Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Модуль для легковесных потоков в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/greenlet/
Радиация окружает нас повсюду – естественный радиоактивный фон присутствует всегда и везде. Имея под рукой плату ESP32 за 8 долларов, OLED-дисплей за 3 доллара, MicroPython и трубку Гейгера – Мюллера, можно без труда собрать полноценный детектор радиации. Он сможет не только выводить текущие показатели на экран, но и отправлять данные на GMCMap, в Home Assistant и другие сервисы.А в качестве бонуса в конце статьи я покажу несколько забавных научных экспериментов – например, как засечь радон у себя дома с помощью носка и обычного пылесоса.
Я давно играю в ДнД и почти с самого начала смотрю «Грядут приключения» - ребята снимают настольные ролевые игры как сериалы: живая партия актеров за столом, постоянный каст, сквозной сюжет, серии по пять-шесть часов. Нравится у них всё, но больше всего - «Архипелаг» и «Эндемия». В какой-то момент несравненный Мастер Гоша Воронин кинул в своём канале клич: проекту нужна помощь с пересказом сериала. Нужен был текст, по которому актёры смогут прочитать всё случившееся за 55 серий.Обычно такие вещи делают руками. Энтузиасты берут источник, сами его пересматривают, сами расписывают сценарий, сами переводят всё в текст. Работа адская даже когда в источнике пара часов записи, а тут триста. Я решил попробовать по-новому и написал в комментах, что могу помочь: работаю с ИИ и большими данными, сделаю это в разы быстрее, чем руками, и никому не придётся месяцами сидеть над расшифровками.Так я и взялся разобрать все 55 серий в базу знаний и написать по ней текст видеопересказа для актеров на 30-60 минут.
Коллеги из бухгалтерии пришли с приземленной задачей – научить искусственный интеллект разбирать счета. В проект мы вписались сразу. Во-первых, работать с прикладными сценариями всегда интересно. Во-вторых, бизнес обеспечивает нас крутыми железками для запуска LLM-ок, и помочь бизнесу избавиться от части рутины – достойный ответный жест. Хотя, признаюсь, на этапе «посмотрите, что искусственный интеллект может сделать» отнеслась к идее скептически. Мне казалось, что бухгалтерские документы давно формируют одни и те же программы, примерно в одних и тех же форматах. В статье расскажу, почему цифровая бухгалтерия часто не такая уж цифровая, и как мы из on-prem LLM и OCR собрали решение для обработки платежных документов, которое передает структурированные данные в 1С. Что из этого получилось – под катом.
У моего клиента пропущенные звонки берёт голосовой бот. Бот работал, заявки приходили, а я не мог ответить на простой вопрос: сколько стоит один звонок. Рассказываю, как у каждого звонка появился техпаспорт и ценник в рублях, что вскрыл первый живой прогон против зелёного стенда и почему проверка, которая не может упасть, хуже её отсутствия.
Что делать, если средний чек премиального автосервиса оказался в 4 раза меньше планового? Первое «очевидное» решение руководства — немедленно избавиться от дешёвой мелочёвки вроде сезонного шиномонтажа и хранения колес, которая перегружает мастеров и портит красивую статистику.Звучит логично? Абсолютно. Вот только глубокий дата-анализ показал, что такое «оптимизаторское» решение лишило бы компанию доброй трети валовой выручки.В этой статье мы разбираем реальный кейс анализа массива из сотен тысяч заказов за 10 лет работы крупного автодилера.
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
ㅤ
A recap on the work done in NumPy and CPython to make multi-threaded NumPy workloads scale on the free-threaded build of CPython.
Есть Apache Superset. Есть аналитик, который открывает SQL Lab и десять минут вспоминает, как называется таблица с заказами — orders, olist_orders или fact_orders_v2. Есть языковые модели, которые отлично пишут SQL, но понятия не имеют, что лежит в вашем хранилище.Задача звучала просто: добавить в интерфейс Superset кнопку, по которой открывается чат с моделью. Причём агент должен работать по принципу MCP — не фантазировать имена колонок, а сходить и посмотреть их в метаданных. Подключаться к любому OpenAI‑совместимому API: локальная Ollama, llm7, OpenAI — что угодно.Дальше — про то, как это делается без форка Superset, без пересборки фронтенда и без ослабления политики безопасности. И про несколько ловушек, каждая из которых стоила мне отдельного расследования.
Три месяца я строил одну и ту же контент-машину для AI/tech-канала тремя способами: вручную с ChatGPT, в n8n и на Python через Claude Code. В статье — архитектура из трёх пайплайнов, реальные тайминги из production-логов, миграция с SubMagic на собственный постпроцесс за один день и практический чек-лист, который поможет выбрать между ассистентом, визуальным конструктором и собственным ИИ-агентом.
В Python 3.14.0 (октябрь 2025-го) разработчики заменили классический иерархический сборщик мусора на инкрементальный – обещали более короткие паузы на больших свалках. Но уже в 3.14.5 (май 2026-го) это решение полностью откатили.Что пошло не так? И почему альтернативный сборщик даже не сделали переключаемой опцией, как в Java или Go?
В прошлой статье я рассказывал про WhyTrend — open-source инструмент, который не просто находит аномалии во временных рядах, а пытается объяснить, почему они произошли: собирает внешний контекст (новости, Hacker News, Wikipedia) и формирует объяснение со ссылками на источники. Эта статья — про внутреннюю кухню: почему WhyTrend в итоге оказался фреймворком, а не очередной библиотекой, и какие архитектурные решения к этому привели.
У GitPython есть защита от опасных опций git. Я передал ей --upload-pack=/srv/lab/helper.sh, она отказала. Передал то же самое записью короче, -u/srv/lab/helper.sh, и она пропустила: скрипт выполнился. Это CVE-2026-67324, уязвима 3.1.50, исправлено в 3.1.51. Ниже стенд, живой вывод обеих попыток и разбор, почему шестистрочная проверка промахнулась.
Floating point math is often slower than integer math because the compiler is being conservative about how it optimizes your code. While some programming languages already had solutions of a sort, until now Rust did not have a good stable way to deal with this limitation. But now, starting in version 1.98, Rust will allow telling the compiler it can optimize your code further—but with extra control so that you can still write numeric algorithms with minimal rounding errors.
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv