Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Однажды мне стало лень вручную проставлять статусы тестов PASSED/FAILED в TestY TMS, и я написал свое клиент-серверное приложение ATS Studio. Как мне это удалось, если я не пишу код на Python, и чему я научился в процессе, узнаете под катом.
The following is a performance comparison of several (pure) Python implementations, for a large part of the Shed Skin example set. I left out some of the examples, that would result in an unfair comparison (mostly because of randomization), or that were too interactive to easily measure. Obviously this comparison is very biased, and probably unfair in some way to the other projects (though I've tried to be fair, for example by letting PyPy stabilize before measuring).
Как сделать свой аналог Pinterest, если у вас нет бюджета корпорации, но есть 4 ТБ картинок (17 миллионов штук) и желание искать по ним не просто по тегам, а по визуальному стилю?В статье — опыт построения распределенной системы поиска из подручных средств.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Разбираем мощь match/case в Python: от базового синтаксиса до распаковки JSON и эмуляции в старых версиях.
База знаний в поддержке почти всегда отстаёт от реальности: знания появляются в звонках, остаются в умах операторов, а в документацию попадают выборочно и с задержкой. При этом сами звонки уже записываются и транскрибируются. В этой статье разберём инженерный способ автоматически извлекать из этого потока проблемы и решения и вести актуальную базу знаний с помощью Python
В этой статье разберу практический опыт построения системы видеоаналитики на базе open source-инструментов: от выбора библиотек и архитектуры до проблем с производительностью и масштабированием под десятки видеопотоков. Материал будет полезен инженерам, тимлидам и продакт-менеджерам и всем тем, кто рассматривает open source как основу для production-ready CV-систем.
Разберёмся, как сделать такую ML-«песочницу», где Data Scientist пишет код, а всё остальное (установка драйверов, выделение ресурсов, деплой и тренировка модели, сбор метрик) уже настроено на бэкенде.
Недавно Сбер выкатил новые модели распознавания речи, и мне захотелось проверить их не в абстрактном демо, а в реальном сценарии. В этой статье я расскажу о практическом кейсе – разработке Telegram-бота, который преобразует голосовые сообщения в текст. Посмотрим, на что способна новая отечественная модель GigaAM-v3
В статье мы рассмотрели несколько подходов к решению этой проблемы и реализовали синтез LQR с расширенным состоянием (Augmented LQR) — метод, при котором в вектор состояний добавляются интегралы ошибок управления. Как обычно, ссылка на код в конце статьи.
А началось всё в один прекрасный день, когда мой сын - школьник осваивал n8n и ваял телеграм бота. Разговорившись, мы вспомнили, что его увлечение программированием началось со Scratch. И его фраза, что было бы здорово, если бы в scratch была бы встроена иишечка, можно столько прикольных игр сделать, стала отправной точкой для данного проекта.
Предлагаю свой вариант — менять в зависимости от раскладки цвет всей подсветки клавиатуры. С таким подходом куда бы вы ни смотрели перед компьютером, подсветка будет хорошо заметна периферийным зрением, и вы всегда будете знать какая раскладка выбрана. Я опишу реализацию решения для среды рабочего стола GNOME, проверенное на дистрибутивах Fedora 43 и Ubuntu 24.04.
Discover PySpark 4.0’s game-changing features: 3x faster Arrow UDFs, native Plotly visualization, and dynamic schema UDTFs for flexible data transformations.
В этой статье будет рассказано о популярных метриках для NLP-задач: классификации текста, NER и кластеризации.
В статье разбираем, как Model Context Protocol (MCP) и библиотека FastMCP помогают создать чистую, модульную систему: выносим логику в отдельные серверы, управляем контекстом через ресурсы и легко меняем поведение агентов. Показываем на Python и LangChain 1.0, как превратить набор скриптов в масштабируемую фабрику агентов.
Буквально на днях Astral объявили, что их новый «революционный» тайп-чекер ty переходит в стадию бета-тестирования. А если учитывать, что и uv, и ruff формально тоже всё ещё находятся в бете, то можно считать, что ty уже фактически вышел в релиз. Собственно, о нём и поговорим дальше.
Прямого доступа к агрегированным данным у исследователей нет — их необходимо собирать вручную через Steam Web API и сторонние сервисы. В этом проекте мы разработали полноценный программный комплекс для автоматизированного сбора, хранения и анализа данных Steam.
Cегодня я хочу поговорить о самом непонятном и переоцененном термине в мире архитектуры — Domain-Driven Design (DDD). Я объясню его так, чтобы стало понятно даже джуну, и покажу на реальных примерах, чем он отличается от других подходов.