Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
В Python хватает инструментов для работы с временными рядами, но обычно приходится жонглировать тремя-четырьмя пакетами с разными API. Darts — библиотека, которая собирает всё в одном месте: статистические модели, градиентный бустинг, нейросети — и работает по знакомой схеме fit() / predict(). Сегодня разберём её подробно: что умеет, где удобна, как использовать в задачах.
В ходе этого материала вы узнаете: 1. Как сделать простой рендер на c# в MonoGame. 2. Что использовать, чтобы вызвать python из c#. 3. Почему пункт 2 - это плохая идея. 4. Как MonoGame игру сбилдить в web/html с помощью его форка KNI
Модель не обязана отвечать всегда. На мультиклассовой табличке (letter) я сравнил 3 способа отказа для CatBoost: maxprob, entropy/margin и conformal APS. Результаты — в risk–coverage кривых и таблице «coverage → ошибка», чтобы быстро понять, какой метод лучше “отбрасывает” ошибки отказами.
При плотной нагрузке счет за API легко превращается в постоянную и плохо прогнозируемую статью расходов, от которой уже сложно отмахнуться. В статье я покажу практичный компромисс: как развернуть собственную облачную LLM, которая укладывается в 16 ГБ видеопамяти, поддерживает инструменты и вызов функций, интегрируется с MCP-серверами и может использоваться как полноценный API-сервис для бэкенд-задач.
Fix Django’s case-sensitive unique constraint pitfalls by cleaning duplicates, adding Lower() constraints, and safely migrating with PostgreSQL CONCURRENTLY to avoid downtime.
PyPI — централизованный каталог Python-пакетов. Сегодня в нем более 865 тысяч проектов общим весом 36 терабайт.PyPI создал Ричард Джонс. В октябре 2002-го, в электричке, по дороге на работу в Мельбурн. Будет интересно
Сегодня расскажу о модели, которую мы построили для оценки реального эффекта промокодов. Главные вопросы: кому, какой, и зачем мы выдаем промокод. Спойлер: ответ нас удивил. И именно этот ответ стал главной причиной, по которой эту модель вообще стоило строить.
Как определить дистрибутив Linux? А что, если имеется только информация о пакетах, установленных на устройстве? История одного «велосипеда» или мы не нашли готового решения.Представьте, что вам нужно определить дистрибутивы, опираясь исключительно на установленные пакеты.
Мониторинг мониторинга - звучит как масло масляное. Ведь наш сервис должен быть надёжнее, чем объекты, которые он отслеживает. Расскажу, как мы дошли до 10 900 автоматических тестов (5100 на бэкенде и 5812 на фронтенде). Все цифры и технологии - строго из нашего репозитория . Без хайпа, только факты, код и архитектурные решения.
Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/
Я делаю локально работающего ИИ-агента и столкнулся с тем, что стандартный подход «закинуть текст в векторную базу, достать по косинусу» для долгоживущего агента не работает: контекст замусоривается, факты конфликтуют, ничего не забывается. Вместо этого реализовал графовую когнитивную память поверх одного файла SQLite
Как запустить AI code review по git diff на своей машине через Ollama - без облака и API-ключей? Установка, конфиг и пример отчёта.
В этой статье я расскажу, как мы применяли PSM (Propensity Score Matching) — статистический метод, который позволяет корректно сравнивать группы, уменьшая систематические различия между ними. Подробно разберу, как выровнять группы теста и контроля с помощью PSM, расскажу о типичных ошибках (например, утечке признаков), дам практические рекомендации по сбору и выбору фич для мэтчинга, а также покажу, как валидировать полученные результаты и оценить их достоверность.
Реализуем сервис семантического поиска на базе PostgreSQL с расширением PGVector. В статье: настройка БД через Docker, миграции Alembic, асинхронный слой на SQLAlchemy и API на FastAPI.