Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Q65 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2021 году для проведения минимальных связей в условиях сложных трасс прохождения радиосигнала.В предыдущей части части были рассмотрены общая структура протокола и алгоритмы формирования сигнала. В этой части статьи рассматриваются принципы цифровой обработки сигналов и синхронизации в протоколе Q65.
Сегодня я хочу поделиться конкретными архитектурными паттернами и приёмами, которые я неоднократно использовал в своих проектах. Они не усложняют простые задачи, но делают жизнь в долгосрочной перспективе несоизмеримо легче.
В данной статье опишу пример тестирования gRPC и подготовки авто-тестов на примере программного обеспечения для сбора, обработки и передачи данных в системах промышленной автоматизации.
Home Assistant позиционирует себя как локальную систему. Но я столкнулся с ситуацией, когда локальная функция (Samba) не работает из-за облачного сбоя. При этом я вообще не использую облако. В статье описываю как обошёл эту проблему за 5 минут, когда за день разобрался в причине.
Сегодня я расскажу про библиотеку Python River, которая позволяет обучать модели машинного обучения в потоковом режиме. В классическом варианте мы собираем весь датасет целиком, делим на обучающую и тестовую выборки, обучаем модель, измеряем качество — и внедряем в прод. Здорово, если данных немного и они разом доступны. А если данные льются непрерывно?
На практике большинство ошибок происходит не на этапе запуска эксперимента, а при анализе результатов. Чаще всего причина в том, что статистический метод выбирается «по привычке», без учёта типа метрики и свойств данных. В этой статье я собрал практическую логику выбора методов анализа A/B-тестов. Без углубления в теорию, но с пониманием, почему в одном случае работает χ², а в другом t-test может привести к неверным выводам.
В первой части мы написали базовый поиск gRNA с фильтрацией по GC-составу. Работает, но тупо: все кандидаты в диапазоне 40-60% считаются равнозначными. В реальности это не так. Сегодня добавим систему скоринга — будем ранжировать gRNA по качеству, учитывая позицию нуклеотидов и особенности U6-промотора.
Это Docker-шаблон для Python + Poetry, рассчитанный на реальную работу, а не учебные примеры: воспроизводимое окружение, удобный dev-workflow, отдельные сборки под прод, dev, Jupyter и AI-инструменты.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Рассмотрим две проблемы при изучении иностранного языка. Это освоение грамматики и увеличение словарного запаса. Они не единственные, но важные. Про способы погружения в грамматику, на языке оригинала, можно прочитать в моей статье: «Уроки французского и пересоздание данных для изучения иностранного языка с помощью обучающей программы «L'école»»
Несколько лет назад я наткнулся на статью про CRISPR‑Cas9 и домашние биолаборатории — люди буквально у себя дома экспериментировали с редактированием генов. Я бэкенд‑разработчик, биологию последний раз открывал в школе, но желание разобраться никуда не делось. В этой статье разберёмся, как работает CRISPR на минимальном уровне, и напишем CLI‑утилиту на Python для поиска потенциальных guide RNA — «наводчиков» для молекулярных ножниц Cas9.
Есть числа, которые полезно знать программистам на Python. Насколько быстро добавляется элемент в список? Как насчет открытия файла? Это занимает меньше миллисекунды? Если ваш алгоритм зависит от производительности, какую структуру данных вы должны использовать? Сколько памяти занимает число с плавающей запятой, один символ или пустая строка? Насколько быстр FastAPI по сравнению с Django?
В этой статье я расскажу, как мы разработали универсальный автогенератор тестов, который, как нам кажется, подходит для любого сервиса API. Ну и, конечно, расскажу, как он работает и как мы его планируем развивать.
quad_rag_core — лёгкое Python-ядро для локального RAG, которое автоматически отслеживает изменения в папках, индексирует их в Qdrant и поддерживает эмбеддинги в актуальном состоянии.
Важным фактором для удобства расследований и анализа является формат самих аудит-логов. Он должен быть структурированным и единообразным вне зависимости от части системы, где происходит события. Но чтобы начать анализировать события, которые происходят в системе, нужно сначала эти события получить и передать анализатору — SIEM-системе.
Когда дело касается локального запуска, думаю, далеко немногие из нас запускают модели в BF16 через vLLM на Nvidia H100. А значит, все эти красивые результаты по бенчмаркам на практике, вероятнее всего, очень далеки от того, что мы получим на практике.И я решил это проверить.
Сегодня я расскажу об своем pet проекте по объяснению правил для настольных игр. Цель данного проекта — понять, как можно собрать RAG агента без использования больших библиотек.
Изначально я хотел написать статью про коды Рида-Соломона с иллюстрацией на примере работы QR кодов, в процессе подготовки сделал инструмент для визуализации промежуточных этапов построения QR кодов и обнаружил что у меня уже есть достаточно отсутствующего на хабре материала, в связи с чем немного поменял план.
Я работаю в компании и, так сложилось, что нас имеет мы имеем DRF монолит на писят два миллиона строк кода. И вот однажды, чью-то светлую голову посетила мысль — «а давайте писать код одинаково». Идея прозвучала чертвоски просто и соблазнительно. С этого момента мы завели себе ишака по имени «Django Service Layer», и все дружно начали на него наваливать
Однажды мне стало лень вручную проставлять статусы тестов PASSED/FAILED в TestY TMS, и я написал свое клиент-серверное приложение ATS Studio. Как мне это удалось, если я не пишу код на Python, и чему я научился в процессе, узнаете под катом.