Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Ретроспектива pet-проекта, который стал полигоном для отладки, архитектуры и оптимизации перед более сложными задачами в CV.
Когда объясняешь школьникам или студентам, как работает сортировка, графика говорит громче слов. Наверняка, в интернете полно обзоров и сравнительных анализов различных алгоритмов сортировки, но я не нашел ничего что объединяло бы самые популярные алгоритмы в одном сравнительном экстазе. Поэтому я написал визуализатор, который показывает в реальном времени, как разные алгоритмы сортируют один и тот же массив — одновременно.
Что, если я скажу, что для прошивки ESP8266/ESP32 не нужна Arduino IDE? Покажу, как с помощью портативных программ за 15 минут вдохнуть жизнь в ваш модуль: прошить MicroPython, помигать светодиодом и даже подключиться к Wi-Fi. Без установки гигабайтных программ и лишних телодвижений. Прошить и оживить
В статье рассматриваются технические аспекты разработки речевого тренажёра GolosAI, основанного на технологиях генеративного искусственного интеллекта и использовании больших языковых моделей (Large language models).
Распознавание автомобильных номеров (ANPR) — задача не новая. Существует множество коммерческих решений и open-source библиотек. Но что, если стандартные инструменты не не подходят? А что, если нам нужна система, которая будет молниеносно работать на обычном CPU, без дорогих видеокарт? Недавно я столкнулся именно с такой задачей.
После того как ваше веб-приложение попадает в продакшн, самый важный вопрос — а как оно работает прямо сейчас? Логи дают ответ постфактум, но хочется видеть проблемы до того, как пользователи начнут жаловаться.В этой статье я расскажу, как построил полноценную систему мониторинга для Peakline — FastAPI приложения для анализа Strava данных, обрабатывающего тысячи запросов в день от спортсменов по всему миру.
Чем популярнее становится FastAPI, тем сильнее критикуют Django. И не просто критикуют. Брезгуют? Пренебрегают? Всего понемножку. Всё чаще слышу, что Django — пережиток прошлого. Любой проект на Django — устаревший мусор. Любой «джанговод» — просто не знает, что тоже устарел. Объективно ли это? Нет, не объективно. Если отвёртка плохо забивает гвозди, это не значит, что отвёртки устарели — просто это не их задача.
Эта статья по сути является продолжением моей прошлогодней статьи, в которой я автоматизировал отклики на hh.ru. Кстати, если кому это интересно, тот проект до сих пор живой, недавно проверял :-) В этой статье я расскажу о том, как я сделал тоже самое, но для LinkedIn, и как тоже самое можете сделать вы, потратив примерно полчаса своего времени и 0 рублей (при соблюдении определенных условий, разумеется).
Всё началось с подготовки к финалу RuCode – масштабному соревнованию для всех увлечённых алгоритмическим программированием. Погружаясь в разбор заданий прошлых лет, мне кое-что совершенно случайно попало в руки, интересная задача: реализовать шахматы с "туманом войны" в консолиИдея показалась мне настолько вдохновляющей, что я решил пойти дальше, а что если превратить эту консольную головоломку в настоящую игру с графикой и той самой атмосферой тумана войны, который так знаком игрокам в стратегиях. Идея зацепила сразу, представьте классические шахматы, но с элементом неожиданности.
Многие начинающие разработчики обходят *args и **kwargs стороной, считая их чем-то необязательным или слишком сложным. Но на самом деле, понимание этого механизма — это качественный скачок в вашем умении писать чистый, масштабируемый и по-настоящему "пайтонический" код.
Модуль itertools мне известен многим вдоль и поперёк. Ну действительно, что там сложного? Пара функций вроде chain да product, и кажется, что ничего нового для себя уже не найти. Однако стоит копнуть глубже, и выясняется, что у itertools есть немало нюансов и даже новых возможностей, появившихся в свежих версиях. В этой статье рассмотрим многие функции itertools: от базовых до самых интересных
В этом материале я покажу, как всего за 30 минут встроить в ваш CI/CD пайплайн полноценное AI-кодревью и ассистента на базе открытого инструмента AI Review — без платных API и лишней инфраструктуры.
Эта статья — продолжение материала про универсальный прототип бэкенд-приложений. В ней я поделюсь практическим опытом написания тестов и покажу, как выбранная архитектура упрощает этот процесс.
Статья посвящена автоматической генерации видеороликов на основе нейросети Sora с автоматическим монтажём и созданием сюжета без участия человека.
Model Context Protocol (MCP) — это единый стандарт разработки API для сервисов, с которыми могут взаимодействовать LLM.В этой статье на простом примере разберем, как создать свой MCP-сервер и как использовать его в связке с LLM.
Недавно увидел на просторах телеграмма заметка о том как решать алгоритмические задачи на деревья. Вспомнил, что в свое время у меня тоже были некоторые наработки, при этом они непохожи на то что описывается по умолчанию в статьях и курсах. Поэтому делюсь ими с вами и очень рассчитываю на ваш фидбэк, вдруг вам эта информация пригодится во время подготовки к собеседованиям.
Я состою в айтишном чате — человек двести, может, чуть больше. Там всё как обычно: обсуждаем новости, спорим про фреймворки, кидаем мемы.Сообщений очень много, и когда новички приходят, пишут интро о себе — через пару минут их уже никто не видит, всё уходит в ленту. В какой-то момент стало интересно: можно ли эту проблему решить алгоритмом?Так появилась идея бота, который помогает людям знакомиться по интересам, а не случайно. В этой статье я расскажу, как мы с командой его сделали.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Могут ли игральные кости быть нечестными? Чтобы ответить на этот вопрос, недостаточно просто бросить кости пару раз. Нужны тысячи, а лучше сотни тысяч бросков. Делать это вручную — путь в никуда. Поэтому мы решили научить компьютер делать это за нас. В этой статье — история о том, как мы создали систему, способную распознавать игральные кости в реальном времени, и с какими трудностями столкнулись.