Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Большая часть моих заказов на ботов выглядит одинаково. Человек хочет, чтобы клиент нажал кнопку, ответил на несколько вопросов и заявка упала менеджеру. Имя, телефон, что нужно, удобное время. Звучит как задача на вечер, и по коду это правда вечер. Проблемы начинаются потом, когда бот уже работает у заказчика. Ниже три истории, после которых я поменял свой шаблон. Все примеры на aiogram 3
Первый запрос к FastAPI возвращает 200, второй падает с ошибкой asyncpg. При этом под uvicorn всё работает. Причина может быть в событийных циклах, которыми управляет TestClient. Разберёмся, откуда берётся ошибка, как её исправить и какие ещё особенности тестового клиента стоит учитывать.
Я снимаю короткие вертикальные ролики для соцсетей и долго собирал их руками в редакторе. Потом заметил, что правки повторяются: поменять слово в субтитре, подвинуть вставку на полсекунды, перекрасить титры. Каждая такая мелочь требовала открыть редактор и пересобрать ролик.
DVT — open-source платформа визуального ETL: пайплайн собирается из нод (чтение → преобразования → запись) и выполняется на воркерах поверх Dask. Нода чтения из БД должна одинаково работать на таблице в 10 тыс. и в 100 млн строк, на шести СУБД (PostgreSQL, MySQL/MariaDB, MS SQL, Oracle, SQLite, ClickHouse), в воркере с ограниченной памятью и без избыточной нагрузки на источник.
Apple MLX создавался для эффективной работы с моделями на Apple Silicon, но при дообучении он может оказаться в несколько раз медленнее PyTorch MPS. Зато там, где MPS упирается в ограничения памяти, MLX позволяет запустить модель вдвое крупнее. Откуда берётся такой разрыв, насколько виновато квантование и какой стек выбрать для локального SFT? Ответы дают 10 запусков Qwen 2.5 с разными размерами моделей и длиной контекста.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
У нас в мастерской за год накопилась папка коммерческих предложений: 42 PDF, 532 страницы, 650 мегабайт. Прайсы, презентации, предложения под конкретных заказчиков. Мне понадобилась из неё одна таблица: позиция, тираж, цена за штуку. Вопрос простой: насколько дешевеет изделие, когда тираж растёт с 10 до 200 штук, и одинаково ли это работает для футболки и для стикеров.Казалось, что это вечер работы: снять текст, найти числа рядом со словом «шт», сложить. Вышло иначе, и почти все ошибки по дороге были тихими. Скрипт отрабатывал без исключений и выдавал правдоподобные числа, которые не совпадали с тем, что напечатано на странице.
Я делаю сайты и телеграм-ботов на заказ. Заказчики пишут «ищу, кто сделает лендинг» в профильные чаты и в ленты соцсетей, и кто ответит первым, тот обычно и получает разговор. Читать все чаты глазами я не могу, поэтому собрал робота: он читает чаты и ленты, отсеивает мусор, оценивает каждую находку нейросетью и присылает мне в личку карточку с баллом и черновиком первого ответа. Отвечаю я сам, руками.
На производстве код «Честного знака» читает камера над лентой, и символ на кадре мелкий — 2–3 пикселя на модуль, повёрнутый, смазанный, на изогнутом боку бутылки. Мы сравнили, как с такими кадрами справляются ZXing, zxing-cpp, libdmtx и наша библиотека dmr. Кадры, ожидаемые строки и скрипты замера выложены — любую цифру можно проверить.
Для обогащения знаний используемой вами модели применяется два подхода:- fine-tuning — дообучение модели на ваших данных. Тут финансовые затраты идут на обучение модели:-- ресурсы на fine-tuning в случае on-prem решения,-- дополнительные средства за дообучение модели по подписке.- RAG — внешний источник данных, данные из которого передаются в качестве контекста к промпту в LLM.
Представим обычную ситуацию: мы обучили несколько моделей, сравнили их на тестовой выборке и получили довольно странный результат. Простейшее дерево решений показывает Accuracy почти 97%, а Random Forest из 300 деревьев — всего 91,5%.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Я собрал двухпоточную модель: она смотрит на снимок глазного дна и одновременно получает клинические показатели пациента. На отложенном тесте первый запуск дал QWK 0.834. Потом я стал разбираться, за счёт чего, и оказалось, что клинические признаки в моих данных содержат ответ. Я поставил три контрольных эксперимента, в том числе обучил отдельную модель только по снимкам. У неё QWK 0.713. Ниже весь пайплайн и способы, которыми такая утечка находится.
Не так давно мы писали обнову нашего публичного синтеза, silero-tts. В прошлый раз мы завезли постановку вопросов.В этот раз доехало аж несколько новых фич: Каких?
В предыдущей части статьи были рассмотрены принципы и механизмы работы PHY-уровня радиолюбительского OFDM-протокола, а также алгоритмы кодирования и декодирования данных. В этой статье рассматриваются принципы построения уровней управления доступом к среде (MAC) и управления логическим каналом (LLC), реализующих полудуплексное сетевое соединение между двумя трансиверами, а также анализируются возникшие при реализации и методы их решения.
Стремительное накопление архитектурных модификаций в 2026 году затрудняет систематизацию знаний о том, как фундаментально трансформеры изменились с 2017 года. Мы закроем этот дефицит структурного понимания, детально разобрав эволюцию механизмов учета позиций: от классических абсолютных и относительных позиционных эмбеддингов до RoPE, ALiBi и методов экстраполяции контекста.
Штучные кейкапы для механических клавиатур обычно изображают череп, котика или персонажа аниме, и все трое давно стоят у кого-нибудь на Esc. Для своих клавиатур я уже сделал четыре кейкапа с глубоководной живностью (радиолярия, глаз, жабры и коралл, фотки прикладывать не буду, мне за них, честно говоря, стыдно), а пятым выбрал предмет, который узнается с любого расстояния и в любом масштабе: советский граненый стакан.
Я преподаю в университете дисциплину «Алгоритмы и структуры данных». Как и многие преподаватели программирования, значительную часть практических заданий я проверяю автоматически. Долгое время для этого использовал Stepik. Создавал собственные задания, готовил тестовые наборы, настраивал проверку решений и затем использовал всё это при проведении лабораторных работ.
Локальный сервис с веб-интерфейсом, который собирает новостные ролики сам «под ключ»: от живого поиска инфоповодов до готового Full HD файла с русским именем для эфирного плейлиста.
Вместо абстрактных рассуждений о том, насколько алгоритмы развивают мышление, предлагаю посмотреть на совершенно обычную картинку.