Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Что делать, если хочется повзаимодействовать с приложением-мессенджером, но его издатель такой опции в виде API для нас не предусмотрел?Конечно же стоит попробовать себя в качестве джуниор-минус реверс-инженера - всего лишь на уровне перехвата HTTP-запросов с их последующим воспроизведением.
Отличительной чертой оборудования Juniper является то, что и коммутаторы, и маршрутизаторы работают под управлением одной и той же операционной системы JunOS. Конечно, доступные функции и команды отличаются в зависимости от модели, но общая операционная система позволяет использовать один и тот же подход в работе со всем спектром оборудования вендора. Так, вне зависимости от модели применяется единый подход внесения изменений в конфигурацию, когда изменения применяются только после их фиксации командой commit. У некоторых других производителей это поведение различается от модели к модели, что усложняет процесс автоматизации.
Что такое временной ряд, модель ARIMA и как к ней подбирать параметры.Простым словами, временной ряд — это просто последовательность событий, которая как-то зависит от времени. Мы для начала будем считать, что ряд самый простецкий и нас просто есть скачущие туда-сюда точки, которые распределены по временной шкале.
В этой статье я расскажу про свой опыт решения рабочей задачи — анализ отзывов пользователей о компании. Мы разберем возможные ошибки и посмотрим на пример кода и реальных данных. Гайд будет полезен всем, у кого нет большого опыта в анализе данных или работе с LLM через API.
В этой статье мы продолжим исследовать возможности библиотеки Aiogram 3 и рассмотрим тему инлайн кнопок и CallBack данных.
В этой статье поговорим о том, как можно запускать программу, написанную на Go из Python. Зачем? При работе на Python иногда имеет смысл реализовать отдельные функции на статичном, высокопроизводительном языке. Go может стать отличным выбором для этого, потому что он быстрый, простой и кроссплатформенный.
Сейчас для нас остро встал вопрос о ресурсах нашей команды, а точнее их «резиновости»: поток входящих инцидентов растет по мере подключения новых систем к проверкам качества, а команда так и остается в составе 3 сотрудников. Возникает вопрос — а какая она, идеальная команда качества данных, которая сможет создать процессы с нуля, внедрить и привить культуру внутренним заказчикам, свести к минимуму риски возникновения инцидентов, а еще минимизировать затраты компании?
Я начал изучать Python в 2009 году, столкнувшись с очень нетривиальной и, кстати, необычной задачей на этом языке. Тогда я разрабатывал приложение для ПК, где графический пользовательский интерфейс создавался на PyQT, а основным языком в программе был Python.
Продолжаем разбор темы разработки Telegram ботов с помощью Aiogram 3.
В этой статье я хотел бы рассказать об архитектурных шаблонах Transactional Outbox и Idempotent Consumer. Кроме того, я хотел бы показать собственную реализацию, содержащую интересное сочетание технологий, выходящее за рамки этих шаблонов, значительно упрощающее реализацию и эксплуатацию.
Сколько личной информации о вас хранится в мире онлайна? От финансовых операций и медицинских досье до социальных сетей и корпоративных баз данных – данные каждого из нас оказываются в цифровом пространстве, привлекая внимание злоумышленников и вызывая беспокойство как у нас, так и у служб безопасности. Данная статья нацелена на джунов и специалистов, которые только начинают погружаться в тематику.
FastAPI — относительно новый, но надежный фреймворк с чистым дизайном, использующий преимущества актуальных возможностей Python. Как следует из названия, FastAPI отличается высоким быстродействием и способен конкурировать в этом с аналогичными фреймворками на таких языках, как Golang. Эта практическая книга расскажет разработчикам, знакомым с Python, как FastAPI позволяет достичь большего за меньшее время и с меньшим количеством кода.
Не знаю — нужно ли вступление к статье, посвящённой ускорению машинного обучения (Machine Learning, ML)? Ускорение обучения моделей — это именно то, в чём нуждаются все ML‑инженеры. Более быстрое обучение модели означает ускорение экспериментов, что, в свою очередь, ведёт к ускорению выпуска новых версий программных продуктов. Кроме того — чем выше скорость обучения — тем меньше ресурсов нужно на каждую итерацию обучения модели.
Я бы хотел с вами поделиться своими наработками по теме бэкенд-приложений и предоставить вам шаблон-прототип, который, как мне кажется, может закрыть подавляющее большинство потребностей при их разработке. Для написания прототипа я буду использовать Litestar, FastStream и dishka. Эта статья будет особенно полезна тем, кто пишет на Tornado, Django, Flask или AIOHTTP и хочет перейти на более актуальные технологии для дальнейшего развития своих проектов на современных рельсах.
Это тринадцатая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как расширить Microblog для поддержки нескольких языков. В рамках этой работы вы также узнаете о создании собственных расширений CLI для команды flask.
Одной из игр, которая находится в моем арсенале, является Rainbow Six Siege, онлайн шутер с элементами тактико-специальной подготовки.Одной из "фишек" игры являются индивидуальные умения оперативников. И в данной статье рассмотрена реализация бота-помощника, написанного за 5 минут на Python, который помогает играть за российского оперативника GLAZ.
В этой статье расскажу как вижу эту задачу я, что делала и с какими проблемами пришлось столкнуться.
В этой статье я расскажу о реализации моего бесшовного модуля мультиязычности. Технологии, способной преодолевать языковые барьеры. Виртуальный ассистент поддерживает 109 языков, понимает на каком языке к нему обратились и генерирует ответ уже на этом языке. И все это благодаря пайплайну на основе языковой модели LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding) и фреймворка RASA.
Если кратко, то у одной из Самарских лабораторий есть программа на С#, которая была написана лет 5-10 назад силами одного из учёных (не профессиональным программистом) и на момент её написания всё было круто, но время шло и количество заказов, как и нагрузка увеличивалась. И наступило время, когда данная программа стала узким местом в общем рабочем процессе.
Расскажу про разные способы векторизации текстов. Эту статью я напишу нетехническим языком, потому что сам не технарь и не математик. Надеюсь, что она поможет узнать о NLP тем, кто не сталкивается с AI в продуктах на ежедневной основе.