Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
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
В ML‑проектах проблемы часто начинаются не с выбора алгоритма, а с предобработки: один трансформер забыли применить к тестовой выборке, другой обучили до кросс‑валидации, третий сломался при передаче проекта коллеге. В статье разберём, как Pipeline в sklearn помогает собрать обработку данных и модель в единый воспроизводимый конвейер, снизить риск data leakage и упростить работу со сложными ML‑сценариями
Когда пишешь библиотеку, рано или поздно упираешься в движок. Не в красивый внешний интерфейс и не в обёртки, а в ту часть внутри, которая гоняет процесс по состояниям: что-то сгенерировал, проверил, решил, что делать дальше, повторил. Пара флагов, цикл while, большой if посередине, и через месяц вы уже сами не помните, какие переходы там вообще возможны и почему одна из веток недостижима.Недавно я собирал ровно такой движок и наткнулся на библиотеку, которая делает эту работу заметно аккуратнее. Называется pydantic-graph. Про неё почти не пишут, хотя на ней стоит весь pydantic-ai, агентский фреймворк от авторов Pydantic.
Мне стало любопытно: смогу ли я распарсить карту HotA и написать такой парсер, который сможет быстро отвечать на вопросы вроде: «Где можно выучить заклинание “Городской портал”?», «Где найти артефакт, например, Чёрный шар?», «Есть ли в тюрьме герой Джелу?» и всё в таком духе.А ещё я решил, что искать в интернете готовые спецификации скучно.
Дело моё — программы писать, а сходиться им положено с мастеровой грамотой: ГОСТами, СТО, спецификациями. Хочу спросить оракула в писарне про точный пункт — получаю складную околесицу со ссылками на то, чего никто не писал. Тогда я сложил себе doc-rag: местную снасть для извлечения премудрости из собственных свитков. Внутри — устройство, грабли, история про утраченный указатель и попытка рассказать всё это без единого заморского слова.
Я стал немного более GPU-rich. А это значит, что пора сдуть пыль со старого проекта)В этой части статьи мы создадим необходимую инфраструктуру, напишем простого агента, а также добавим нашему агенту MCP-инструменты.
Смотрели итоги прошедшего ICLR? Меня заинтересовала довольно провокационная статья от Эплов — ParaRNN. Казалось бы, параллельность РНН — это их главный недостаток, благодаря которому их заменили трансформеры (в большинстве задач).
Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/
Модульный поиск для Django. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-haystack/
Справочники МТР на крупных предприятиях ‒ это десятки тысяч строк вида «Кабель ВВГнг 3х2.5 кв.мм, серая изоляция, 100м», которые нужно разложить по атрибутам (тип, сечение, длина, цвет изоляции). Дубли, ошибки, разнородные форматы от разных поставщиков, почему это больная тема, а также подходы и методы решения, подробно разобраны в этой статье.
Telegram давно стал не только мессенджером, но и большой средой для сообществ: локальные чаты, профессиональные группы, каналы с комментариями, чаты по аренде, работе, продаже вещей, услугам и так далее. В какой-то момент у нас появилась техническая задача: сделать систему, которая умеет читать сообщения из Telegram-групп, проверять их по пользовательским правилам и отправлять уведомления, если найдено совпадение.
Полгода назад мы публиковали статью про то, как получили 3.3% WER для русского ASR с GigaAM. Замеры шли на пяти TTS-фрагментах из аудиокниг, что подтверждало тезис «специализация бьёт универсальность». С тех пор мы перемерили обе модели на реальных продакшен-записях и попали в три ловушки бенчмарка.Первый замер показал «GigaAM впереди Whisper на 7 pp». На тех же данных, после небольшой чистки, обе модели идут вровень. А на самом шумном клипе с реверберацией Whisper уходит вперёд на 19 pp. Э
В данной статье рассмотрено 5 разных алгоритмов машинного обучения, с наглядным сравнением их скорости работы на разном количестве аппаратных ресурсов.
В версии tcl/tk-9.0 добавлена возможность создавать изображения image из SVG-файлов (а значит и сохранять их в png-формате). Всё было хорошо до тех пор пока мне для статьи на сайте Tcler's Wiki ни потребовался флаг для кнопки переключения языка интерфейса