Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
В статье рассмотрен процесс предобработки текстов учебников для последующего анализа и обучения моделей машинного обучения. Показано, как из "сырого" текста, извлечённого из PDF, получить очищенный, структурированный и готовый к обработке набор данных. Основное внимание уделено этапам очистки текста от лишних символов, нормализации регистра, токенизации, лемматизации и удалению стоп-слов, а также POS-теггингу.
Тестируем реальные сценарии, измеряем RPS, смотрим на потребление памяти и разбираемся, когда самая разумная стратегия — это просто подождать и обновить Python на free-threading версию.
2 октября 2025 года компания Neuphonic представила NeuTTS Air - открытую модель преобразования текста в речь, которая кардинально меняет подход к синтезу голоса. Главная особенность в том, что она работает полностью локально на обычных устройствах без необходимости подключения к интернету или облачным сервисам.
Не так чтобы часто, но с той самой неприятной регулярностью когда уже забыл как это делал в прошлый раз бывает нужно посчитать сколько запросов к БД гененрирует тот или иной блок кода для django. При этом, мало что лучше закрепляется в памяти, чем очередная неудачная статья на хабре собственного сочиненя. Штош, попробуем совместить полезное с неприятным.
Представьте ситуацию: ваше приложение работает в продакшене, как вдруг происходит критическая ошибка. Вы узнаете о ней только через несколько часов, когда пользователи начинают массово жаловаться. Идёте проверять консоль, а тут всего лишь трассировка стека, которая мало что говорит о проблеме. Из-за кого и когда возникла это ошибка?
Предсказание отказов оборудования в нефтегазовой отрасли задача, которая напрямую связана с деньгами и безопасностью. Простои установки стоят миллионы, а аварии могут привести к еще большим потерям.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Я уже писал статьи о том, как написать MarkdownField для Django с функционалом auto populate. Но теперь я оформил это в самостоятельный пакет для использоавния в Django, которым делюсь с сообществом Django.
Этой статьей я начну цикл публикаций по теме борьбы с дисбалансом классов. В первую очередь этот гайд предназначен для ml-разработчиков уровня junior/midle. Мы ознакомимся с различными подходами к решению проблемы дисбаланса классов и проведем их сравнительный анализ на сгенерированной выборке: коснемся метрик качества, встроенных в классификаторы методы борьбы с дисбалансом классов, методы модификации выборки, а также комбинированные техники.
Побег Робота из лабиринта. Технологи: Jetson + Arduino + CV. Робот находит выход из лабиринта только с помощью компьютерного зрения. Посмотреть видео и код.
Недавно на работе передо мной возникла задача максимально быстро погрузиться в автоматизированное тестирование с ранее мной не использовавшимся фреймворком pytest. Почитав порядка десяти статей на Хабре я понял, что в каждой из статей есть много всего интересного, а чтобы системно погрузиться - необходимо идти читать документацию. Я решил, в привычной мне манере, разобраться и систематизировать самый сок для того, чтобы быстро въехать в суть и важные тонкости положив основу для дальнейшего использования.
Хочется, чтобы фреймворк для тестирования торговых стратегий был пакетным, гибким, подбирал сразу 10 параметров и просчитывал очень быстро. И вот он ...
В эпоху цифровизации каждый клиентский отзыв — это больше, чем просто слова. Это ценный актив, содержащий информацию о настроениях, скрытых проблемах и возможностях для роста. Однако, как бизнесу эффективно обрабатывать тысячи таких сообщений?
Раньше вас ревьюил злой коллега — теперь это делает AI. AI Review — open-source инструмент, который сам проверяет код прямо в CI/CD. Поддерживает OpenAI, Claude, Gemini, GitLab и GitHub. Быстро, честно и без боли.
Я раньше работал обычным безопасником. Кто-то называет таких «ИБшниками», кто-то — «параноиками», кто-то — «тем самым занудой, который мешает жить».
Небольшой рассказ о том, как я начал делать инструмент для локального перевода текстов и файлов, с чего началось, и куда пришло.
В прошлой части этого цикла статей мы рассмотрели, как происходит регистрация объектов в сборщике мусора, когда происходит планирование и вызов сборки мусора. В этой части разберем как запускается сборка мусора, подробно рассмотрим сборку для молодого поколении, затронем механизм подсчета ссылок и какие эффекты могут возникнуть при его работе.
В третьей части курса по созданию ИИ‑агентов совершаем революционный скачок: превращаем умных болтунов в настоящих цифровых исполнителей с «руками».Учим агентов самостоятельно работать с файлами, базами данных, API и внешними системами. Больше никаких просьб «пришлите мне файл» — агенты сами найдут данные, проанализируют их и создадут отчёт.