Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Недавно возникла довольно интересная задача (можно сказать вызов) для которой возможностей excel, либо моих навыков в нём оказалось недостаточно. Нужно было откалибровать стенд введя в его математику 4 калибровочных коэффициента подобрав их значения так, чтобы десяток протоколов измерений сошелся к общему знаменателю. Десять разных значений для каждого коэффициента давало 10000 комбинаций помноженное на 10 протоколов которые нужно было пересчитать.
Статья призвана не испортить праздник вайбкодинга, а сделать так, чтобы этот праздник не закончился публичным позором и потерями. Написана по мотивам проблем которые я доставил себе и своим работодателям. Я сливал ssh ключи, ловил датамайнера через торчащий наружу редис, огребал от атаки в npm пакете и много чего еще. Осторожно заглянуть
Хочу поделится своим опытом создания RAG-системы, где мультиязычная модель E5, классификатор на LLM для обработки отрицаний и реранкер Jina работают в связке. А также неочевидные нюансы работы с синонимами и структурой знаний.Моя основная профессия — ПМ в ИТ. Плотно занялся LLM год назад, можно сказать, что я «молодой специалист».
Retrieval-Augmented Generation (RAG) чаще всего рассматривается в контексте вопросно-ответных систем и чат-ботов поверх базы знаний. Большинство публикаций и руководств по RAG посвящено схеме «вопрос – ответ с опорой на документы». Однако внутренняя механика RAG – семантический поиск в сочетании с генерацией ответа на основе найденного – хорошо ложится и на другую задачу, которую традиционно решают иными методами: на рекомендации.
Любой инструмент для «понимания кода», которым я пользовался, рано или поздно упирался в одну из двух стен. Первая — цикл «grep → открыть → прочитать → перейти по импорту → снова grep». Работает, но медленно, и у него нет ни малейшего представления о том, что process_order, найденный в services.py — это тот самый process_order, который вызывается из api.py, а не однофамилец из tests/. Когда этим занимается LLM-агент, он ещё и сжигает на этом тонну токенов.
Перенесли тулинг с pip на uv и ~90 дней пожили с этим в бигтехе. Скорость честная. Остальное - причина, по которой существует эта статья. Миграция вскрывает неочевидные изменения поведения. Пять мест из прода, каждое с ошибкой и фиксом.
Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/
Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Давайте ещё раз поговорим о SOLID. Если ваша работа хоть как-то связана с разработкой программного обеспечения или вы просто интересуетесь программированием, вы наверняка слышали этот печально известный акроним. Ему уже посвящены бесчисленные статьи, публикации в блогах и обучающие видео.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Согласие на обработку персональных данных в Django-проекте часто начинается с одного BooleanField. Но затем оказывается, что недостаточно помнить только факт нажатия на чекбокс: пользователь мог видеть другую редакцию документа, отозвать согласие, выбрать лишь часть категорий файлов cookie, а администратору может понадобиться журнал действий и выгрузка в CSV. Я сделал для этого два полностью независимых Django-пакета с открытым исходным кодом:
Автоматическая генерация структурированных академических конспектов из аудиозаписей лекций по точным и естественным наукам затруднена для локальных малых языковых моделей (small language models, SLM). Транскрипт лекции продолжительностью ≈1,5 ч составляет около 15–20 тыс. токенов и формально умещается в контекстное окно современных локальных SLM, однако при обработке такого контекста single-call SLM систематически деградируют: теряют фрагменты из середины последовательности, не удерживают структуру и галлюцинируют термины и формулы.
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Это первая из двух статей о CancelledError — сигнале отмены задачи. В ней мы остановимся на стандартном asyncio. Узнаем, что на самом деле представляет собой CancelledError, с точки зрения event‑loop. Разберёмся, как работает счётчик отмены (cancel/uncancel), на котором построены TaskGroup и asyncio.timeout. Наконец, обсудим проблемы, которые возникают на практике, в первую очередь связанные с asyncio.shield.
Как узнать, что внутри .exe, собранного через Nuitka? DeNuitkanizator — инструмент с открытым кодом для анализа таких файлов. Извлекает строки, модули, хэши, информацию о защите и многое другое за один запуск.
Подготовка модели Yolo для запуска на базе Hailo чипа для Raspberry Pi 5 AI HAT+. Если есть интерес к легким аппаратным решениям в области ИИ, то добро пожаловать. В статье я затрагиваю вопрос подготовки модели детекции к работе на компактной малинке.