Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
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.
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