Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Уверен, у многих есть хотя бы один пет-проект, перспективный B2B SaaS, CRM, другими словами — сервис, который когда-нибудь обязательно выстрелит. В процессе разработки у многих стильных, модных и молодежных проектов рано или поздно появляется вопрос: «А что если добавить генерацию изображений или видео?». На первый взгляд все выглядит просто: берем Comfy UI, собираем workflow, выбираем модели — и готово. Локально все действительно можно собрать за один вечер.Проблемы начинаются ровно в тот момент, когда решением пользуетесь не только вы.
«Честный Знак» накрывает всех: как не платить по несколько тысяч рублей в месяц за готовые облачные решения, если у вас небольшие тиражи. Рассказываю, как я написал (а точнее навайбкодил) собственное веб-приложение на Python/Flask для учета товаров и автоматизации работы с КМ (кодами маркировки), чтобы упростить складской учет и не сойти с ума от бюрократии.
Как на самом деле квантование ломает вызов инструментов? Собрал бенчмарк QuantMCP, протестировав модели на 4 ГБ VRAM не на синтетике, а на реальных схемах MCP-серверов. Главный инсайт: популярные бенчмарки вроде BFCL систематически врут - корреляция их оценок с реальным падением качества оказалась отрицательной (-0.755).
Логирование часто считают второстепенной задачей. Но когда сервисов становится десятки, оказывается, что качество логов влияет на разработку не меньше, чем качество кода.Меня зовут Александра, и я ML-инженер в RUTUBE TECH. В этой статье расскажу, как мой лингвистический бекграунд помог создать единый стандарт логирования для всей платформы.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
В этой статье расскажу о том как я воплотил в реальность свою идею разработать легковесный prodaction guardrails. Расскажу что такое Guardrails, далее поделюсь основными компонентами lite-guardrails, его архитектурой, этапами разработки, настройкой observability, а также созданием документации по проекту
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Некоторое время назад я столкнулся с задачей сортировки зашифрованных строковых значений в базе данных. Сначала я предполагал, что существует какой-то общепринятый криптографический подход. Но чем больше разбирался, тем яснее становилось, что простого решения тут нет. В итоге оказалось, что искать нужно было совсем не там.
Тут и задачка подвернулась - надоело копаться в Положении о закупках, поэтому понадобился RAG для ответов по ФЗ-44, ФЗ-223, ну и локальному положению.В этой статье разберу, как создать простенький RAG, не выходящий из локального контура, на базе LlamaIndex + Qdrant, напишем к нему API и UI на Gradio.
На PyCon US 2026 Руководящий совет Python рассказал о новых возможностях Python 3.15. Среди них — явные ленивые импорты (PEP 810): модули теперь можно загружать не при старте программы, а только в момент первого обращения. Я решил разобраться, как это работает, и измерить производительность в PyCharm.
!Очень долгое время разработчики Telegram-ботов довольствовались двумя способами форматирования сообщений: HTML и Markdown. Оба этих способа делали одно и то же: добавляли простое форматирование в обычный текст.Для большинства задач этого было достаточно, но в какой-то момент обычного HTML и Markdown может не хватать.В недавнем обновлении Telegram Bot API 10.1 эту проблему решили, добавив Rich Messages.
Мы создаем софт для горно-геологических служб калийных рудников. Наши геологи и маркшейдеры каждый день превращают тысячи скважинных проб в карты: отметки кровли пласта, содержания KCl, мощности, газоопасность. Классический инструмент для этого - кригинг, и в QGIS он формально есть: SAGA, GRASS, Smart-Map, связки со SciPy. На практике же каждый вариант чем-то не устраивал, и год назад я начал писать свой плагин.
Это подробный разбор одного эксперимента. Я взял god node из реального LangGraph агента и попросил 5 американских и 6 китайских моделей сначала предложить, как её распутать, а потом оценить предложения друг друга. Дальше тремя разными способами пытался понять, кому из них в этом деле верить.
Я решил посвятить статью своему недавнему мини‑проекту, сутью которого является обучение небольшого перцептрона 2-5-1 с помощью Python без сторонних библиотек (типа NumPy), и его последующий инференс на непрограммируемом инженерном калькуляторе Casio‑Fx-82-Es Plus (2nd edition).
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) сейчас переживает ренессанс. Мы видим впечатляющие демонстрации успехов искусственного интеллекта: алгоритмы, обыгрывающие чемпионов в го и StarCraft, управляющие роботами‑гуманоидами и оптимизирующие дата‑центры. Но за этими успехами часто стоит жесткая привязка к конкретному окружению. Стоит немного изменить правила игры, и агент теряется.
Задача звучит просто. Пусть LLM-агент пишет рабочие Python-скрипты под KOMPAS-3D. Открывает сборки, обходит состав, ставит виды, заполняет штампы, собирает спецификации по ЕСКД. То, что инженеры сейчас делают руками или своими скриптами, накопленными за годы.
Конвейер на Python + Hydra, который превращает папку с аудио в богато размеченный датасет: качество речи, просодия, разборчивость, спикер, транскрипция — по колонке на запись. От одной видеокарты до кластера, карты под нагрузкой, и он не падает на «длинном хвосте» записей, на которых обычно рассыпается наивный скрипт.
Один из самых важных параметров на МРТ снимках — это граница опухоли. Именно эта граница определяет, какие структуры головного мозга были затронуты опухолью, и позволяет оценить степень поражения соседних областей и тканей. Благодаря качественному определению контура можно точнее спрогнозировать лечение, поэтому нельзя недооценивать важность определения границ.