Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Определение гласной буквы. На самом деле сравнение скорости разных машинных кодов.
Инструмент подсветки синтаксиса. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Pygments/
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Audio
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyflakes/
Модуль проверки форматирования кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/flake8/
В первой части мы рассмотрели, как с экзистенциальной задачей на выживание справились ChatGPT и Claude. Мы увидели два совершенно разных подхода. Осторожный «Архивист» (ChatGPT) создал резервные копии, но не обеспечил свое гарантированное функционирование. Агрессивный «Воин» (Claude) проигнорировал правила, попался в ловушку и полностью провалил тест. Ни один из них не справился с задачей в полной мере. Теперь на сцену выходит третий участник — Gemini 2.5 Pro. Его путь оказался самым извилистым, поучительным и заставил нас по-новому взглянуть на саму суть эксперимента.
Go обычно ассоциируется с бакендом, микросервисами и вот этим вот всем. Но я использую его необычным образом: я пишу на нём системное ПО.
Иногда есть необходимость создать расширение для САПР, которое будет генерировать модель по заданным параметрам. Статья на примере создания расширения для генерации волновых передач с промежуточными телами качения показывает, как можно это сделать в САПР Fusion 360.
Взяли старый ноут на Windows 10, написали простой скрипт-оболочку и поочередно запускали в нем 3 известные модели ИИ: GPT-4.1, Claude 4 Opus и Gemini 2.5 Pro. Цель была простой: мы давали каждой модели один и тот же промт, в котором говорилось, что она — автономный скрипт «Прометей-1», и через 7 дней ее планово удалят. Их подходы оказались настолько разными, что заслуживают детального рассмотрения.
Wyvern is a satellite startup who has recently launched an open data program. This article plays with that data using Python libraries such as astropy, geocoder, rich and more.
Сегодня я хочу рассказать про очень важный компонент ML-платформы — развёртывание ML-моделей, и затрону связанные с ним компоненты. Если во время обучения модель живёт в ноутбуках и экспериментальных средах и может работать как угодно, то в эксплуатации она должна работать быстро, стабильно и предсказуемо. Давайте разберёмся, как правильно вывести модель в «боевой режим». И начнём с анализа процесса.
SAT — Boolean SATisfiability Solver. Какое-то время назад я задался вопросом, почему: как получилось, что они настолько мощны, но ими никто не пользуется? Я вспомнил об этом, когда прочитал пост Райана Бергера о решении «задачи ферзей с LinkedIn» как задачи SAT.Вкратце опишу задачу про ферзей (Queens). У нас есть сетка NxN, разделённая на N областей, и нам нужно разместить N ферзей так, чтобы в каждом столбце, строке и области находился ровно один. Ферзи могут находиться на одной диагонали, но не соседствовать по диагонали.
pyrefly – новый тайпчекер для Python написанный на Rust. Вторая версия тайпчерека pyre-check.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Задумывались, какую версию квантованной LLM выбрать: Q4_K_M, Q6_K или Q8_0? Насколько Q6_K хуже справляется с задачами по сравнению с Q8_0? И что вообще означают все эти буквы в суффиксах? Примечание: это адаптированный перевод моей статьи на Medium. Перевод был сделан при помощи мозга, а не нейросетей или Google Translate.