Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Изменения интерфейса мобильного приложения часто упираются не в сложность реализации, а в скорость релизного цикла: даже простые правки проходят через полный конвейер — разработку, рецензирование, сборку и публикацию. При высокой частоте изменений это увеличивает time-to-market, перегружает команду и делает быстрые итерации по интерфейсу практически невозможными.
Он говорит на гибриде: русская грамматика плюс английские термины плюс своеобразное произношение этих терминов плюс местами свой жаргон вроде "гошечки" и "крудошлёпа"
Год назад вышла статья о первой open source библиотеке для автоматического построения uplift-моделей Automatic Uplift Framework или же, сокращённо, AUF🐺. В ней мы рассмотрели основной функционал библиотеки с примерами кода. Прошел год, пришла пора рассказать о новшествах, а также о результатах применения библиотеки.
Для создания графического интерфейса для приложений на FastAPI часто Python-разработчики используют что-то вроде gradio или streamlit. В этом уроке я расскажу про ещё одну альтернативу - api2app.
Ровно год назад, 22 апреля, вышел Airflow 3, который сильно изменил архитектуру и UX платформы. Но одно из изменений неожиданно ухудшило повседневную работу — Variables: маленькое поле ввода, неудобный JSON и отсутствие нормального редактирования. В статье разбираю, что именно сломалось в привычном сценарии и как я решил это с помощью собственного плагина.
Сегодня расскажу, как мне поставили задачу, от которой у SAP-а ушло, видимо, несколько команд и много времени, а мне дали на это… ну, скажем так, поменьше. Задача звучала элегантно, но всегда есть но, и не одно))(Спойлер для тех, кому лень читать: я узнал, что Сбербанк формирует WORD-документы с такой XML-вложенностью, что в ней можно заблудиться, ВТБ зачем-то маскирует WORD под RTF, а файл на 10 000 платёжек из 37 мегабайт разворачивается в 1 гигабайт XML. И да, всё по итогу заработало.)
Все началось с того, что я открыл PyTorch и удалил из модели .backward(). Взял и стер как строчку, которая «вроде ничего не делала». Только вот эта строчка делала вообще все.Я хотел понять одну вещь: а что, если забыть, что backpropagation существует? Не как упражнение, чтобы вспомнить основы, а буквально обучить нейросеть, ни разу не посчитав градиент. То есть без всего того математического аппарата, который мы с вами воспринимаем как воздух.И у меня получилось. Правда попутно я обнаружил, что Adam — это, по сути, уравнение движения с трением, записанное на Python. (Лагранж бы такое одобрил, наверное).
Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/
Автоматизация бизнес-процессов заметно изменилась за последние годы. Если раньше во многих сценариях хватало маршрутизации, правил и несложной бизнес-логики, то сейчас в процессы всё чаще встраиваются более тяжёлые вычислительные задачи, например, интеграции с внешними AI-сервисами. Иными словами, автоматизация перестаёт быть только реакцией на событие и всё чаще становится вычислительным слоем внутри самого процесса. Но для того, чтобы система выдерживала нагрузку, нужен мощный язык исполнения.В
В конце прошлого года Nvidia изрядно встряхнула Open Source комьюнити, выкатив серию новеньких моделей распознавания речи. Одна из них нам особенно приглянулась: Canary-Qwen-2.5B на архитектуре SALM (Speech Augmented Language Model), установившая новый рекорд по качеству в HuggingFace OpenASR, благодаря использованию гибридного подхода, совмещающего речевой энкодер и LLM в своей работе.
Реализация ключевых конструкций лямбда‑исчисления на Python и объяснение их работы. Подойдёт даже тем, кто не очень знаком с Python.Если хотите понять, как из одних лишь функций строятся булевы, списки и числа и, быть может, попробовать дойти до реализации некоторых алгоритмов самостоятельно
Писать сложные диалоги в Telegram-ботах — это боль из вложенных if-ов, сломанных переходов и бесконечного рефакторинга. В этой статье — как мы вынесли всю логику визардов в JSON и сделали движок, который сам управляет шагами, условиями и навигацией.Без спагетти-кода. Без привязки к платформе. С возможностью собрать рабочего бота за вечер.
Что делать когда существующие инструменты бесят? Правильно, писать свои! Рассказываю про декларативный фреймворк, созданный, чтобы сделать процесс построения мультиагентных систем приятным. Или как минимум необычным для всех, кроме дата инженеров.
Сегодня я буду развивать тему фишечки VectorChord про которую упомянул в предыдущей статье. В данном материале я покажу, как поднять инфраструктуру с VectorChord, настроить VechordRegistry, написать пайплайны работы с БД, организовать гибридный поиск и добавить простейший реранкинг.Поехали.
В первой части мы развернули инфраструктуру на базе PostgreSQL и VectorChord, настроили базовые CRUD-операции и запустили гибридный поиск с реранкингом.В этой части мы заменим игрушечные компоненты на локальные SOTA-модели, сохраняя оффлайн-архитектуру и отказываясь от облачных API. Пошагово развернём llama.cpp-сервер для мультиязычного эмбеддинга Jina v4, поднимем нативный реранкер через transformers + PyTorch, подключим чанкер на базе chonkie и, наконец, оценим качество поиска.
Де-факто у меня получилась моментальная камера, которая печатает фотографии с помощью термопринтера — как чеки на контрольно-кассовых терминалах. Само собой, качество фотографий не такое высокое, как у самопроявляющейся пленки Polaroid.
К тридцатилетию публикации проекта 1994 года, который остаётся самым скорострельным морфологическим анализатором.
Что будет, если столкнуть классический переборный алгоритм упаковки и «математику потока» на базе Numpy? Мы взяли реальный кейс на 398 предметов и проверили: можно ли за доли секунды найти решение, которое окажется дешевле и безопаснее ручного планирования.Внутри — разбор «Бизнес-Ассемблера», борьба с весовыми лимитами и ответ на вопрос: почему при КПД 61% по объему контейнер может считаться идеально упакованным.
Это вторая часть обзора моделей для задачи синтеза речи (Text-to-Speech). В прошлой части я сравнил 7 Open Source моделей для этой задачи по нескольким критериям. В этот раз я решил посмотреть не только на Open Source-модели, но и на проприетарные TTS-решения.
Рассказываю, как на практике решать задачу NER. На примере извлечения сущностей из резюме пройдём путь от разметки данных до работающего API. Меньше теории, больше практики.