Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Feature flags activate features for some users whilst hide them for others. They help you deploy code more often, work more collaboratively, get early feedback from colleagues and customers and separate deployment from feature activation.
A standard Django project involves working with multiple files and folders from the start. Let's see how the work with a Django project when we have only one file in project. This solution automatically transforms Django into a microservice-oriented async framework with "batteries included” philosophy.
For several Dutch municipalities, Django applications power the monitoring of both on-street and off-street parking transactions. What started as a straightforward tool for extracting data from parking facilities has evolved into a robust ETL platform with a feature-rich dashboard. This talk delves into how Django remains the backbone of our operations and why it continues to be the foundation of our business success.
We've all heard that we should test our software, but what happens when we don't? Sometimes, it leads to strange and unexplainable events.
Learn how to build resilient data pipelines with Django, Celery, and idempotent consumers. We'll dive into robust error-handling techniques and the role of idempotency in ensuring reliable and consistent data processing.
pyrefly – новый тайпчекер для Python написанный на Rust. Вторая версия тайпчерека pyre-check.
A talk on tried and tested patterns for building applications using Django and HTMX.
django-queuebie offers a synchronous command and event message queue to decouple, modularize and test complex Django business logic across internal apps without microservices.
Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12
Во втором докладе про поиск аномалий мы продолжим изучение наиболее популярных методов, сосредоточившись на Isolation Forest и PCA. Я объясню «на пальцах» как работают эти методы, а также, какие у них сильные и слабые стороны.
По мере увеличения объёма данных, структуры данных, занимающие много дополнительного места, становятся всё менее производительны и возникает вопрос: как оптимально сжать структуру данных по памяти, чтобы не потерять производительность основных операций на структуре. В докладе разберёмся со сжатыми структурами данных, их практической реализацией, а также посмотрим для каких задач их целесообразно применять.
Расскажу откуда вообще взялась идея, про сам суицид и как это дружит с машинным обучением. Основной доклад будет посвящен процессу создания датасета. В конце расскажу, когда и где можно будет взять датасет и что планируем делать дальше.
Как автоматизировать процессы в рекламном агентстве при помощи Python и какие продукты можно предложить рынку рекламы
Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев
В докладе я расскажу об особенностях и проблемах задачи поиска аномалий, разберу несколько наиболее популярных методов.
Рассмотрим основы работы спутниковой связи, включая ключевые принципы передачи данных через спутники. Поговорим о том, как Python может быть использован для автоматизации процессов в космической сфере.