Библиотека питониста: Python Django Flask

🎥 До открытого урока — несколько дней. Подготовили небольшую подборку материалов от нашего спикера Дмитрия Юдина. Дмитрий руководит AI/ML-направлением в Сloud․ru и развивает Evolution AI Factory — среду для работы с GenAI: от инфраструктуры обучения LLM до внедрения интеллектуальных агентов. С чего начать: 📺 AI-инструменты для разработчиков — как код, автотесты и ассистенты меняют рутину инженера. 📺 AI-эволюция бизнеса в эпоху генеративных моделей — агентные системы в реальных продуктах. 📺 Разработка мертва? — дискуссия о будущем профессии и роли AI в ней. 📖 Применение LLM в бизнесе — статья Дмитрия о практике внедрения и роли облака. Одна из ключевых тем Дмитрия — практическое применение агентных систем и их ограничения. Именно об этом — бесплатный урок 18 июня в 19:00: «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены» 🔥 🎁 Для участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов». 👉 Успей занять место на открытом уроке

📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих» Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий! 🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE 🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы 🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции 🐍 Часть 4: Методы работы со строками 🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями 🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей 🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами 🐍 Часть 8: Методы работы со множествами 🐍 Часть 9: Особенности цикла for 🐍 Часть 10: Условный цикл while 🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами 🐍 Часть 12: Анонимные функции 🐍 Часть 13: Рекурсивные функции 🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы 🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой 🐍 Часть 16: Регулярные выражения 🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга 🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование 🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм 🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter 🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame 🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite 🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask 🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy 🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas

💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем. Одно направление закрывает только часть задачи. Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥 Собери стек навыков под свою цель: 🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура); 🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps); 🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML); 🔹 новый оффер и рост дохода. Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения. ⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня. 👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.

➡️ Symbolica 2.0: символьные вычисления для Python и Rust Если вы работаете с математическими выражениями и хотите не терять скорость, посмотрите на Symbolica. Это высокопроизводительный фреймворк для символьных вычислений. Идея простая: пишете выражение символически, Symbolica превращает его в быстрый численный код. Из конкретного: 🔺 система регистрации символов с неймспейсами, алиасами и тегами 🔺 новый интерфейс evaluator с JIT-компиляцией и double-float арифметикой 🔺 новые встроенные функции: гамма, полилогарифмы, функции Бесселя, дзета Римана 🔺 красивый вывод в Jupyter и Marimo: HTML, LaTeX, Typst, цветные скобки Как выглядит в Python from symbolica import Expression x, y = Expression.symbols("x", "y") e = (1 + x) ** 2 + y # разворачиваем print(e.expand()) # -> 1 + 2*x + x^2 + y # берём производную print(e.derivative(x)) # -> 2 + 2*x Выражения превращаются в численные функции — это полезно когда нужна скорость. pip install symbolica 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

🔥 Строишь ИИ-агентов? Руководитель AI/ML-направления Сloud․ru покажет, где большинство архитектур ломаются, и как этого избежать. 18 июня в 19:00 совместно с Сloud․ru проведём открытый урок «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены». Спикер — Дмитрий Юдин, эксперт по масштабированию и оптимизации вычислительных ресурсов для ML. Под его руководством развивается Evolution AI Factory — цифровая среда для работы с GenAI. Он занимается развитием сервисов генеративного ИИ, инфраструктуры для обучения больших языковых моделей и внедрением интеллектуальных агентов. Что получишь на уроке: — критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой; — разбор популярных архитектурных ошибок; — реальные ограничения современных ИИ-агентов; — практические рекомендации по проектированию агентных систем. 🎁 Для участников урока подготовили промокод на скидку 10 000 ₽. 🗓️ Когда: 18 июня, 19:00 (МСК) 👉 Занять место на открытом уроке

👀 5 тайп-чекеров в Python — нужно ли запускать все? mypy, Pyrefly, Pyright, ty, Zuban — и это ещё не конец списка. Как поддерживать библиотеку когда каждый чекер хочет свои аннотации. Короткий ответ: не нужно гонять все пять по исходникам. Нужно гонять их по тестам. Когда вы запускаете тайп-чекер на внутреннем коде — вы проверяете свою логику. Каким чекером пользоваться внутри — ваш выбор. Но каким чекером пользуются ваши пользователи — не ваш выбор. Они придут с mypy, кто-то с Pyright, кто-то уже перешёл на ty. И все они будут взаимодействовать с вашим публичным API. Запускайте как можно больше чекеров на тестах → убедитесь что публичный API работает для всех. Пример из Polars Вот во что превращается код когда пытаешься угодить всем чекерам сразу в исходниках: @overload # type: ignore[override] def __eq__( # pyrefly: ignore[bad-override] self, other: pl.DataTypeExpr ) -> pl.Expr: ... @overload def __eq__(self, other: PolarsDataType) -> bool: ... def __eq__( # ty: ignore[invalid-method-override] # pyright: ignore[reportIncompatibleMethodOverride] self, other: pl.DataTypeExpr | PolarsDataType ) -> pl.Expr | bool: 4 разных type-ignore комментария на 7 строк. Кодовая база быстро превращается в кашу. А вот тест на тот же метод — все 5 чекеров проходят его без единой ошибки: def test_dtype_time_units() -> None: for time_unit in DTYPE_TEMPORAL_UNITS: assert pl.Datetime == pl.Datetime(time_unit) assert pl.Duration == pl.Duration(time_unit) Чекеры расходятся в том как должна быть написана реализация, но соглашаются в том как API ведёт себя снаружи. А пользователям важно именно это. Практический совет ✳️ Тесты → запускайте максимум чекеров ✳️ Исходники → выберите один, который вам нравится ✳️ Для строгой проверки → Pyrefly (быстрый, соответствует спецификации) ✳️ Для постепенного добавления типов → mypy в мягком режиме 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

🗺️ Как работает алгоритм Дейкстры Алгоритм Дейкстры — один из самых известных алгоритмов поиска кратчайшего пути в графе. Именно на подобных идеях строятся навигаторы, системы маршрутизации и многие сетевые протоколы. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

🔥 Инженерная методичка по ИИ от Романа Барлоса (Team Lead в Yandex Cloud) Продолжаем делиться экспертизой команды курса «Разработка ИИ-агентов». Роман собрал мастхев-инструменты и ключевые работы для тех, кто хочет выйти за рамки вайбкодинга. 🛠️ Полезные инструменты: • Understand Anything — граф знаний по коду и зависимостям. • DeepTutor — open-source платформа для персонализированного обучения. • Superpowers — набор практик для системной разработки с ИИ. • Awesome Agent Skills — коллекция навыков для ИИ-агентов. 📚 Ключевые работы по LLM: • Attention Is All You Need (2017) — архитектура Transformer. • GPT-1 (2018) — начало эпохи GPT. • GPT-2 (2019) — решение новых задач без дообучения. • GPT-3 (2020) — обучение на примерах из запроса. • InstructGPT (2022) — RLHF и современные чат-боты. На курсе Роман выступает консультантом программы: помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики». Занять свое место на потоке: 👉 Курс «Разработка ИИ-агентов»

😎 Знакомьтесь с экспертом Proglib.academy: Senior Software Engineer и Team Lead в Yandex Cloud Роман Барлос Роман — консультант нашего курса «Разработка ИИ-агентов». Он работает на стыке cloud-native архитектуры и AI, активно внедряя современные ИИ-подходы в реальные процессы разработки. За что его ценит IT-комьюнити? 🟣 Team Lead и AI-евангелист в команде UX Yandex Cloud 14-лет в разработке. Занимается AI-адопшеном в команде Yandex Cloud, проводит мастер-классы и продвигает лучшие практики для повышения эффективности разработчиков. 🟣 Техлид Sourcecraft Code Assistant С сильным практическим бэкграундом принимал участие как технический лид в создании мощного AI-расширения для VS Code. 🟣 Создатель полезного Open Source Разрабатывает утилиты, которые позволяют быстро начать эксперименты с инференсом и агентами в локальном окружении: например, набор скриптов vllm-setup для быстрого запуска окружения и mini-proxy — минималистичный прокси для OpenAI API провайдеров. 🟣 Автор интерактивных ML-визуализаций Объясняет сложные концепции наглядно. Создал серию залипательных обучающих материалов, где можно вживую пощупать работу сетей Хопфилда, машин Больцмана и VC-размерности. Роман регулярно делится инженерными наработками, инсайтами и экспертизой в своем авторском Telegram-канале На курсе Роман выступает консультантом программы: он помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики и жесткие требования индустрии. Узнать больше о программе и разработке автономных систем: 👉 Курс «Разработка ИИ-агентов» Так, продолжаем знакомить вас с командой? 👍 — Да, ждем новых лиц 🔥 — Жду полезные материалы от Романа