Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Библиотека bs4, а если точнее её класс BeautifulSoup используется для эффективного поиска элементов на html странице. Тренироваться будем на «тренажёре». Получаем HTML-документ по HTTP и строим DOM-дерево с помощью BeautifulSoup
Панель отладки и профилирования Django приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/
Еще одна библиотека строк для Python? Легко - если у вас есть ИИ-помощник. Рассказываю, что хотел сделать (действительно, ленивые строки), что получилось, как использовал ИИ, с какими проблемами столкнулся, какие выводы для себя сделал.
Когда релиз раскатан не на всех, классическая схема "до" и "после" начинает рушиться: метрика растет или падает одновременно из-за сезонности, внешнего фона и изменений в каналах, а не только из-за продукта. При этом AB теста может не быть, но данные по группам есть почти всегда: по гео, сегментам, кластерам, витринам. В этой статье разбираю два практических подхода, которые позволяют оценить эффект релиза в таких условиях.
Создал прототип приложения для мониторинга игровых событий в реальном времени через чтение памяти процесса Royal Quest. Путь оказался тернистым: от неактуальных логов и зашифрованного трафика — к CheatEngine, Wine на macOS, PyInstaller и проблемам с кодировкой. Чат-модели помогли быстро сгенерировать ядро приложения, реализовать экспорт в JSON/TXT и даже простой дашборд, но каждая итерация сопровождалась багами, потерей контекста и переписыванием кода с нуля.
Эта статья проведёт вас через классический проект по машинному обучению — анализ датасета Titanic. Мы разберём полный цикл работы: от первоначального знакомства с данными и их очистки до построения и валидации первых предсказательных моделей. Вы узнаете, как преобразовывать категориальные признаки, создавать новые переменные, бороться с пропущенными значениями и оценивать качество моделей через ключевые метрики. На примере Random Forest и логистической регрессии наглядно показываю, как разные алгоритмы решают одну задачу и почему выбор модели зависит от поставленной цели.
Когда-то совсем недавно я, (пока что) зеленый джун, узнал о таком интересном языке, как Brainfuck. Даже не языке, а так, "язычке", с 8 командами. 8-битные лимиты чисел (т.е. не может обрабатывать числа больше 255), а синтаксис и процесс кодинга такой, что и тимлид там ногу сломит. Увидев сие чудо 1993 года (динозавер), меня постигла безумнейшая идея провести один веселый вечер за компов, породив полноценный калькулятор, использовав BF-код для вычислительных мощей в своей забавной разработке. Но сначала давайте по порядку...
Появилась идея: детектировать руку в кадре и определять жест из американского языка жестов (ASL). Мой выбор пал на нейронные сети. Изучение начал с основ машинного обучения, а затем перешел к курсам по свёрточным и рекуррентным сетям. CNN показались мне наиболее перспективными для практического применения. Так появилась идея: разработать алгоритм для детекции руки на видео и последующего распознавания жестов американского языка жестов (ASL).
How often have you heard about the speed of Python? What's actually being measured, where are the bottlenecks---development time or run time---and which matters more for productivity? Christopher Trudeau is back on the show this week, bringing another batch of PyCoder's Weekly articles and projects.
ㅤ
Задача из нашего кейса звучала так «Разработка метода определения степени загрязнения кадра, для обеспечения надежной работы камер на производстве, а также роботов-курьеров и автономных транспортных средств».
Я продолжаю рассказывать о своём большом хобби — создании идеальной макрос-клавиатуры. В прошлых статьях я делился тем, как пришёл к этой идее, с чего начал путь и какие референсы использовал на старте.Сегодня хочу показать результат этого пути — наше текущее творение. Встречайте: макрос-клавиатура 23procg тип1
В этой статье разберём, как и зачем проверять код миграций схемы БД и как написать свой линтер.
12 000 MP3 без тегов, 15 лет прокрастинации, один выходной на код. Асинхронный распознаватель на Python + Shazam: как обойти rate limiting, починить кривые кодировки и не съесть всю память. Код открыт.
Как только ты начинаешь углубляться в изучение баз данных, так сразу на горизонте возникают такие понятия как подзапросы, CTE, представления и временные таблицы. По опыту работы в университете заметил, что с этими темами у людей часто возникают проблемы и недопонимания. В частности больше всего путаницы вносит именно CTE.
Сегодня поговорим о том, как включать и выключать функциональность в Django, не разворачивая каждый раз новый деплой. В больших проектах эту задачу решают через feature flags, такие условные флажки , которые позволяют запускать скрытые возможности лишь для части пользователей или откатывать фичи, не выкатывая заново весь код. Если вы хотите поэтапно раскатать новую функцию, сделать A/B тест или просто спрятать недоделанный модуль за переключателем, вам сюда.
В этой статье я расскажу о способе написания тестов для LLM-приложений с использованием инструмента DeepEval. Рассмотрены базовые концепции данного инструмента, а также приведен пример его использования на реальном приложении c RAG. Будет теория и много примеров на Python.