Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Есть устойчивое поверье: интеграционные тесты медленные, потому что ходят в настоящую базу. «Подними SQLite в памяти», «замокай репозитории», «не гоняй Postgres в CI» — стандартный набор советов. Мокать я не люблю, но крыть упрёк «настоящая база — это медленно» было нечем. Поэтому я сел, спрофилировал и померил: 3316 интеграционных тестов, прогон 30 минут. После трёх правок инфраструктуры — 109 секунд. База оказалась ни при чём, а совет «чисти базу через TRUNCATE, это быстрее DELETE» у меня работал ровно наоборот — обидно вдвойне, потому что эта рекомендация уже лежала в черновике моей следующей статьи.
Статистика и данные с примерами на Python. 3-е изд.», хотим немного рассказать вам о ней и поделиться интересным отрывком.
Разработчики часто сталкиваются с проблемой: сайт успешно протестировали на мастере, выкатили на прод, провели контрольное тестирование — вроде всё хорошо. Сайт работает пару месяцев — и вдруг приходит задача от SEO «увеличить скорость загрузки сайта» или «исправить просевшее количество баллов в PageSpeed». Причём ничего принципиально нового не добавляли, просто наполняли контентом.Начинаем разбираться — и выясняется, что есть общая проблема, которая почти всегда повторяется. А именно — изображения. В статье расскажем, что с ними делать — как оказывается, проблема распространённая и до сих пор актуальная.
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
Compare olmOCR-2 and PaddleOCR-VL on a real arXiv PDF with dense technical tables. This article walks through a Python-based OCR workflow, then evaluates how each model handles table detection, runtime, numeric accuracy, merged cells, and multi-tier headers.
Многие ML‑инженеры знают, что нужно использовать CrossEntropyLoss, log_softmax и logsumexp. Гораздо меньше людей могут объяснить, что именно они спасают и почему без них обучение модели периодически превращается в генератор nan. Именно об этом и поговорим.
DLQ — это просто топик. Сложное — всё, что вокруг него.Эта статья — про практическую архитектуру обработки событий из Kafka с отправкой данных во внешний REST API.Главная проблема такого сценария — нестабильность внешнего API. Он периодически деградирует по latency или начинает отвечать с ошибками, и это напрямую влияет на пропускную способность всего консьюмера.
Всем Q. А тем, у кого малиновые штаны много QqQq. Когда-то, n-лет тому назад, много и долго исследовал фракталы ...
В этой статье мы начинаем погружение в одну из фундаментальных тем цифровой обработки сигналов (ЦОС) — дискретное преобразование Фурье (ДПФ). Именно ДПФ служит математической основой для понимания более сложных методов спектрального анализа и является отправной точкой для изучения всех остальных видов преобразования Фурье в ЦОС.
Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/
Python 3.15 hits feature freeze with a built-in sentinel, PEP 829 lands, Pydantic forks httpx, and AI goes bug-hunting in C code.
Ларин Андрей. Старший разработчик, группа разработки IDP, Яндекс. Слайды: https://moscowpython.ru/meetup/111/inventing-temporal/
Модерируемая дискуссия со спикерами. Рассмотрим с разных углов как AI инструменты меняют мир разработки.
Сейчас всё больше рабочих задач имеет смысл не просматривать вручную, а сначала прогонять через ИИ. Закупки — хороший пример такой задачи. Проблема не только в том, чтобы открыть сайт ЕИС и вбить пару фильтров. Проблема в том, что нужно быстро понять: подходит закупка или нет, относится ли она к нужной теме, есть ли там нужные работы, стоит ли тратить время на документацию.
Наткнулся на старую веб-камеру, которая валялась без дела. Дешевый вариант с посредственным качеством. С такой камерой не стать звездой онлифанс. Но выкидывать жалко. Пришла в голову мысль — почему не соорудить управление жестами для компьютера?
Разбираю, как я отделил жизненный цикл задачи от владельца следующего действия, чтобы AI-агент видел не просто список дел, а очередь: что можно брать в работу, что ждет человека, что требует ревью и что заблокировано.