Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
В данной статье хочу рассказать про сервис load-testing-hub, главная задача которого это сбор, агррегация, анализ и визуализация данных о нагрузочном тестировании. Расскажу о том, какие проблемы решает сервис, как он помогает оценивать производительность выпускаемых релизов, а также поделюсь примерами его использованияРассмотрим основные возможности load-testing-hub, такие как создание наглядных графиков и отчетов, сравнение результатов нагрузочных тестов
Наша команда занимается поддержкой и развитием системы, предназначенной для развития сети пунктов выдачи. Одним из компонентов этой системы является Открытая карта. Хочу рассказать, как мы научили автотесты находить на ней точки, подходящие для открытия нового ПВЗ.
В этой статье я расскажу об уроках, которые вынес при работе с многотерабайтными датасетами. Объясню, с какими сложностями столкнулся при увеличении масштабов датасета и как их удалось решить.Я разделил статью на две части: первая посвящена масштабированию на отдельной машине, вторая — масштабированию на множестве машин. Наша цель — максимизировать доступные ресурсы и как можно быстрее выполнить поставленные задачи.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Как-то раз я спросила у пользователей Mastodon, что их не устраивает в работе с терминалом, и одним из ярких замечаний оказалось «редактирование уже введённой команды». Мне эта проблема тоже реально знакома. Несмотря на то, что ввод текста и его редактирование является «базовой» задачей, мне потребовалось около 15 лет каждодневной работы с терминалом, чтобы привыкнуть к использованию Ctrl+A для перехода к началу строки (или Ctrl+E для перехода в конец — я использовала вместо этого Home/End). Так что сегодня речь пойдёт о том, что ввод текста порой вызывает сложности. Я также поделюсь с вами кое-какими советами, которые сама была бы рада услышать давно.
Я знаю, что разработчики по-разному относятся к тестированию программного обеспечения. Вот некоторые примеры подхода к тестам, которые встречались мне за время работы:
Celery можно любить или не любить, но избежать работы с ним практически невозможно. Однако, не все инженеры задумываются о том, что происходит в момент вызова Celery задач. И в этой статье я хочу рассказать, как именно происходит вызов и отправка сообщения, к чему может привести игнорирование того, что Celery под собой имеет транспорт, и что может произойти, если этот транспорт начнет сбоить.
Мы занимаемся генеративными сетями в целом и языковыми моделями в частности. В этой статье мы опишем наш опыт работы с большими языковыми моделями (LLM), их внедрение для обработки корпоративных данных, а также поделимся нашими результатами и выводами.
Личные финансы: важная тема в области финансовой грамотности. Хорошо бы понимать, сколько приходит, сколько уходит, откуда и куда, чтобы планировать долгосрочные финансовые цели. Для этого можно использовать базовую аналитику банка, приложения для учета финансов, но у них есть минусы.Но если вы знаете python и хотя бы раз сталкивались с pandas, для вас финансовая аналитика может показаться куда более интересной.
Этот фреймворк уже превзошел Selenium по многим параметрам и продолжает набирать популярность. В статье я подробно рассказываю о его преимуществах и особенностях. Материал станет первой частью нового цикла.
Атрибуция — определение авторства — имеет много применений как в науке, так и в приземленных задачах, например, в судебной практике. Ниже мы будем говорить о текстовой атрибуции, и иногда от того, кто автор текста, зависит судьба крупной суммы денег, иногда — карьера или свобода человека, а иногда людям просто интересно, кто же написал то или иное произведение.
Sumy — это инструмент для автоматического обобщения текстов на Python. В основе работы лежит задача резюмирования текста, которая позволяет получать краткие и четкие версии больших объемов информации.
В наши дни люди пишут компьютерные программы совсем не так, как раньше. Используя GitHub Copilot, можно простым языком описать, что должна делать программа, а искусственный интеллект тут же сгенерирует ее. Узнайте, как создавать и улучшать программы на Python с помощью ИИ, даже если прежде вы не написали ни строчки компьютерного кода.
Библиотека и набор утилит для мониторинга событий файловой системы. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/watchdog/
Эта статья основана на ситуации, с которой я столкнулся лично. Моё мнение может не совпадать с чьим-то мнением, но я постараюсь донести свою точку зрения и помочь вам лучше понять и решать аналогичные задачи. Предлагаю начать.
В этой статье рассмотрим создание асинхронного приложения на Python с использованием библиотеки httpx для рассылки уведомлений пользователям о предстоящих событиях, на которые они зарегистрировались.
Недавно, просматривая рекомендации на популярном сайте поиска работы по моему резюме «Senior Python Backend», я заметил, что система предлагает вакансии, весьма «далекие» от моей специализации. Это натолкнуло меня на размышления о том, как можно улучшить процесс подбора вакансий для IT‑специалистов. В результате я решил за два вечера, создать свою собственную рекомендательную систему, которая бы более точно учитывала специфику работы в сфере разработки программного обеспечения.
В статье описывается работа в Python с криптопровайдерами, прежде всего российскими, через CryptoAPI. Особое внимание уделено получению штампа времени - рассмотрено взаимодействие между клиентом и Time-Stamp сервером и формирование запроса в соответствии с Time-Stamp протоколом.
Основой семантического поиска может являться ML задача Sentence Similarity, а если быть еще конкретнее, то это Semantic Textual Similarity. Модели, обученные под эту задачу, способны оценивать насколько близки предложения по своему смыслу. Всё, что нам дальше остается, так это засунуть модель в некоторую поисковую систему... Но тут давайте по порядку
В этой статье мы хотим поговорить про конкретный кейс разработки процесса AutoML для моделей оценки вероятности дефолта клиентов (PD) в рамках экспресс-продуктов малого бизнеса. Расскажем, как выстроен наш процесс, как мы к этому пришли, с какими проблемами столкнулись, как их решили и как в дальнейшем планируем тиражировать на другие продукты банка.