This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
def paradox(n):
def f(x):
return ((x * x) % n + x) % n
slow = fast = 0
while True:
slow = f(slow)
fast = f(f(fast))
if slow == fast:
return slow
print(paradox(31337))
На первый взгляд — простой цикл с двумя указателями: slow и fast.
Но на деле это алгоритм Флойда ("заяц и черепаха"), используемый для нахождения цикла в псевдослучайной последовательности.
📌 Функция f(x):
Простая квадратичная функция, по сути — генератор псевдослучайных чисел по модулю n.
📌 Что происходит:
slow движется на 1 шаг за итерацию: f(x)
fast — на 2 шага: f(f(x))
Как только slow == fast, цикл найден — значит, последовательность начала повторяться.
🔍 Почему это парадокс?
Потому что вы начинаете с 0, вычисляете кучу якобы "случайных" значений, и внезапно обнаруживаете цикличность в хаосе.
Вы не знаете длину цикла, период или точку входа, но находите пересечение без хранения всей истории.
💡 Эта техника используется в:
криптографии (Pollard's rho для факторизации),
генерации чисел,
распознавании псевдопериодов,
хаотических системах.
🎯 Челлендж для продвинутых:
Измените f(x) на pow(x, 3, n) — как это повлияет на цикл?
Реализуйте поиск начала цикла и длины периода, используя Флойда + Брента.
Придумайте, как использовать это для взлома слабых генераторов случайных чисел.
🧠 Эта задача не просто про числа — она про границу между случайным и детерминированным.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎮 Учимся Python прямо в бою — в Steam бесплатно раздают CodeStrike!
Это не просто игра — это шпионский экшен, где ты решаешь всё кодом.
В CodeStrike ты — элитный агент, действующий в мире, захваченном ИИ и алчными корпорациями.
💻 Что тебя ждёт:
• Пишешь Python-код
• Ломаешь системы, обходишь ловушки, взрываешь и взламываешь
• Программируешь поведение героя в реальном времени
• Участвуешь в гонках, сражениях и выживании — только с помощью кода
Это как если бы *Metal Gear* встретился с *LeetCode* — но весело.
🐍 Прокачай Python, даже не замечая, как учишься.
⚡ Вкатиться можно здесь: https://store.steampowered.com/app/3444170/CodeStrike__Python_Practice_Adventure_Game/
@pythonl
Это не просто игра — это шпионский экшен, где ты решаешь всё кодом.
В CodeStrike ты — элитный агент, действующий в мире, захваченном ИИ и алчными корпорациями.
💻 Что тебя ждёт:
• Пишешь Python-код
• Ломаешь системы, обходишь ловушки, взрываешь и взламываешь
• Программируешь поведение героя в реальном времени
• Участвуешь в гонках, сражениях и выживании — только с помощью кода
Это как если бы *Metal Gear* встретился с *LeetCode* — но весело.
🐍 Прокачай Python, даже не замечая, как учишься.
⚡ Вкатиться можно здесь: https://store.steampowered.com/app/3444170/CodeStrike__Python_Practice_Adventure_Game/
@pythonl
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
import dis
def explain_bytecode(fn):
print(f"Анализ байткода функции: {fn.__name__}\n")
dis.dis(fn)
Пример:
def tricky(x):
return x * 2 + 1 if x > 0 else x - 1
explain_bytecode(tricky)
Этот хак показывает байткод Python-функции, позволяя заглянуть под капот интерпретатора. Используется для:
• отладки «странного» поведения функций
• анализа производительности на уровне Python VM
• изучения, как Python интерпретирует тернарные выражения, замыкания, генераторы и т. д.
Модуль dis встроен в стандартную библиотеку и часто игнорируется — но это мощный инструмент для продвинутых разработчиков и авторов интерпретаторов.
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤖 AI, который сам пишет код — умный агент на базе LangGraph
Проект находится в активной разработке и уже умеет автоматизировать весь цикл: от планирования проекта до генерации кода. Всё построено на надёжных multi-agent workflow'ах с использованием LangGraph.
🚀 Что делает агент:
🧠 Понимает задачу и строит план
AI-архитектор анализирует требования и создаёт пошаговый план разработки.
💻 Генерирует и редактирует код
Dev-агент аккуратно применяет изменения в кодовой базе, редактируя конкретные файлы.
🔁 Разделяет роли — надёжнее работает
Отдельные агенты для планирования и реализации — меньше ошибок и больше контроля.
🧬 Понимает структуру проекта
Использует tree-sitter и семантический поиск, чтобы ориентироваться в коде как человек.
📦 Работает по шагам
Разбивает задачи на мелкие изменения — удобно для review и безопасно для CI.
💡 Если интересуешься автоматизацией разработки, AI-помощниками и мультиагентными системами — стоит попробовать уже сейчас.
▪ Github
@pythonl
#AI #AutoCoding #LangGraph #DevTools #MultiAgent #CodeAutomation
Проект находится в активной разработке и уже умеет автоматизировать весь цикл: от планирования проекта до генерации кода. Всё построено на надёжных multi-agent workflow'ах с использованием LangGraph.
🚀 Что делает агент:
🧠 Понимает задачу и строит план
AI-архитектор анализирует требования и создаёт пошаговый план разработки.
💻 Генерирует и редактирует код
Dev-агент аккуратно применяет изменения в кодовой базе, редактируя конкретные файлы.
🔁 Разделяет роли — надёжнее работает
Отдельные агенты для планирования и реализации — меньше ошибок и больше контроля.
🧬 Понимает структуру проекта
Использует tree-sitter и семантический поиск, чтобы ориентироваться в коде как человек.
📦 Работает по шагам
Разбивает задачи на мелкие изменения — удобно для review и безопасно для CI.
💡 Если интересуешься автоматизацией разработки, AI-помощниками и мультиагентными системами — стоит попробовать уже сейчас.
▪ Github
@pythonl
#AI #AutoCoding #LangGraph #DevTools #MultiAgent #CodeAutomation
💎 Quadratic — электронные таблицы нового поколения с кодом и ИИ. Проект предоставляет гибридную среду, где формулы, Python и SQL работают бок о бок, позволяя анализировать миллионы строк прямо в браузере без потерь производительности.
Особенность инструмента — технологичный стек (Rust, WebAssembly, WebGL). Интерфейс с поддержкой 60 FPS и масштабированием как в Figma делает работу с большими данными неожиданно плавной.
🤖 GitHub
@pythonl
Особенность инструмента — технологичный стек (Rust, WebAssembly, WebGL). Интерфейс с поддержкой 60 FPS и масштабированием как в Figma делает работу с большими данными неожиданно плавной.
🤖 GitHub
@pythonl
🔍 Что такое PUBG Cheat?
Это образовательный инстурментов для анализа работы PUBG с набором читов, включающий Aimbot, ESP, Wallhack, Radar, No Recoil и HWID Spoofer.
Работает на Windows 10/11, поддерживает Streamer Mode и идеально подходит для изучения внутренней механики игры. Предназначен для исследований безопасности, а не для нарушения правил игры.
🎯 Особенности Aimbot
Aimbot обеспечивает высокую точность и гибкость:
- Вкл/Выкл: Активация одной кнопкой.
- Сохранение цели: Удержание прицела на противнике.
- Aimlock: Постоянное отслеживание врагов.
- Предугадывание: Корректировка на движение и полет пули.
- Игнор нокаутов: Пропуск уже поверженных.
- Контроль отдачи: Стабилизация при стрельбе.
- Сглаживание: Естественные движения прицела.
- Визуализация: Отображение зоны FOV, прицела и целей.
⚠️ Важно
Этот инструментарий создан для образовательных целей и исследований безопасности. Использование читов в PUBG нарушает правила игры и может привести к бану. Будьте ответственны!
🔗 Подробности: Исходный код и описание доступны на GitHub: https://github.com/pubg-undetected/pubg-cheat
#PUBG #AppSec #SecurityResearch
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎮 Mopad — геймпад в Marimo-ноутбуках
Mopad — это anywidget для Marimo, который позволяет получать данные от геймпада в реальном времени. Идеально подходит для:
• интерактивного анализа данных
• создания мини-игр
• любых приложений, где важен живой отклик от контроллера
🔹 Возможности:
- 🔍 Автоматическое определение геймпада — не нужно жать кнопку для подключения
- 📈 Реакция в реальном времени — видите статус подключения и нажатия
- 🕒 Точное время — миллисекундная точность событий
- 🕹️ Поддержка любых кнопок — работает с любым Bluetooth-геймпадом
🧪 Вы получаете
🔗 Репозиторий
@pythonl
Mopad — это anywidget для Marimo, который позволяет получать данные от геймпада в реальном времени. Идеально подходит для:
• интерактивного анализа данных
• создания мини-игр
• любых приложений, где важен живой отклик от контроллера
🔹 Возможности:
- 🔍 Автоматическое определение геймпада — не нужно жать кнопку для подключения
- 📈 Реакция в реальном времени — видите статус подключения и нажатия
- 🕒 Точное время — миллисекундная точность событий
- 🕹️ Поддержка любых кнопок — работает с любым Bluetooth-геймпадом
🧪 Вы получаете
dict
, который автоматически обновляется при каждом действии на геймпаде. Можно использовать это для управления визуализациями, запусков функций или даже игр прямо в ноутбуке.🔗 Репозиторий
@pythonl
🧠 16 июня все самое важное в мире технологий ищите в Санкт-Петербурге!
В ТехноХабе Сбера состоится большая сессия в рамках серии мероприятий международной конференции AI Journey.
Именно здесь соберутся лидеры AI-индустрии из разных стран, чтобы обсудить реальные кейсы внедрения AI, архитектуры нового поколения, крутой апгрейд нейронки GigaChat, самое свежее в исследованиях GenAI и то, что уже завтра станет новым стандартом!
📌 Подключайтесь к трансляции, чтобы не отставать от будущего.
В ТехноХабе Сбера состоится большая сессия в рамках серии мероприятий международной конференции AI Journey.
Именно здесь соберутся лидеры AI-индустрии из разных стран, чтобы обсудить реальные кейсы внедрения AI, архитектуры нового поколения, крутой апгрейд нейронки GigaChat, самое свежее в исследованиях GenAI и то, что уже завтра станет новым стандартом!
📌 Подключайтесь к трансляции, чтобы не отставать от будущего.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎥 Self Forcing: генерация видео в реальном времени с RTX 4090
Новая техника Self Forcing позволяет обучать видеодиффузионные модели "думать как на инференсе" ещё во время обучения.
🧠 Что делает:
▪️ Имитирует autoregressive-инференс с KV-кэшированием прямо во время обучения
▪️ Устраняет расхождение train/test distributions
▪️ Достигает качества SOTA-моделей, но с реальным временем генерации
▪️ Работает даже на одной RTX 4090
⚙️ Требования:
• GPU с 24 GB+ памяти (4090 / A100 / H100 протестированы)
• Linux
• 64 GB RAM
• Другие конфигурации могут работать, но не проверялись
📌 Выход: стриминговое видео — кадр за кадром, без задержек, на одном потребительском GPU.
💡 Self Forcing — шаг к видеогенерации без лага и мегакластеров.
📦 Основан нп Wan 2.1
💻 Требования: минимум 24 ГБ VRAM и 64 ГБ RAM
🧪 Код открыт, всё работает (пока) только под Linux
https://github.com/guandeh17/Self-Forcing
@pythonl
Новая техника Self Forcing позволяет обучать видеодиффузионные модели "думать как на инференсе" ещё во время обучения.
🧠 Что делает:
▪️ Имитирует autoregressive-инференс с KV-кэшированием прямо во время обучения
▪️ Устраняет расхождение train/test distributions
▪️ Достигает качества SOTA-моделей, но с реальным временем генерации
▪️ Работает даже на одной RTX 4090
⚙️ Требования:
• GPU с 24 GB+ памяти (4090 / A100 / H100 протестированы)
• Linux
• 64 GB RAM
• Другие конфигурации могут работать, но не проверялись
📌 Выход: стриминговое видео — кадр за кадром, без задержек, на одном потребительском GPU.
💡 Self Forcing — шаг к видеогенерации без лага и мегакластеров.
📦 Основан нп Wan 2.1
💻 Требования: минимум 24 ГБ VRAM и 64 ГБ RAM
🧪 Код открыт, всё работает (пока) только под Linux
https://github.com/guandeh17/Self-Forcing
@pythonl
🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/python_job_interview
Linux: t.me/linuxacademiya
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://yangx.top/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://yangx.top/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://yangx.top/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://yangx.top/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/python_job_interview
Linux: t.me/linuxacademiya
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://yangx.top/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://yangx.top/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://yangx.top/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://yangx.top/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
💬 Как это работает:
• Слушает микрофон через pyaudio
• Реагирует на два быстрых хлопка подряд
• Открывает браузер или помощника
Возможности зависят только от фантазии:
• Включай музыку или YouTube по хлопку
• Открывай рабочий дашборд при запуске ПК
• Управляй умным домом — включай свет или открывай дверь хлопком
Чтобы понять, как "выглядит" хлопок в аудиосигнале, разработчик записал его и провёл преобразование Фурье. Оказалось, что основная энергия хлопка сосредоточена в диапазоне 1.4–1.8 кГц. Дальше был настроен полосовой фильтр, чтобы выделять только этот диапазон и отсекать шум.
После фильтрации система отслеживает пики в сигнале. Если зафиксировано три хлопка подряд с минимальным интервалом, автоматически запускается Chrome (или любая команда на ваш выбор).
Реализуется в реальном времени — просто и удобно для управления без рук!
▪ Github
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM