52807
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks -📚books
🧠 Human3R: Инновации в 3D-моделировании человека
Human3R предлагает эффективный подход к 3D-восстановлению человека с использованием единой модели и этапа. Система позволяет проводить обучение всего за один день на одном GPU, обеспечивая высокую производительность и простоту в использовании.
🚀 Основные моменты:
- Одноэтапное восстановление 3D-моделей.
- Быстрое обучение на одном GPU.
- Поддержка различных форматов ввода.
- Интуитивно понятный интерфейс для визуализации результатов.
📌 GitHub: https://github.com/fanegg/Human3R
#python
МТС True Tech Champ — зрелищный шоу-чемпионат с ИИ-спецэффектами!
21 ноября МТС объединяет ИТ-конференцию и ИТ-чемпионат на одной площадке. Тебя ждет настоящий фестиваль технологий. Более 250 ИТ-талантов со всей России сразятся в лайв-кодинге и программировании роботов на скоростное прохождение лабиринтов со спецэффектами.
Между наблюдением за заездами и поединками ты сможешь:
▫️ послушать конференцию с международными спикерами в области ИИ;
▫️ поучаствовать в воркшопах и юмористических батлах в ИТ-качалке;
▫️ испытать себя в кодерских челленджах и других айтивностях;
▫️ перезагрузить карьеру в HR-Хабе вместе с командой МТС.
День завершится ярким афтепати со звездными хедлайнерами.
👉🏻 Участие бесплатно, количество мест ограничено. Успей зарегистрироваться
Вы начали изучать Python, установили библиотеки, попробовали что-то запустить — и всё внезапно сломалось?
Не переживайте, это случалось с каждым. Просто вы не изолировали окружение. На открытом уроке курса «Machine Learning. Basic» мы разберём, как грамотно настроить виртуальное окружение, чтобы работать с Python и ML-библиотеками спокойно и системно.
Вы узнаете, что такое venv, conda и uv, как управлять зависимостями и подключать Jupyter Notebook к своему окружению. Настроим всё пошагово — без сложных терминов и магии.
Присоединяйтесь 28 октября в 20:00 (МСК). Уверенный старт в Python и машинном обучении начинается с чистого окружения. Регистрация открыта: https://otus.pw/zyQi/?erid=2W5zFHYpC6C
#реклама
О рекламодателе
Данные — стратегический актив компании 💻
Потеря информации может обернуться:
➡️финансовыми убытками
➡️штрафами от регуляторов
➡️падением репутации и доверия клиентов
Решение:
▫️Защищает от вирусов и шифровальщиков.
▫️Помогает соответствовать требованиям регуляторов.
▫️Сохраняет критически важные данные в неизменном виде.
Питонисты, общий сбор на Selectel Python MeetUp 🐍
📍 30 октября, 18:00, Санкт-Петербург или онлайн
Встретимся с топовыми спикерами из Selectel, Яндекса и Райффайзен Банка. Протестируем экосистему mypy на разных версиях Python, обсудим хаос-тесты и cron/systemd timers. В конце вас ждет афтепати с пиццей и нетворкинг с тимлидами.
А теперь конкретнее — на митапе вы узнаете:
✔️ как использовать экосистему mypy в инфраструктуре с 400+ микросервисов,
✔️ как запускать задачи по расписанию от cron/systemd timers до чистого Python,
✔️ насколько сильно можно нагрузить систему, прежде чем она сломается.
Мероприятие абсолютно бесплатное. Приходите в офис Selectel или подключайтесь онлайн. Регистрируйтесь по ссылке.
P.S. Отправляйте коллеге-питонисту и приходите на митап вместе 😎
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFK8m6tp
Один One Day Offer вам или целых три — всем? 😉
25 октября Сбер проведёт сразу три экспресс-отбора кандидатов в две команды: GigaData и Kandinsky. Чем вам предстоит заниматься 👇
✔️ Развивать GigaData — внутреннюю платформу Сбера, которая обрабатывает петабайты данных и миллиарды запросов в сутки. One Day Offer для Python‑разработчиков.
✔️ Работать над Kandinsky — обучать большие модели с нуля, собирать и подготавливать данные, исследовать самые эффективные методы дообучения моделей.
— One Day Offer для Machine Learning Engineers с опытом в Deep Learning и компьютерном зрении (CV).
— One Day Offer для Research и Deep Learning Engineers.
Выбирайте то, что больше подходит под ваши навыки, и регистрируйтесь на One Day Offer!
🧩 Эффективное кэширование для Python-приложений
dm-cache — это библиотека для кэширования данных в Python, которая обеспечивает высокую производительность и простоту использования. Она поддерживает различные стратегии кэширования и позволяет легко интегрироваться в существующие приложения, улучшая их скорость и отзывчивость.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка различных стратегий кэширования.
- Простая интеграция в Python-приложения.
- Высокая производительность и эффективность.
- Легкий в использовании API.
📌 GitHub: https://github.com/mingzhao/dm-cache
#python
🎥 Обертка для ComfyUI: WanVideoWrapper
WanVideoWrapper — это инструмент для интеграции видео в ComfyUI, позволяющий легко обрабатывать и визуализировать видеофайлы. Проект предлагает простое решение для работы с видео в рамках интерфейса, расширяя его функциональность.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка различных форматов видео
- Легкая интеграция с ComfyUI
- Удобный интерфейс для пользователей
- Возможность настройки параметров обработки
- Активное сообщество и поддержка
📌 GitHub: https://github.com/eddyhhlure1Eddy/ode-ComfyUI-WanVideoWrapper
#python
🎨🚀 HunyuanImage-2.1: Эффективная модель диффузии для генерации изображений
HunyuanImage-2.1 — это мощная модель для создания высококачественных изображений (2048x2048) на основе текстовых описаний. Используя передовые технологии, она значительно улучшает согласование текста и изображения, обеспечивая высокую степень детализации и эстетики.
🚀Основные моменты:
- Генерация изображений высокого разрешения (2K).
- Многоязычная поддержка и улучшенное согласование текста.
- Использование обучения с подкреплением для повышения качества.
- Эффективная архитектура с низкими вычислительными затратами.
- Модуль PromptEnhancer для улучшения производительности.
📌 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanImage-2.1
@pythonl
🖥 Если вы вдруг пропустили в Python 3.14 можно отключить GIL!
Это огромное обновление: раньше, даже если вы писали многопоточный код, Python выполнял только один поток за раз, и вы не получали прироста производительности.
Теперь же Python способен реально выполнять потоки параллельно.
И библиотека uv уже полностью поддерживает эту возможность!
Посмотрите сравнение скорости на прикрепленном видео.
@pythonl
Как построить карьеру в машинном обучении, если вы уже знаете Python
Вы работаете с Python — пишете скрипты, анализируете данные или автоматизируете задачи?
Сделайте следующий шаг и примените эти навыки в машинном обучении.
ML — одна из самых быстрорастущих областей IT с высокими зарплатами и сложными задачами. На вебинаре от Кристины Желтовой, директора по разработке моделей в Газпромбанке, вы получите пошаговый план, как стать ML-инженером.
В ходе вебинара разберём:
🟠Из каких сфер чаще всего приходят в профессию ML-инженера;
🟠Какие задачи решают специалисты в этой области;
🟠Какие навыки, технологии и инструменты потребуются для старта в профессии;
🟠Как перейти от теории к работе с реальными моделями и решению проблем бизнеса.
🕗 Встречаемся 15 октября в 19:00 МСК
💬 Обязательно ждем вас в лайве — вы сможете напрямую задать свои вопросы Кристине Желтовой и выстроить личный план перехода в профессию ML-инженера!
😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
💾🎉 copyparty - ваш файловый сервер на любом устройстве
Copyparty позволяет легко превратить любое устройство в файловый сервер с поддержкой возобновляемых загрузок и скачиваний через веб-браузер. Работает на Python и поддерживает различные протоколы, включая HTTP, WebDAV и FTP.
🚀Основные моменты:
- Поддержка множества протоколов для доступа к файлам.
- Удобный интерфейс для загрузки и управления файлами.
- Возможность создания временных ссылок для обмена файлами.
- Поддержка мобильных приложений для Android и iOS.
📌 GitHub: https://github.com/9001/copyparty
#python
⚡ 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
🖥 Что нового в Python 3.14 и почему стоит перейти
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.
🟠Основные нововведения (Release highlights)
- 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.
🟠 Подробности и примеры
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!'
🐍 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!
👩💻 django-cors-headers — Django-приложение для обработки заголовков Cross-Origin Resource Sharing (CORS)!
🌟 Этот инструмент позволяет вашему Django-приложению принимать запросы из браузеров, отправленные с других доменов. Это особенно полезно для API-серверов или приложений, которые обслуживают фронтенд и бэкенд с разных доменов или портов.
🌟 Инструмент позволяет гибко управлять настройками CORS, включая поддержку конкретных методов, заголовков и настроек безопасности. Например, вы можете настроить разрешение только для определённых доменов или включить временный доступ для локальной разработки. Однако важно понимать риски, связанные с CORS, поскольку неправильная конфигурация может открыть доступ к вашим данным для нежелательных источников.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
🔥 Video2X — фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для повышения разрешения видео и интерполяции кадров с использованием методов машинного обучения!
🌟 Изначально созданный в 2018 году на хакатоне Hack the Valley II, проект претерпел значительные изменения, и в версии 6.0.0 был полностью переписан на C/C++, что обеспечило более высокую производительность и эффективность. Video2X поддерживает кроссплатформенную работу на Windows и Linux, предоставляя пользователям возможность улучшать качество видео с помощью таких технологий, как Anime4K v4, RealESRGAN, RealCUGAN и RIFE.
💡 Основные возможности Video2X включают два режима работы: фильтрация (увеличение разрешения) и интерполяция кадров. Инструмент поддерживает различные модели и шейдеры, совместимые с MPV, а также обеспечивает обработку без необходимости в дополнительном дисковом пространстве, требуя только место для конечного результата.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github
🎧 Хотите превратить любую книгу в аудиокнигу?
Нашли бесплатную нейронку, которая за считанные секунды озвучит даже огромный роман.
✨ Возможности:
— Поддержка множества языков
— Реалистичные голоса от модели KokoroTTS
— Можно создать собственный голос, если готовые не подходят
— Простая установка без лишних заморочек
— Полностью open-source и бесплатный инструмент
🔗 Забираем на GitHub — и слушаем либимые книги 📚🎶
https://github.com/denizsafak/abogen
@pythonl
🤖 MimicKit: Алгоритмы имитации движений для тренировки контроллеров
MimicKit предлагает набор алгоритмов для имитации движений, включая DeepMimic и другие. Поддерживает обучение с использованием методов глубокого обучения и RL, таких как PPO и AWR. Идеально подходит для создания реалистичных анимаций.
🚀Основные моменты:
- Алгоритмы имитации движений и RL.
- Поддержка многопроцессорного и многопоточного обучения.
- Визуализация тренировочных данных и логов.
- Простая интеграция с IsaacGym.
📌 GitHub: https://github.com/xbpeng/MimicKit
#python
👩💻 FastMCP — Быстрый, Python-способ создания MCP-серверов!
🌟 Серверы Model Context Protocol (MCP) — это новый стандартизированный способ предоставления контекста и инструментов вашим LLM, а FastMCP делает создание серверов MCP простым и интуитивно понятным. Создавайте инструменты, предоставляйте ресурсы и определяйте подсказки с помощью чистого кода Python!
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@pythonl
🦾 Собери собственного человекоподобного робота!
OpenArm - это открытый проект гуманоидного робота, включающий всё необходимое для сборки, модификации и управления собственными роботизированными руками.
В комплект входят CAD-модели, прошивка, управляющее ПО и симуляторы, так что можно сразу перейти от идеи к реальному устройству.
Система поддерживает телеоперацию с обратной связью по усилию и гравитационную компенсацию, позволяя оператору управлять рукой естественно и точно.
💡 OpenArm интегрируется с MuJoCo и Isaac Sim, что позволяет тестировать управление в виртуальной среде перед запуском на железе.
Проект ориентирован на исследовательские лаборатории, стартапы и энтузиастов, желающих изучать манипуляцию и взаимодействие человека с роботом.
🔩 Можно собрать из набора деталей или заказать готовую сборку - цель OpenArm сделать робототехнику доступной и прозрачной для всех.
Разработкой занимается команда Enactic (Токио, Япония).
GitHub: https://github.com/enactic/OpenArm
@pythonl
🔥 Pandas трюк: ускоряем группировки с map вместо merge_groupby
Когда нужно добавить агрегированные значения (например, среднее по группе) обратно в исходный DataFrame, большинство разработчиков делают groupby().transform() или merge().
Но есть менее известный способ — использовать map() после groupby().mean(), который в некоторых случаях работает в 2–3 раза быстрее и требует меньше памяти.
Фокус в том, что groupby().mean() создаёт компактный Series, где индекс — это категория, а значения — результат агрегации.
А map() просто подставляет их обратно в исходный DataFrame без тяжёлого join.
import pandas as pd
import numpy as np
# пример данных
N = 5_000_000
df = pd.DataFrame({
"group": np.random.choice(["A", "B", "C", "D"], N),
"value": np.random.randn(N)
})
# классический подход
df["mean_value_merge"] = df["group"].map(df.groupby("group")["value"].mean())
# сравнение с transform
df["mean_value_transform"] = df.groupby("group")["value"].transform("mean")
# идентичность результата
print(df["mean_value_merge"].equals(df["mean_value_transform"]))
🧠 CraftGPT: AI в Minecraft
CraftGPT — это небольшой языковой модель, предназначенный для работы в Minecraft, обученный на наборе данных TinyChat. Модель может выдавать не совсем корректные или нерелевантные ответы и имеет ограниченное окно контекста в 64 токена. Для оптимальной работы требуется MCHPRS, который использует механизмы редстоуна.
🚀Основные моменты:
- Работает в Minecraft с использованием редстоуна.
- Требует 32 ГБ ОЗУ для загрузки сервера.
- Может занять часы для генерации ответа.
- Рекомендуется тестировать ввод на эмуляторе.
- Ограниченная производительность и качество ответов.
📌 GitHub: https://github.com/sammyuri/craftgpt
@pythonl
#python
Python или не Python? Вот в чём вопрос… на обсуждение в формате круглого стола на Python-митапе от Авито! ☄
Вечером 27 октября вас ждут в офисе на Лесной, чтобы обсудить:
➡ кейс оптимизации GC в Python от Саши Федосеева, backend-инженера из команды Main Page Tech Авито;
➡ как mypy укрощает Python в большой компании вместе с Сергеем Яхницким из Яндекса.
После докладов, как и сказали выше, вместе с участниками спикеры обсудят, подходит ли Python для запуска больших нагруженных решений в формате круглого стола.
Для тех, кто не успевает вырваться из офиса или дома, будет онлайн-трансляция.
Так что не откладывайте, регистрируйтесь и зовите коллег — все подробности по ссылке.
🖥 Учим Python на ферме - вышла новая игра, где вместо мотыги ты пишешь код
Забудь про грядки и полив — теперь ферма работает на Python. Ты управляешь роботами, автоматизируешь процессы и наблюдаешь, как код превращается в урожай.
Вместо мотыги - код, вместо удобрений - алгоритмы.
Это не симулятор фермера, а тренажёр программиста с юмором и логикой.
- Всё управление через код - роботы выполняют твои Python-команды;
- Обучение встроено в геймплей — осваиваешь основы без нудных туториалов;
- Без уровней и доната - ферма растёт вместе с твоими навыками;
- Есть русский язык и IntelliSense, можно писать даже из VS Code;
У игры уже 95% положительных отзывов в Steam.
Игра превращает обучение Python в чистое удовольствие - просто запускаешь и начинаешь “программировать урожай”.
👉 Играть
🚀 PyApp: Упрощение создания Python приложений
PyApp — это обертка для Python-приложений, позволяющая им самостоятельно загружаться во время выполнения. Она упрощает создание автономных бинарных файлов для различных платформ и предлагает управление командами, включая автоматические обновления.
🚀 Основные моменты:
- Создание самостоятельных бинарников для всех платформ
- Управляющие команды для функциональности, включая обновления
- Конфигурируемое поведение на этапе выполнения
📌 GitHub: https://github.com/ofek/pyapp
@pythonl
#python
🌐 DeepMind представила URL Context — теперь можно извлекать данные с любой веб-страницы, PDF или картинки просто по ссылке!
⚡ Что умеет:
- Подтягивает данные с до 20 URL за один запрос
- Никакой настройки — просто вставляешь ссылки в промпт
- Оплата только за токены, без доп. стоимости за инструмент
💡 Возможности:
▸ Вытаскивать цены, имена, ключевые факты из статей
▸ Сравнивать PDF, отчёты или статьи
▸ Генерировать резюме, посты и документы на основе разных источников
▸ Анализировать GitHub-репозитории и техдоки
👉 URL Context превращает LLM в универсальный инструмент для работы с реальными данными в сети.
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/url-context?hl=ru
🎧 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
🎙️ 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
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