Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Два месяца назад я выложил первую версию MCP для КОМПАС-3D. Реакция была предсказуемая: “круто для демо, но в реальной работе не взлетит”. Тогда они были правы.Сейчас агент получает задачу, строит 3D-деталь, добавляет отверстия, проверяет дерево построения, сохраняет документ и возвращает скриншот.
WSPR — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) в 2008-2009 годах, с целью исследования распространения радиосигналов от коротковолновых передатчиков малой и сверхмалой мощности. В этой статье будут рассмотрены устройство и принципы работы протокола.Статья может быть интересна радиолюбителям, как знакомым, так и не знакомым с WSPR, а также тем, кто хочет понять устройство этого протокола.
Это инервью Гвидо ван Россума с core‑разработчиком Python Бреттом Кэнноном, в котором они обсудили начало и развитие карьеры Бретта как программиста и активного участника сообщества разработчиков Python, развитие самого языка, сложность управления большим сообществом, кризис PEP 572 >:=, выход Гвидо на пенсию в 2018 г. и к чему это привело.
Здесь мы рассматриваем фабрики в тестировании. На очень элементарных примерах, с использованием языка python и инструментов Django, pytest, factory_boy.
This article explores three tools for DataFrame portability in Python: Ibis, Narwhals, and Fugue. Learn when to use each to write code that runs across multiple backends.
What you need to know before putting a Django project that uses SQLite in production. This is part 5 of a series that includes information on write-ahead logging, locking errors, performance, and more.
Roman built Smello, an open-source tool that captures outgoing HTTP requests from your Python code and displays them in a local web dashboard. Learn why he did it and how he uses it to debug API access.
Панель отладки и профилирования Django приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/
Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/
What’s a friendly class? One that accepts sensible arguments, has a nice string representation, and supports equality checks. Read on to learn how to write them.
Сегодня я расскажу, как мы сделали самый быстрый и самый семантически корректный фреймворк для создания апишек на Джанго. Поговорим про конкурентов, покажу очень крутые интеграции, поделюсь своей философией и правилами, которые использовались для создания фреймоврка, ну накину на вентилятор для интереса.
В этой статье продолжаем борьбу с фильтрами по дате в Apache Superset. Сегодня разберем, как реализовать подобие логики remove_filter в старых версиях (до 5), чтобы виртуальный датасет не оборачивался фильтрами.
С помощью Python провел исследование космических адресов Алисы Селезневой. Вокруг нее было так много планет, неплохо исследованных, а посетила она только малую часть из них.
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Python IMAP для людей. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/imbox/
Существует стереотип, что современная наука об экзопланетах — это прерогатива NASA и ученых с миллионными грантами. Мы — команда обычных школьников и наш наставник — решили доказать, что для открытия новых миров достаточно ноутбука, Python и понимания того, что Машинное Обучение (ML) без физики — это просто генератор случайных чисел.Это история проекта ExoLogica AI: путь от сокрушительного провала на конференции до создания гибридного интеллекта, который видит то, что иногда пропускают профессиональные телескопы.
Простая библиотека для создания HTTP запросов. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/requests/
Все мы проходили через это: скармливаешь RAG‑системе сложный PDF на 50 страниц, а она в ответ либо галлюцинирует, либо вываливает на LLM простыню нерелевантного текста, съедая ваш бюджет на токены быстрее, чем вы успеваете сказать «GPT-4o». Проблема в том, что классический подход со статическим top_k — это костыль, который либо не додает контекста, либо вызывает у модели информационное «ожирение» (заполняет контекст нерелевантным мусором). Нашему RAG нужно помочь адаптироваться к безжалостной среде разрозненных документов!
Новый пайплайн аугментаций редко собирается за один раз: базовые кропы и отражения, потом куски из старых проектов, статей и соревнований — и в какой-то момент уже много трансформаций, а ясной логики выбора нет. Статья про то, как к этому подойти системно: зачем конкретная трансформация, что она симулирует, насколько сильно её включать и какое допущение о данных она закладывает.