Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
В этой статье мы начинаем погружение в одну из фундаментальных тем цифровой обработки сигналов (ЦОС) — дискретное преобразование Фурье (ДПФ). Именно ДПФ служит математической основой для понимания более сложных методов спектрального анализа и является отправной точкой для изучения всех остальных видов преобразования Фурье в ЦОС.
Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/
Python 3.15 hits feature freeze with a built-in sentinel, PEP 829 lands, Pydantic forks httpx, and AI goes bug-hunting in C code.
Ларин Андрей. Старший разработчик, группа разработки IDP, Яндекс. Слайды: https://moscowpython.ru/meetup/111/inventing-temporal/
Модерируемая дискуссия со спикерами. Рассмотрим с разных углов как AI инструменты меняют мир разработки.
Сейчас всё больше рабочих задач имеет смысл не просматривать вручную, а сначала прогонять через ИИ. Закупки — хороший пример такой задачи. Проблема не только в том, чтобы открыть сайт ЕИС и вбить пару фильтров. Проблема в том, что нужно быстро понять: подходит закупка или нет, относится ли она к нужной теме, есть ли там нужные работы, стоит ли тратить время на документацию.
Наткнулся на старую веб-камеру, которая валялась без дела. Дешевый вариант с посредственным качеством. С такой камерой не стать звездой онлифанс. Но выкидывать жалко. Пришла в голову мысль — почему не соорудить управление жестами для компьютера?
Разбираю, как я отделил жизненный цикл задачи от владельца следующего действия, чтобы AI-агент видел не просто список дел, а очередь: что можно брать в работу, что ждет человека, что требует ревью и что заблокировано.
Масштабируемый, не блокирующий web-сервер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/tornado/
MacBook M3, 16 ГБ, никакого облака. Поставил свежую Gemma 4, написал инструмент: кидаешь картинку с графиком или таблицей — получаешь CSV. Три кейса из семи — идеально. На остальных модель начала врать, причём аккуратнее, чем говорила правду: вместо рваных реальных чисел подсовывала гладкие выдуманные. Разобрал по шагам — сетап на маке, грабли с llama.cpp, сам инструмент — и собрал карту, где локальному зрению можно верить, а где оно тихо галлюцинирует
В этой статье я шаг за шагом расскажу, как дообучить LLM под свою задачу. В качестве примера возьму open-source модель Qwen2.5-0.5B и дообучу её извлекать информацию из текста в формате JSON по заданной схеме. Сначала дам короткую вводную по этапам обучения языковых моделей, а затем перейдём к практике: подготовим данные, настроим LoRA, обучим модель в Colab и сравним метрики до и после — заодно проверим, насколько сильно модель забывает прежние знания. Рассказ будет сопровождаться кодом на Python
В восьмой части мы завершили изучение SVM и разобрались с Kernel Trick. Теперь пришло время познакомиться с деревьями решений — одним из самых популярных и интуитивно понятных алгоритмов машинного обучения. Идея дерева решений достаточно проста. Алгоритм последовательно задаёт вопросы о признаках объекта и, в зависимости от ответов, движется по ветвям дерева, пока не придёт к итоговому решению. Именно благодаря такой структуре деревья решений считаются одними из самых интерпретируемых моделей машинного обучения.
Claude Code — лучший кодинг-агент в мире. На наших задачах сливается систематически: знает запреты, нарушает в следующем PR.
Чтобы застраховаться, не нужно зеркалировать весь PyPI (это терабайты и постоянная синхронизация). Достаточно поднять лёгкий реверс-прокси на nginx. В этом гайде соберём такой с нуля — с кешированием и прозрачным переключением для pip.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
XML/HTML парсер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/beautifulsoup4/
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp