Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Проект по распознаванию алфавита глухонемых (РЖЯ)
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
В этой статье я расскажу, почему создание собственного фреймворка для автоматизации — это не "изобретение велосипеда", а практичное решение.
Мне очень нравится LM Studio, так как она позволяет локально запускать ИИ модели. Что позволяет сохранить приватность того о чем ты беседуешь с ИИ. Но по сравнению с коммерческими онлайн моделями, LM Studio не умеет ходить в интернет "из коробки". Те модели не могут использовать актуальную информацию из Интернета для ответов на вопросы.
Система заказов: решаем проблему конкуренции без очередей При разработке локального маркетплейса Django, и одна из задач, с которой пришлось поработать — это система бронирования товаров при создании заказа. Согласно требованиям, система должна уметь бронировать товары за покупателем, давать ему немного времени на оплату, а потом — если он не успел — освобождать эти товары для других.
В этой статье я расскажу и покажу как из любого видео на youtube можно быстро скачать аудио и транскрибировать его. И также быстро, в режиме реального времени, отредактировать полученный текст под любой формат, будь то интервью, подкаст, инструкция или целый документальный фильм. Просто следуя этому руководству вы сможете легко переводить видео с ютуба в полноценные статьи для публикации на своих сайтах без ограничений на длину видео, их количество и т. д. И все это действительно стоит копейки, а точнее несколько центов за час видеоряда с аудио.
В этой статье расскажу, как массово проверить наличие информации о домене в WHOIS. Немного о том, для чего это нужно в SEO, и как сэкономить деньги на сервисах, предлагающих подобные услуги, если у вас сотни тысяч доменов. Эта статья будет полезна тем, кто занимается SEO и PBN и хочет сэкономить деньги на проверке whois в платных сервисах. Будет использоваться Python. Но полезно будет не только знатокам змеиного языка, но и тем кто очень хочет разобраться.
Попросили рассказать про этот пакет, чем я и займусь.Пакет Django-Leaflet-Admin-List позволяет добавить карту со всеми географическими объектами на странице в отображение списка в админке Django.
Удивительно, но факт: несколько изменений в изображении могут полностью поменять вывод нейросети, что ломает заложенную разработчиком логику. В данной статье мы не просто подсветим факт существования One Pixel атаки, но и комплексно разберём архитектурные факторы, которые влияют на устойчивость CV-систем к данному семейству атак.
В этой статье я расскажу, как добавить механизмы Differential Privacy (DP) в ваши ETL‑ и аналитические пайплайны на Python, чтобы защитить пользовательские данные и при этом сохранить качество ключевых метрик. Пошаговые примеры с реальным кодом, советы по настройке ε‑бюджета и интеграции в Airflow помогут вам избежать самых распространённых подводных камней.
Трюк оптимизации производительности заключается в понимании механики работы: написании кода, который облегчает его эффективное выполнение на аппаратном уровне. Ранее архитектуры процессоров развивались так быстро, что оптимизация могла устареть всего через несколько лет, потому что оборудование просто становилось лучше в выполнении одного и того же кода.
Работает оффлайн, полностью локально и приватно. Можно дописывать свои скиллы через плагины. Плагинов много, есть от комьюнити. Поддержка Home Assistant. Поддержка кучи TTS. Поддержка LLM по OpenAI‑совместимому API, можно сделать онлайн или оффлайн. Есть клиент‑сервер.
В этой статье разбираемся с MCP-серверами от А до Я: что это такое, зачем нужны и как создать свой. Научимся писать инструменты для ИИ-агентов, подключать готовые MCP-серверы через LangGraph, и создадим полноценный математический сервер с нуля. В конце задеплоим его в облако и подключим к нейросети. Много практики, рабочий код и никакой воды — только то, что действительно работает.
Эта статья, скорее для ознакомления и хотелось бы получить советы по данной работе. Итак, Excel-файл весит 500+ мегабайт, состоит из сотен тысяч строк, десятков листов и формул, которые «протягиваются» по 30+ столбцам — это не работа, а страдание. Именно с таким «монстром» я столкнулся, когда в компании собрались данные из разных отделов в один файл.
При обследовании зданий и сооружений практически всегда необходимо создать точную 3D модель помещения для формирования паспорта объекта или для разметки дефектов на уже существующей BIM-модели. То есть, лидар и 3D-сканер входят в необходимый джентльменский набор инженера, при этом стоит такой кит весьма недешево, в среднем 150к-1,5 млн рублей.
С полгода назад я начал чаще использовать для программирования Python. Почему? Конечно, из-за ИИ. Лично для меня очевидно, что сегодня эта сфера связана с очень большими деньгами перспективами во всех направлениях. А какой язык является самым распространённым для ИИ? Да-да, как-раз этот проныра.
Когда начинаешь писать тесты к коду, иногда возникает ощущение, что пытаешься расчесать запутанные волосы, и чем больше дёргаешь, тем больше узлов находишь. Это полезный сигнал, к которому стоит прислушиваться: плохая тестируемость подсказывает, что у кода есть изъяны в архитектуре. Связанный код, который сложно поддерживать и расширять, сложно и тестировать.
Проблема рассинхронизации автотестов и тестовой документации знакома многим. Код постоянно меняется, а кейсы в Confluence — нет. В итоге документация становится бесполезной, а время команды тратится на выяснение того, что же на самом деле проверяет тот или иной тест.