Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy
!Очень долгое время разработчики Telegram-ботов довольствовались двумя способами форматирования сообщений: HTML и Markdown. Оба этих способа делали одно и то же: добавляли простое форматирование в обычный текст.Для большинства задач этого было достаточно, но в какой-то момент обычного HTML и Markdown может не хватать.В недавнем обновлении Telegram Bot API 10.1 эту проблему решили, добавив Rich Messages.
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Мы создаем софт для горно-геологических служб калийных рудников. Наши геологи и маркшейдеры каждый день превращают тысячи скважинных проб в карты: отметки кровли пласта, содержания KCl, мощности, газоопасность. Классический инструмент для этого - кригинг, и в QGIS он формально есть: SAGA, GRASS, Smart-Map, связки со SciPy. На практике же каждый вариант чем-то не устраивал, и год назад я начал писать свой плагин.
Интерфейс для вызова C-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/cffi/
Это подробный разбор одного эксперимента. Я взял god node из реального LangGraph агента и попросил 5 американских и 6 китайских моделей сначала предложить, как её распутать, а потом оценить предложения друг друга. Дальше тремя разными способами пытался понять, кому из них в этом деле верить.
Я решил посвятить статью своему недавнему мини‑проекту, сутью которого является обучение небольшого перцептрона 2-5-1 с помощью Python без сторонних библиотек (типа NumPy), и его последующий инференс на непрограммируемом инженерном калькуляторе Casio‑Fx-82-Es Plus (2nd edition).
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) сейчас переживает ренессанс. Мы видим впечатляющие демонстрации успехов искусственного интеллекта: алгоритмы, обыгрывающие чемпионов в го и StarCraft, управляющие роботами‑гуманоидами и оптимизирующие дата‑центры. Но за этими успехами часто стоит жесткая привязка к конкретному окружению. Стоит немного изменить правила игры, и агент теряется.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Задача звучит просто. Пусть LLM-агент пишет рабочие Python-скрипты под KOMPAS-3D. Открывает сборки, обходит состав, ставит виды, заполняет штампы, собирает спецификации по ЕСКД. То, что инженеры сейчас делают руками или своими скриптами, накопленными за годы.
Конвейер на Python + Hydra, который превращает папку с аудио в богато размеченный датасет: качество речи, просодия, разборчивость, спикер, транскрипция — по колонке на запись. От одной видеокарты до кластера, карты под нагрузкой, и он не падает на «длинном хвосте» записей, на которых обычно рассыпается наивный скрипт.
Один из самых важных параметров на МРТ снимках — это граница опухоли. Именно эта граница определяет, какие структуры головного мозга были затронуты опухолью, и позволяет оценить степень поражения соседних областей и тканей. Благодаря качественному определению контура можно точнее спрогнозировать лечение, поэтому нельзя недооценивать важность определения границ.
Что, если хранить зашифрованный контейнер не в одном файле, а распределять между несколькими JPEG-изображениями? Причём так, чтобы потеря части изображений не приводила к потере данных. В этой статье мы посмотрим, как может работать такая схема, и разберём её основные принципы без погружения в код.
Это история про пет-проект, который я делал ради трёх вещей одновременно: прогноз приземной температуры на неделю вперёд из данных одной метеостанции, честные интервалы неопределённости вместо голой точки, и работа на железе уровня Raspberry Pi без всякого GPU. По дороге я несколько раз ошибся, один раз откатил целый эксперимент, и в итоге понял про свою же модель больше, чем когда её проектировал.
Современный диабетик использует сразу несколько устройств и сервисов. Сенсор непрерывного мониторинга глюкозы, приложение производителя, иногда инсулиновую помпу, иногда обычные шприц-ручки. Каждый производитель строит собственную экосистему, и объединять их между собой никто не собирается.Мне хотелось получить единую систему, которая автоматически собирает показатели сахара, хранит историю и предоставляет данные уже моему приложению.
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Когда мы собираем AI-агента, первым делом выбираем модель под задачу. Но в реальном приложении она не работает в одиночку, ей нужен агентский harness — программная обвязка. Поэтому выбирать приходится не просто модель, а связку «модель + harness».Чтобы делать этот выбор осознанно, мы создали Harness Bench — открытый фреймворк, который тестирует связки на реальных задачах в одинаковых условиях
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/