Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
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.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
В этой статье мы хотели бы рассказать о наших самых актуальных разработках в области нейросетевых подходов к решению задачи кредитного скоринга физических лиц. Ранее мы уже писали на эту тему, но последняя статья предыдущего цикла датирована 2023 годом. За это время мы смогли значительно продвинуться в исследовании способов решения данной задачи.
Marimo is a reactive Python notebook designed to make data science workflows more reproducible. This article shows how it avoids hidden execution state, saves notebooks as plain .py files for cleaner Git diffs, isolates dependencies with uv, supports pytest cells, and exports notebooks into reusable formats including scripts, HTML, and WASM dashboards.
Тридцать зелёных юнит‑тестов ещё не означают, что код готов к продакшену. Баги часто прячутся в данных, которые никто не догадался проверить вручную: пустых строках, дубликатах, редком Unicode и неожиданных последовательностях операций. Разбираемся, как Hypothesis генерирует такие случаи, проверяет свойства вместо отдельных примеров и сводит падение к минимальному контрпримеру.
«Контейнер для DI — это лишний оверхед, передай зависимость руками и не выдумывай». Я тоже так считал, пока не замерил: наивный контейнер резолвил типичный сервис-граф примерно в 200 раз медленнее ручной сборки.Рассказываю, как тремя шагами — кэш плана, удаление проверки, которая всё равно не срабатывает, и компиляция графа в одну плоскую функцию — довёл резолв с 52.9 до 0.40 мкс/оп, почти как руками.
В первой части я ускорил большой интеграционный pytest-сьют с получаса до полутора минут за счёт инфраструктурных правок. Во второй проверяю следующий очевидный слой оптимизации — pytest-xdist.Результат оказался не магическим, но полезным: -n auto дал ещё ×3.4 локально и около ×2.7 в CI. В статье показываю, почему xdist не заменяет дешёвый setup, а только домножает его; как разводить БД и Redis по воркерам; где упираются соединения Postgres; и почему память Docker VM и тюнинг Postgres не сдвинули потолок.
Помните, не так давно мы говорили с вами о том, что общего у вина и ИТ? На платформе «Своё вино» мы с редакцией обычно говорим о терруарах, стилях и винтажах, но в этот раз попробуем применить ту же оптику к языкам программирования. Попробуем угадать язык по пяти строкам кода и заодно понять, по каким «ароматам» и «танинам» наш мозг так быстро их различает. Дегустируйте код
Catlantean 3D — это хобби-проект, который я неспешно пишу в своё свободное время уже больше года. В следующем году я планирую выпустить его в Steam.Я хочу создать завершённый, готовый к выпуску шутер от первого лица при помощи методик, характерных для начала 90-х, при этом позволив себе роскошь пользования современным компилятором и слоем абстракций платформы.