Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Я работаю в компании, которая разрабатывает и продаёт систему электронной очереди. Пришёл недавно, успел написать веб-клиент для их очереди — общение по SOAP, веб сайт, талоны с QR кодом, ничего особенного. Потом руководство поставило задачу: интегрировать физическое табло с вызовом клиентов через веб. Старое десктопное приложение как-то умеет зажигать на нём цифры — надо сделать то же самое, но из веба.Окей, задача понятная. Первым делом пошёл к тем, кто делал это приложение.
Но очень быстро оказывается, что настоящая сложность не в самих задачах, а в инфраструктуре вокруг них.Сначала хочется просто запускать код в фоне. Потом появляются ретраи, таймауты, логирование, контроль выполнения. Ещё чуть позже всплывают совсем неприятные вопросы: что делать с пропущенными запусками после рестарта, как не дублировать задачи и где вообще должна жить логика планирования.В какой-то момент становится очевидно:
Во второй части мы сделали консольный чат с циклом и system prompt. Но у него был пробел: каждый запрос шёл к модели независимо, без контекста предыдущих реплик. В третьей части добавляем историю сообщений — и чат наконец начинает помнить разговор.
Давайте рассмотрим реализацию конвеевской игры «Жизнь» при помощи графической карты. Я хочу поэкспериментировать с разными библиотеками и методиками, чтобы понять, как обеспечить наилучшую производительность. Начнём мы с простого и постепенно будем повышать сложность.Игра «Жизнь» — это простой клеточный автомат, поэтому она должна хорошо поддаваться GPU-ускорению.
Недавно перед нами встала задача быстро реализовать микросервис для конвертации видео. Стандартным решением для таких целей является FFmpeg, который умеет читать файлы чанками (запросы HTTP Range) с URL и выводить результат в stdout. Поэтому я решил попробовать подход с потоковой конвертацией.Важно уточнить, что под «потоковой обработкой» здесь подразумевается передача данных в виде последовательности чанков (Chunked Streaming), а не классический Continuous Streaming, как в случае с live-видео.
Это продолжение предыдущей публикации про реставрацию ruGPT3XL. После того, как удалось получить стабильную и рабочую версию мне захотелось решить одну старую проблему, которая меня в ruGPT3 моделях очень беспокоила, это проблема маленького контекста в смешные 2k токенов. Решил поднять контекст до 8k.
Векторные базы в агентной архитектуре и как изменятся вопросы на собеседованиях в 2026 Будут рассмотрены ключевые архитектурные вызовы при проектировании систем на основе AI-агентов и mcp серверов, а также роль фреймворков вроде LangChain и LangGraph в этом контексте. Далее глубоко разберем, чем отличаются популярные векторные базы данных, когда какую выбрать, и как работают их внутренние механизмы — HNSW, IVF, similarity, сегментация и лайфхаки "приготовления" рага.
AI агенты и до С доведут: как proof of concept на micropython превратился в устройство с предзаказами.
Имитация движений: как научить робота повторять движения, используя нейросеть для генерации траектории.
Модели вроде YOLO и RF-DETR обычно работают по одной и той же схеме: на вход подается изображение, на выходе мы получаем предсказания объектов.Такой подход удобен и хорошо работает для картинок. Но видео — это не просто набор независимых кадров.
Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/
MCP выглядит как удобный способ структурировать LLM-приложение, но за это приходится платить. При этом попытки «ускорить систему» через C++, IPC или смену сериализации не всегда дают ожидаемый результат. В статье разбираю, где на самом деле возникает latency и почему архитектура оказывается важнее, чем выбор технологий.
Mistral 7B — одна из лучших открытых моделей на тот момент — на русском ошибался в склонениях, плохо следовал русскоязычным промптам и терял смысл в длинных диалогах. Стало понятно: придётся дообучать самим.
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.
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.