросы:
- Как в query-параметре передать знак амперсанда (&)?
- Есть эндпоинт — в каких частях HTTP-запроса можно передать полезную нагрузку с клиента на сервер?
- Чем отличаются функции sort и sorted?
- В чем отличие интерфейса от абстрактного класса?
- Как работает принцип внедрения зависимостей (Dependency Injection) из SOLID?
👉 Все вопросы из этого собеседования (16)
📣 Хочешь больше собесов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Middle Python (Fast API) Backend разработчик в компанию НПФ Будущее
Техническое собеседование. Весна 2025.
💬 Вопросы:
- Как в query-параметре передать знак амперсанда (&)?
- Есть эндпоинт — в каких частях HTTP-запроса можно передать полезную нагрузку с клиента на сервер?
- Чем отличаются функции sort и sorted?
- В чем отличие интерфейса от абстрактного класса?
- Как работает принцип внедрения зависимостей (Dependency Injection) из SOLID?
👉 Все вопросы из этого собеседования (16)
📣 Хочешь больше собесов?
Подпишись на наш главный канал
🔥1🤝1