Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Scikit-learn — это одна из основных Python-библиотек для машинного обучения. В 2025 году в библиотеку добавили несколько важных обновлений: доработали работу с пайплайнами, подключили полную поддержку pandas API, упростили контроль за экспериментами.
Встроенная командная строка в Windows не устраивает многих разработчиков. У нее скудный функционал, нет «запоминания» и многих других функций, который были бы полезны её пользователям. Поэтому я решил попробовать сделать свою «консоль», с возможностью создания своих модулей для расширения функционала. Для этого, на языке программирования Python я начал писать своё CLI‑приложение, которое упрощает работу с консолью. И что из этого вышло? Узнать продолжение
ㅤ
Я всегда разделял два этапа: разработку торговых идей (логика стратегии) и реализацию механизма исполнения (отправка заявок, автотрейдинг). Сначала - бэктестинг и базовая оптимизация, и только потом - реальная торговля.
Вы обожаете Emacs, но вам необходимо работать с Jupyter ноутбуками? Данная статья расскажет еще об одном способе, как их подружить.
Говорят, что невозможно по-настоящему возненавидеть кого-то, если сначала не полюбил его. Не знаю, справедливо ли это в целом, но это определённо описывает моё отношение к NumPy.NumPy — это ПО для выполнения вычислений с массивами на Python. Оно невероятно популярно и очень сильно повлияло на все популярные библиотеки машинного обучения, например, на PyTorch. Эти библиотеки во многом имеют те же самые проблемы, но для конкретики я рассмотрю NumPy.
Я расскажу, как провела синтетическое исследование без респондентов, но с результатом, используя AutoGen — фреймворк от Microsoft, который позволяет моделировать диалоги между ИИ-агентами.Здесь не будет сложного кода. Только пошаговая инструкция, минимум настроек и максимум пользы, чтобы вытащить из AI внятные сценарии поведения пользователей.
Концепция проста: создаем поле для рисования, распознаем написанный текст с учетом отступов и пытаемся его «запустить». С точки зрения архитектуры проект представляет собой веб-приложение. Фронтенд — JavaScript для работы «пера», а также исполнения кода в браузере. Бэкенд — Python для распознавания рукописного ввода.
В прошлом году на работе появилась задача для нашего отдела эксплуатации, где я работаю, о поиске сервиса, в котором можно подводить итоги совещания. Это в целом — стандартная для нас задача, а именно общение с вендором и определение, возможно ли их продукт внедрить в наш контур.
Собеседования - всегда стресс. Я замечал, что после каждого интервью трудно вспомнить детали: какие вопросы задавали, как именно я отвечал, где были ошибки или неточности. А переслушивать запись, которая может длиться от часа и выше это долго и неэффективно. Задумался: а что если использовать что-то, что автоматически превратит аудиозапись интервью в текст? Так я открыл для себя Whisper от OpenAI
Продолжаем заставлять ботов бесконечно играть в карты в надежде вытрясти оптимальные настройки для нашей карточной игры. Итак, в предыдущих сериях мы: написали логику карточной игры на питоне; внедрили в игру ботов и заставили их играть друг с другом тысячи и тысячи партий; описали метрики, которые мы собираем с игры; пообещали себе, что доведем дело до конца и получим оптимальные настройки карточной игры
Если бы меня спросили, какой мой любимый векторный редактор, я бы, не задумываясь, ответил: PowerPoint. Это началось с желания делать презентации, которые приятно смотреть. Меня всегда огорчало, как часто даже в хороших докладах используются мыльные, шакальные картинки – особенно там, где вполне можно обойтись аккуратными векторными схемами.
Switch Django apps from uWSGI to NGINX Unit using JSON configuration, add SECURE_PROXY_SSL_HEADER, adjust socket proxy_pass, and enable ASGI/WSGI deployments.
Два распространенных алгоритма могут ускользать от понимания. В чем отличие разбиения в быстрой сортировке и похожих «магических» движений в сортировке слиянием? Меня это долго сбивало с толку. Разберемся же с ними наконец!
В данной статье продолжаю материал прошлой и хочу углубиться в тему декораторов, показать относительно сложные, но применимые в реальной практике примеры использования декораторов, дам небольшую теоретическую базу и некоторое количество ссылок на полезные материалы по теме. Думаю, последние разделы статьи будут полезны даже для опытных разработчиков. Как обычно буду очень рад критике и предложениям по улучшению материала.
В этой статьей расскажу, как я моделировал работу гидроциклонов для очистки воды от нефти на реальном промышленном объекте. Объясню, почему выбрал машинное обучение (ML) вместо физико-математических моделей, опишу ключевые этапы работы, ошибки, важные выводы и итоговые результаты.
В нашей школе мы столкнулись с необходимостью автоматизации установки ПО на компьютеры. Я расскажу, для чего оно нам понадобилось, как я воевал с Windows во время разработки и к чему пришел в конечном итоге.
В начале апреля я запустил llm7.io - полностью бесплатный LLM-провайдер, совместимый с популярными библиотеками chat completion. Цель была простая: проверить, насколько эффективно можно построить отказоустойчивую архитектуру под настоящую high-load-нагрузку, и при этом дать всем желающим доступ к мощным языковым моделям - без регистрации, API-токенов, смс и прочих барьеров. Что произошло за месяц?
После серии статей про svg-виджеты в tcl/tk, меня не оставляло чувство какой-то незавершенности. Всматриваясь в проект svgwidgets, стало понятно, что не хватает утилиты с удобным интерфейсом для генерации градиентной заливки.