Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Дескрипторы — одна из тех фич Python, о которых многие слышали, но мало кто использует напрямую. При этом они лежат в основе @property, @classmethod, @staticmethod, слотов и даже обычного доступа к методам. Разберём, что такое дескрипторы, как их писать и когда они реально полезны
Сейчас я расскажу, как использую агенты, чтобы упростить себе backend-разработку и не тратить на рефакторинг больше, чем на написание кода.Какие задачи идеально подходят для оптимизации с помощью ИИ, а какие не стоит отдавать агенту.
Бывали у вас датасеты, где класс «1» встречается в 100 раз реже класса «0»? У меня — постоянно. Модель радуется высокой точности, а на деле совершенно промахивается по редкому классу. Давайте обсудим, почему старый добрый SMOTE уже не торт, и что помогает в таких случаях.
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
Переписать решение с Python на Go и получить ускорение в 35 раз — звучит приятно. Но можно ведь пойти дальше, вспомнить о возможностях современных процессоров и увеличить отрыв Go до 200 раз!
Django ORM прячет SQL за красивым Python-интерфейсом. Пишешь User.objects.filter(active=True).order_by('name')[:10] — получаешь список пользователей. Круто. Но когда запросы тормозят или N+1 пожирает базу, приходится понимать, что вообще происходит.Разберём внутренности QuerySet: почему он ленивый, как работает chaining, когда запрос реально выполняется, и чем select_related отличается от prefetch_related на уровне SQL.
There are many misconceptions on asyncio, as such there are many misleading benchmarks out there. This article looks at how to analyse a benchmark result and to come up with more relevant conclusions.
Explore the key differences between NaN, null, and None in numerical data handling using Python. While all signal “no meaningful value,” they behave differently. Learn about the difference and how to correctly handle the data using Pydantic models and JSON serialization.
Learn why Python dicts cause silent bugs and how NamedTuple, dataclass, and Pydantic catch errors earlier with better error messages.
Генетический алгоритм как инструмент инженера: практический кейс раскроя полотенГенетический алгоритм — это «умный» инструмент для автоматизации раскроя материалов (металл, ткань, пластик). Вместо ручного подбора или полного перебора он по принципам естественного отбора ищет компактное размещение деталей, минимизируя отходы. В статье показан практический кейс на Python: как без сложной математики создать алгоритм, который экономит материал, время. Этот подход можно адаптировать под ваши производственные задачи.
Сказ о том, как после долгого перерыва я "взял в руки шашки" (поучаствовал в ML-соревновании) и дотащил задачу на "таблички" до первого места на финальном "приватном" лидерборде с помощью простейшей подготовки фич и классической линейной регрессии с регуляризацией, внезапно обогнав при этом всех модных катбустеров, банально переобучившихся на "паблике".
Это вторая (и заключительная) часть цикла статей о нашей миграции с Zeppelin. О причинах и первом опыте перехода с Zeppelin я рассказал здесь. В данной статье я хочу большее внимание уделить второму виду Zeppelin notebook, которые срочно нуждались в переносе.
Я на выходных люблю поиграть в днд. А так как мастеров не так уж и много, а тех, кто хочет ими быть, ещё меньше, то мне регулярно приходится садиться за ширму. Ну а какой мастер не хочет водить по своему собственному миру? Вот так вот мне и понадобилась карта. А точнее, много карт, чтобы выбрать подходящую.
В iGaming падение активности игровых провайдеров почти никогда не выглядит как "обрыв". Чаще это медленное затухание: ставок становится меньше, затем еще меньше, игроки уходят постепенно. Формально провайдер продолжает работать, стандартный мониторинг молчит, а бизнес уже теряет деньги.
Рассматриваю метод интерпретации модели на временных рядах, который работает как инструмент дебага с интервенционным протоколом, а не как банальная визуализация. Метод строит карту вклада входных сигналов в координатах время × масштаб × признак, и я проверяю ее через два фальсифицируемых теста. Цель — не проиллюстрировать веса конкретной предобученной нейросети, а деанонимизировать поведение модели: прямо и доказуемо увидеть внутреннюю стратегию чтения сигнала.
Вооружившись лучшими практиками, нестабильность можно свести к минимуму, но полностью избавиться от неё крайне трудно. Чтобы лучше её контролировать, нужны инструменты, позволяющие выявлять нестабильные тесты — например, Allure Report. В этом руководстве мы посмотрим, как Allure работает с нестабильными тестами
Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/
Тесты — это хорошо. Медленные тесты — это CI на 40 минут и разработчики, которые забывают их запускать локально. Разберём, как ускорить pytest от простого -n auto до распределённого запуска в Kubernetes.