Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
logzip — утилита для сжатия логов перед анализом в LLM. Вместо того чтобы отправлять в Claude/GPT сырые 10 МБ лога, мы сжимаем его до 3.4 МБ (−58%), сохраняя полную читаемость и видимость ошибок. Статья рассказывает о проблеме (Lost in the Middle, переплата за мусорные токены), архитектуре на Rust, алгоритме Recursive BPE и реальном ROI: −$2,070 в год на API.
Практический эксперимент с Meshtastic: две Heltec ESP32 LoRa 32 V4, связь на 702 м в городской среде, разбор LoRa-настроек, ролей нод, MQTT и Python-мост к локальной LLM через Ollama.
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/
WSGI HTTP-сервер для UNIX. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gunicorn/
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Celery популярен. Модель prefork работает по умолчанию. Autoscale смотрится неплохим вариантом для любого воркера.Идея посмотреть, как выглядит механизм изнутри родилась давно, когда по работе сталкивался с проблемами у клиентов в отложенных задачах, но никаких артефактов или задокументированного аномального поведения не было. Это стартовая статья об архитектуре, моделях и масштабировании Celery.
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Простая библиотека для создания HTTP запросов. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/requests/
MCP-серверы не умеют в авторизацию, n8n не умеет в per-user токены, а OAuth-клиенты говорят на разных диалектах. Рассказываем, как один Auth Proxy перед FastMCP Gateway закрыл все три проблемы — и почему в итоге бот переехал на LangGraph Архитектура, грабли и код
WebAssembly можно использовать как способ расширять Python без нативной сборки под каждую платформу: упаковать Wasm-модуль внутрь библиотеки, запускать его через wasmtime-py и ускорять участки, где чистый Python уже не справляется. Но за удобной схемой быстро проявляются неочевидные детали: store, линейная память, знаковые указатели, ручное копирование данных и риск записать их совсем не туда. В статье разберёмся, где Wasm действительно полезен для Python и почему работа с таким API требует особой аккуратности.
Когда вы пишете loss.backward() в PyTorch, ваш autograd делает то, что 200 лет считалось математической ересью: оперирует бесконечно малыми как настоящими числами.В 1960 году Абрахам Робинсон формализовал эту «ересь» в виде нестандартного анализа.В этой статье мы разберём, как математики изгнали, а затем вернули бесконечно малые, что такое гиперреалы и монады, а затем реализуем эту идею в коде.
Наш путь активной работы с очередями RabbitMQ начался с классического Celery. Осознав критичность низкоуровневого контроля системы, принялись работать с aio-pika. Но и этот уровень слишком местами сложный (далее расскажу почему), и нашли отличное решение, на текущий момент, в лице FastStream. Сразу оставлю такую пометку, что каждый инструмент подходит для решения своей задачи. Мы больше хотели сделать акцент на удобство и скорость разработки относительно затрачиваемого времени на миграции решений.
Сегодня доступны отличные недорогие модели для кодинга и архитектуры. Например, GLM-5.1 (реферальная ссылка +10% бонус на пополнение) умеет генерировать, рефакторить, отлаживать код, строить архитектуру – в десятки раз дешевле фронтит моделей или вообще бесплатно при локальном развёртывании.Но у всех таких моделей часто есть общая слепая зона: они не видят результат своей работы. В этой статье я рассказываю, как "научить модель видеть".
System Prompt учит модель что говорить, Skills — как проверить сказанное, MCP Tools — как сделать это в реальном мире. Разбираем трёхуровневую архитектуру на примере бота техподдержки с валидацией ссылок.
Have you ever wondered how machine learning models actually work with text? After all, these models require numerical input, but text is, well, text. Natural language processing (NLP) offers many ways to bridge this gap, from the large language models (LLMs) that are dominating headlines today all the way back to the foundational techniques of […]