Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
We've all heard that we should test our software, but what happens when we don't? Sometimes, it leads to strange and unexplainable events.
Learn how to build resilient data pipelines with Django, Celery, and idempotent consumers. We'll dive into robust error-handling techniques and the role of idempotency in ensuring reliable and consistent data processing.
pyrefly – новый тайпчекер для Python написанный на Rust. Вторая версия тайпчерека pyre-check.
A talk on tried and tested patterns for building applications using Django and HTMX.
django-queuebie offers a synchronous command and event message queue to decouple, modularize and test complex Django business logic across internal apps without microservices.
Чтобы научиться программировать и разбираться в тонкостях Python 3.12
Во втором докладе про поиск аномалий мы продолжим изучение наиболее популярных методов, сосредоточившись на Isolation Forest и PCA. Я объясню «на пальцах» как работают эти методы, а также, какие у них сильные и слабые стороны.
По мере увеличения объёма данных, структуры данных, занимающие много дополнительного места, становятся всё менее производительны и возникает вопрос: как оптимально сжать структуру данных по памяти, чтобы не потерять производительность основных операций на структуре. В докладе разберёмся со сжатыми структурами данных, их практической реализацией, а также посмотрим для каких задач их целесообразно применять.
Расскажу откуда вообще взялась идея, про сам суицид и как это дружит с машинным обучением. Основной доклад будет посвящен процессу создания датасета. В конце расскажу, когда и где можно будет взять датасет и что планируем делать дальше.
Как автоматизировать процессы в рекламном агентстве при помощи Python и какие продукты можно предложить рынку рекламы
Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев
В докладе я расскажу об особенностях и проблемах задачи поиска аномалий, разберу несколько наиболее популярных методов.
Рассмотрим основы работы спутниковой связи, включая ключевые принципы передачи данных через спутники. Поговорим о том, как Python может быть использован для автоматизации процессов в космической сфере.
В этом докладе я расскажу о том, как мы использовали NLP решения для расширения возможностей DCAP (data-centric audit and protection) системы компании Makves. Мы обсудим, почему обработка неструктурированных текстовых данных без нейросетей является сложной задачей и как мы преодолели эти вызовы. Я поделюсь нашим опытом сбора и подготовки датасета, а также раскрою трюки и методы, которые мы применяли для оценки качества полученных решений. Также рассмотрим ограничения, с которыми мы столкнулись при продуктивизации моделей, и как мы их преодолели. Доклад будет полезен как опыт реального внедрения NLP функционала в работающий продукт.
О внедрении паттерна Saga в HoReCa FoodTech для исправления интеграции с блокирующимся кассовым оборудованием в ресторанах. Как это спасло нашу тех.поддержку. Какие уроки мы вынесли. И почему же Кафка не дописал(а) свою сагу…
От автоматизации нажатия кнопок, до создания полноценных интеграций систем — в этом докладе я расскажу, как мы развили наш подход к RPA, используя Python.