Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
В предыдущих статьях мы рассмотрели ChameleonLab как инструмент для стеганографии и стеганоанализа. Но одна из ключевых идей проекта — не просто дать инструмент, а показать, как он работает изнутри. Многие программы используют шифрование, но почти ни одна не позволяет заглянуть в "чёрный ящик" и увидеть весь путь превращения вашего секретного сообщения в неуязвимый шифротекст. Именно для этого и был создан Визуализатор криптографии
WSL2 — удобный инструмент, но, как и любая технология, он не идеален. В этой статье я хочу рассказать о нескольких подводных камнях, с которыми столкнулся сам, и о том, как их можно обойти (или хотя бы минимизировать их влияние на рабочий процесс). Также поговорим, как можно использовать графические приложения, и немного о том, как работать с контейнерами.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
В C/C++ давно принято встраивать Python в приложения для скриптовой логики и плагинов. Именно эта экосистема много лет давала повод развивать в CPython идею нескольких изолированных интерпретаторов в одном процессе.
Попробуйте поискать в Интернете «Паттерны проектирования на Python» - и получите целую простыню туториалов, демонстрирующих, как в точности воспроизвести на Python паттерны проектирования из книги «Банды четырёх». Там же будут диаграммы классов, иерархии фабрик и столько шаблонного кода, что выхлопа хватит, чтобы отопить маленькую деревню. Так вам внушают, будто вы пишете «серьёзный» код. Умно. Профессионально. Готово для корпоративного использования.Но вот в чём проблема
Сегодня мы хотим поделиться тем, что нового появилось в ChameleonLab, во многом благодаря вам. А для всех, кто хочет опробовать новые функции прямо сейчас, мы собрали свежую версию.
Хочу поделиться историей создания одного из моих проектов — десктопного приложения для стеганографии, которое я назвал "ChameleonLab". Это не просто очередной скрипт для LSB-метода, а полноценный инструмент с графическим интерфейсом, поддержкой разных типов файлов, шифрованием и, что самое интересное, встроенными утилитами для стегоанализа
Каждый день мимо двери моего подъезда проходят десятки людей. Иногда это знакомые соседи, но чаще - курьеры или случайные гости. Домофонная камера всё записывает, но вручную пересматривать часы видео бессмысленно. Мне стало интересно: можно ли разово прогнать архив записей через алгоритмы компьютерного зрения и посмотреть, как быстро GPU справится с такой задачей. Это был чисто экспериментальный проект
Показываем на практике, как с помощью ChatGPT можно за несколько минут преобразить реально существующие фрагменты легаси-кода на Python.
Делаем свою LLM. Чтобы она работала хорошо, недостаточно просто обучить её на куче текстов. Для получения осмысленного и предсказуемого поведения модели, нужен Alignment — дообучение с учётом предпочтений и ограничений. В статье расскажу, какие методы применяют в современных моделях, и как мы адаптировали их под себя.
Сегодня я хочу рассказать о своем проекте QTune. Это open-source приложение с графическим интерфейсом, которое превращает сложный и требовательный процесс файнтюнинга в понятный и управляемый процесс, доступный каждому. Это не просто набор скриптов, а полноценная студия, охватывающая весь цикл: от создания датасета до запуска готовой модели локально.
15 августа 2025 года Telegram выпустил обновление Bot API 9.2. Если прошлые версии (9.0 и 9.1) в основном усиливали возможности ботов в работе с платным контентом, подарками и чек-листами, то 9.2 делает шаг в сторону более тесной интеграции ботов с каналами и их экосистемой.В этом релизе добавили поддержку прямых сообщений в каналах, инструменты работы с рекомендуемыми постами, расширили систему чек-листов и доработали механику подарков. Давай разберём, что это значит для разработчиков и администраторов сообществ.
Я собрал ядро для Telegram‑ботов и описал архитектуру, которая держится на YAML‑сценариях и очереди в БД. Почему отказался от брокера, как экономлю апдейты в базе, как работает «разблокировщик» цепочек и что это даёт в предсказуемости. Показываю решения и компромиссы без «магии».
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Как и многие из вас, я занимаюсь обучением будущих покорителей Postman и Pytest. И, как многие из вас, я столкнулся с проблемой: все существующие тестовые API — невыносимо скучные. Я понял, что нужен свой API. С блэкджеком и... ну, вы поняли. С API, который будет не просто функциональным, но и забавным. Который захочется «потыкать» просто ради того, чтобы увидеть очередной перл в ответе сервера.Так родился "Cynical Circle API" — API для тех, кто понял жизнь и устал от ванильных примеров.
Это вторая статья в моем цикле об алгоритме архивации bzip2. Первую можно прочитать здесь, но для понимания сегодняшней темы она необязательна. Ниже я разберу преобразование Барроуза-Уилера — ключевой этап сжатия bzip2.
Создайте свою версию легендарного «Сапёра» на Python с графическим интерфейсом! В этом подробном руководстве вы шаг за шагом реализуете полноценную игру: от настройки игрового поля с помощью Tkinter до обработки кликов, управления флагами и интеллектуального открытия клеток. Вы освоите генерацию мин с безопасной зоной, рекурсивное раскрытие пустых областей, систему подсчёта времени и проверку условий победы.
Как‑то раз двое ML‑щиков решили соединить свою любовь к компьютерному зрению и ракеточным видам спорта. Так родилась идея сделать систему видеоаналитики для падел‑тенниса.Падел — это игра на стыке большого тенниса и сквоша. От сквоша падел взял стеклянные стенки вокруг корта, а от большого тенниса — почти всё остальное.
Асинхронность в тестах выглядит как способ «бесплатно» ускорить прогон: пока один тест ждёт ответа сервера, другой мог бы выполняться. Я переписал UI (Playwright) и API (HTTPX) тесты на async/await, прогнал их в CI/CD и посмотрели на результат. Спойлер: магического ускорения не произошло — разбираемся, почему так и когда асинхронность всё-таки нужна.