🔥 Pyradio — бесплатная Python тулза, которая включает интернет-радио прямо из терминала.

Без браузера, без GUI и без мышки.

🗳 Установка:

sudo snap install pyradio

▶️ Использование:
Включаем случайную станцию:

pyradio --play

⬆️⬇️ выбираешь станцию стрелками
⏎ жмёшь Enter

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

😂 Стартаперы тут?

😰 Pytest. Гайд для тех, кто ни разу про него не слышал

Pytest — это самый популярный фреймворк для тестирования на Python. Pytest появился, чтобы сделать тестирование в Python простым и приятным: меньше церемоний, больше читаемости и расширяемости. Он применяется везде — от библиотек и веб‑сервисов до ML‑проектов и инфраструктуры - и подходит как одиночным разработчикам, так и большим командам с CI/CD.

👨‍💻 Много практических примеров, реальные сценарии и приёмы, которые сразу хочется утащить в свой проект.

👇 Статья + код с примерами на русском

#python #article #soft

😰 Pytest. Гайд для тех, кто ни разу про него не слышал

⚡️ Так фармят миллионы киловатт

😱 В провинции Гуйчжоу в Китае, горы полностью покрыты солнечными панелями.

🔥 Настоящий Джарвис для ПК

ИИ-помощник, который буквально живёт у тебя на экране.
Понимает контекст происходящего на компьютере:
🟢разбирается в файлах,
🟢находит нужную информацию,
🟢бронирует столики,
🟢подбирает игры,
🟢и даже собирает маршруты для путешествий.

🖱 Под капотом — лучшие нейросети сразу: ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek и другие. Один помощник — десятки мозгов.

💬 Переводит и редактирует тексты;
💬 Пишет и правит код;
💬 Делает краткие выжимки из статей и страниц;
💬 Помогает с рабочими и личными задачами и д.р.

Работает прямо на твоём компьютере, без постоянных переключений между вкладками.
Не просто чат, а встроенный интеллект, который всегда под рукой.

👍 Пробуем ТУТ

#soft #github

▶️ Смотрим ТВ всего мира бесплатно!

Развлечения, спорт, новости, национальные каналы и редкие региональные штуки, которых нет ни в одном сервисе.

Как это работает?

🌍 жмёшь на флаг страны;
✅ выбираешь канал;
🔗 кликаешь на links — и трансляция запускается.

❌ без подписок
❌ без регистрации
❌ без «оставьте номер телефона»

✅ Просто открываешь — и смотришь.

Идеально, если хочешь новости из другой страны, фон для изучения языка или просто посмотреть, как живёт остальной мир.

♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

⭐

С добрым утром! ☕️

🌎 Сети для самых маленьких на русском

Большая серия материалов про компьютерные сети — от азов до вполне взрослого администрирования. Всё разложено по полочкам и объяснено нормальным человеческим языком.

💬 планирование сети;
💬 настройка маршрутизаторов;
💬 коммутация и маршрутизация;
💬 STP, NAT, VPN;
💬 BGP, MPLS и другие «страшные буквы», которые после объяснений перестают быть страшными.

💻 Без воды, без заумных формулировок и с примерами.

Идеально для новичков и тех, кто хочет наконец понять, как сети реально работают, а не просто заучить термины.

⬇️ Обязательно сохраняем!

#doc

😰 Запускаем игры голосом

Чувак накатил Python скрипт, который слушает, анализирует, что ты хочешь, и сам подбирает программу под вкус.

Т—технологии 😂

🔐 Пароль? А может лучше...

Смотри чё придумал молодой, красава 😎

📊 Data Science без мифов: как зарабатывают деньги на данных

Дорожная карта из 78 тем, которые ведут от нуля к Data Scientist. И это не просто список технологий — это отражение того, за что бизнес реально платит деньги.

Разбираем по-человечески 👇

😰 1. Python — входной билет

Python здесь не ради Python’а.
Он нужен, чтобы:

* чистить данные
* автоматизировать рутину
* писать быстрые эксперименты
* склеивать всё в пайплайны

Без баз: функции, структуры данных, работа с файлами — дальше не пустят.

🧹 2. Работа с данными = 60% всей работы

NumPy, Pandas, DataFrames, GroupBy, Join’ы — это реальная жизнь дата-сайентиста.

💰 Деньги платят не за нейросети, а за умение:

* привести хаотичные данные в порядок
* найти ошибки
* собрать правильную таблицу для принятия решений

📈 3. Визуализация = язык общения с бизнесом

Matplotlib, Seaborn, Plotly, дашборды.

Если ты не умеешь показать цифры так, чтобы их понял менеджер, — твой анализ бесполезен, даже если он гениален.

🔍 4. EDA — где находятся деньги

Exploratory Data Analysis — это:

* поиск аномалий
* трендов
* закономерностей
* причин падения/роста метрик

📌 Именно здесь находят:

* почему падают продажи
* где теряются клиенты
* где можно сэкономить или заработать

📊 5. Статистика — фундамент, без которого всё ломается

Распределения, гипотезы, p-value, доверительные интервалы.

❌ Без статистики ML превращается в гадание.
✅ С ней — в инструмент принятия решений.

🧮 6. SQL — обязательный навык

SELECT, JOIN, GROUP BY, оконные функции.

Если ты не умеешь доставать данные из БД — ты не дата-сайентист, а пользователь ноутбука.

🤖 7. Machine Learning — не магия, а инструмент

Линейная и логистическая регрессия
Деревья, Random Forest, Gradient Boosting, SVM

💰 Бизнес использует ML для:

* прогнозов
* сегментации клиентов
* рекомендаций
* выявления аномалий

Не «нейросети ради нейросетей», а решение конкретных задач.

📉 8. Метрики и фичи — вот где решается всё

Accuracy, F1, ROC-AUC
Feature Engineering, Scaling, Encoding

Можно взять простой алгоритм и выжать из него больше денег, чем из сложной модели с плохими признаками.

⏳ 9. Время, тексты и большие данные

Time Series → прогнозы
NLP → отзывы, поддержка, соцсети
Big Data → масштабирование решений

Здесь начинается рост доходов и уровней задач.

☁️ 10. Cloud & Big Data = деньги и масштаб

AWS, BigQuery, Spark, Databricks, Snowflake.

Это уже уровень:

* крупных компаний
* высоких зарплат
* сложных систем

✅ Итог

Data Science — это не про «стать ML-инженером за 3 месяца».
Это про умение превращать данные в деньги:

✔️ находить проблемы
✔️ подтверждать гипотезы
✔️ помогать бизнесу принимать решения
✔️ автоматизировать аналитику

💾 Если хочешь войти в Data Science — учи не всё подряд, а по этой карте.

Изучай и цифры начнут работать на тебя.

#doc #cheatsheet