Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
ㅤ
Есть числа, которые полезно знать программистам на Python. Насколько быстро добавляется элемент в список? Как насчет открытия файла? Это занимает меньше миллисекунды? Если ваш алгоритм зависит от производительности, какую структуру данных вы должны использовать? Сколько памяти занимает число с плавающей запятой, один символ или пустая строка? Насколько быстр FastAPI по сравнению с Django?
В этой статье я расскажу, как мы разработали универсальный автогенератор тестов, который, как нам кажется, подходит для любого сервиса API. Ну и, конечно, расскажу, как он работает и как мы его планируем развивать.
quad_rag_core — лёгкое Python-ядро для локального RAG, которое автоматически отслеживает изменения в папках, индексирует их в Qdrant и поддерживает эмбеддинги в актуальном состоянии.
Yep, DOOM in Django. That's right. Django LiveView streams ViZDoom as 100x100 pixel frames mapped to 10,000 divs at 60 FPS, sustaining about 600000 divs per second reliably.
PyPI strengthened security and organization features in 2025, adding trusted publishing, attestations, improved 2FA, malware response, and organization management enhancements.
Важным фактором для удобства расследований и анализа является формат самих аудит-логов. Он должен быть структурированным и единообразным вне зависимости от части системы, где происходит события. Но чтобы начать анализировать события, которые происходят в системе, нужно сначала эти события получить и передать анализатору — SIEM-системе.
Когда дело касается локального запуска, думаю, далеко немногие из нас запускают модели в BF16 через vLLM на Nvidia H100. А значит, все эти красивые результаты по бенчмаркам на практике, вероятнее всего, очень далеки от того, что мы получим на практике.И я решил это проверить.
Сегодня я расскажу об своем pet проекте по объяснению правил для настольных игр. Цель данного проекта — понять, как можно собрать RAG агента без использования больших библиотек.
Изначально я хотел написать статью про коды Рида-Соломона с иллюстрацией на примере работы QR кодов, в процессе подготовки сделал инструмент для визуализации промежуточных этапов построения QR кодов и обнаружил что у меня уже есть достаточно отсутствующего на хабре материала, в связи с чем немного поменял план.
Я работаю в компании и, так сложилось, что нас имеет мы имеем DRF монолит на писят два миллиона строк кода. И вот однажды, чью-то светлую голову посетила мысль — «а давайте писать код одинаково». Идея прозвучала чертвоски просто и соблазнительно. С этого момента мы завели себе ишака по имени «Django Service Layer», и все дружно начали на него наваливать
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