Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
В этой статье я хочу поделиться опытом создания полностью локального AI-ассистента на основе Microsoft Phi-3-mini — компактной, но мощной модели, способной анализировать данные из CSV, JSON и TXT файлов. Весь проект представляет собой набор Python-скриптов с открытым исходным кодом, которые автоматизируют установку и предоставляют интуитивно понятный чат-интерфейс.
Paradox: что если заменить финансовые рынки математической моделью? В статье я смоделирую экономику блокчейн-протокола, где цена токена вычисляется по формуле, и покажу, как разные стратегии поведения влияют на доходность участников. Полный разбор механики и результатов.
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Я занимаюсь разработкой и поддержанием инструментов тестирования, которыми пользуется весь банк. Сегодня я хотел бы поделиться опытом сбора технических метрик pytest и их анализа в целях выявления узких мест и ускорения выполнения тестов.
PySpark handles large datasets but its syntax has a steep learning curve. PySpark SQL solves this by enabling familiar SQL-style DataFrame operations. This walkthrough teaches you everything from loading data to window functions and pandas UDFs.
asyncio changes are often overlooked, in the latest 3.14 release there are 3 new asyncio features and changes.
MSK144 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2016 году для проведения связей через метеорное рассеивание.В предыдущей части были рассмотрены общие характеристики протокола, а также алгоритмы, формирующие сигнал. В этой части статьи рассматриваются механизмы детектирования и декодирования сигналов в протоколе MSK144. Статья может быть интересна радиолюбителям и людям, интересующимся темой цифровой обработки сигналов.
AI генерирует тесты, но 95% из них не работают — галлюцинирует классы, путает поля, использует несуществующие API. Знакомо? Мы в отделе RAPID прошли через это на проекте с биржевым протоколом TWIME. Делимся итеративным подходом: как за 3 шага превратить хаос из 307 тестов в 109 работающих. С конкретными промптами, метриками и выводами.
Представьте опытного трейдера: наверняка он не говорит котировками и не рассказывает про индикаторы — он просто говорит «сильный тренд», «пробой уровня» или «ложный отскок». Для него график это язык: свечи, объёмы и уровни складываются в понятные фразы о том, что сейчас происходит на рынке. Именно от этой человеческой интуиции я и отталкивался в своём эксперименте.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Мы детально разобрали природу проблемы и изучили арсенал методов. Теперь перейдем к самому важному — практическим результатам. Я протестировал каждый подход на реальной задаче создания инфографики "Agentic AI Explained" и готов показать, что действительно работает.
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
There’s a proposal, PEP 810 – Explicit lazy imports for Python to natively support lazy importing starting in Python 3.15. However, it has not been accepted yet, and even if it is accepted, 3.15 is a year away. What do we do now?
Audio
Рассматриваются встроенные в Python возможности декларативного программирования и их развитие в библиотеках SQLAlchemy, NumPy, Pandas. Показывается применение трех видов декларативного программирования с помощью библиотеки DecPy: аналогов SQL, QBE и Prolog. В том числе приводятся рекурсивные запросы.
Представьте инженера по добыче на центральном объекте в Permian Basin, которому до рассвета нужно успеть десятки дел. Одна скважина работает ниже нормы. Для другой нужно принять решение о капитальном ремонте. Данные разбросаны по электронным таблицам, SAP, PDF‑документам и полевым логам. Знакомая ситуация?
Не секрет, что своей нынешней популярности язык Python добился благодаря огромной экосистеме библиотек и тому, насколько он упростил работу в столь разных сферах как машинное обучение и информационная безопасность. Этот успех стал возможен во многом благодаря возросшей вычислительной мощности компьютеров и либерализации требований к работе с памятью. Тем не менее, базовая экологическая ниша Python, в которой он съел PHP и не даёт как следует закрепиться Golang – это автоматизация рутинных задач, скрипты и в целом чёрная работа на бэкенде.