Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Я успел поработать с конфигами во всех видах: INI-файлами в legacy-проектах, переменными окружения в Docker-контейнерах, YAML с шаблонами в Helm, pydantic-моделями в свежих сервисах, Vault и Consul в инфраструктуре покрупнее. Это третья статья о конфигурациях в Python — в предыдущих я разобрал, как мы дошли до жизни такой и почему это не устраивает меня и мою команду.
Я дообучил открытую модель на 4 млрд параметров на русских задачах за несколько сотен рублей аренды видеокарты и честно сравнил её с YandexGPT, GigaChat и открытыми аналогами, в том числе на задачах, которых не видела ни одна модель. На своих задачах 84,5% точности и почти две трети потока на автоматике при 95% правильных решений, на чужих верхняя группа, но не лидер. Плюс грабли, на которые стоит не наступать, и метрики, которые стоит требовать от подрядчика. Модель и код открыты.
В настоящий момент я работаю над проектом по детекции дефектов дорожно‑транспортной инфраструктуры. Находимся на самом начальном этапе, подбираем модели для детекции.Мы начинали работы с моделями детекции — как‑то по инерции с предыдущего проекта. Но этого опыта и знаний (а также обученных ранее моделей) оказалось недостаточно для решения поставленных задач.
В этой статье расскажу про инженерную часть: как он устроен внутри и на какие грабли мы наступили, пока доводили его до прода. Статья будет полезна разработчикам, кто пишет свой MCP-сервер или тулы под function calling, кто проектирует контракты инструментов для LLM, и просто всем, кому интересно, что ломается на стыке LLM и гео.
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
ㅤ
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Monte Carlo simulations (or methods) is the technique of applying randomness and the Law of large numbers to the solution of various scientific and engineering problems.
Большинство владельцев сайтов, на которых можно извлечь хоть какую-то пользу от регистрации, рано или поздно сталкиваются с фродом. В этой статье я опишу как построить ML модель на Catboost для анализа “человечности” email адреса и подсчета скоринга. В статье по шагам разбираю весь путь: подготовку и разметку датасета, генерацию синтетических примеров, feature engineering, n-граммы и словари имён.
Можно ли позаимствовать у мозга мухи способ накапливать индивидуальный опыт — и использовать его для персонализации прогнозов? Я backend-разработчик и начинающий в ML. Исследуя предсказание пищевых срывов, я взял фрагмент коннектома дрозофилы, отделил общую модель от персональной памяти и проверил конструкцию на синтетических данных.Получилось интереснее, чем просто перенести биологическую аналогию в Python: память улучшила ошибку вероятностного прогноза внутри одной модели, и пока что убедительного преимущества над градиентным бустингом не получено. Рассказываю, как устроен мой эксперимент.
Talk Python interviews László Kiss Kollár and Pablo Galindo Salgado, key contributors to the new sampling profiler code named “Tachyon” which has been added to Python 3.15.
Хороший дизайн системы это не про идеальную архитектуру. Это про подходящие именно к твоей ситуации компромиссы и решения. Про путь, который ты должен пройти. Автоматизация процесса печати PDF-файлов в конструкторском бюро, выпускающем сотни комплектов разнокалиберных чертежей, решает множество неочевидных задач. А еще при разработке решения может оказаться что в действительности всё не так, как на самом деле.
В сентябре я каждый день почему-то вспоминал поговорку “от работы дохнут кони, ну а я бесмертный пони”. Сделано было просто куча всего! Новые релизы, библиотеки, крутые фичи, доклад на конференции. А еще наше сообщество сделало кучу интересных проектов в опенсорсе. С меня как всегда статья без нейрослопа и ИИ, с вас как всегда интересные комментарии и лайки! А вот тут ссылка на прошлый дайджест за август.
В салонах красоты администраторы вручную обрабатывают записи клиентов к специалистам. Если сотрудник занят или отлучился, пропущенный звонок превращается в упущенную выручку.В статье соберём решение, которое автоматически записывает клиентов к мастерам по телефону без участия персонала.
Ни для кого ни секрет, что в последние несколько лет в военном деле произошла т.н. революция дронов, заключающаяся (внезапно) в использовании дронов для поражения военной техники и живой силы противника. И в отличии от предыдущих революций, опиравшихся в основном на высокие технологии и не менее высокую цену изготавливаемой продукции, FPV-дроны делают ход козлом и берут не столько технологичностью, сколько копеечной стоимостью, благодаря которой такой агрегат не только может выносить технику, превосходящую его по стоимости в тысячи раз, даже снаряд ПВО порой стоит значительно дороже. И если военная техника кое-как пытается противостоять новой угрозе, обрастая антидроновыми "зонтиками" и "усами", обвешиваясь активной защитой и антидроновыми турелями, то вот с переносными средствами защиты, способными спасти пехотинца, все не так радужно.