Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
В Python хватает инструментов для работы с временными рядами, но обычно приходится жонглировать тремя-четырьмя пакетами с разными API. Darts — библиотека, которая собирает всё в одном месте: статистические модели, градиентный бустинг, нейросети — и работает по знакомой схеме fit() / predict(). Сегодня разберём её подробно: что умеет, где удобна, как использовать в задачах.
В ходе этого материала вы узнаете: 1. Как сделать простой рендер на c# в MonoGame. 2. Что использовать, чтобы вызвать python из c#. 3. Почему пункт 2 - это плохая идея. 4. Как MonoGame игру сбилдить в web/html с помощью его форка KNI
Модель не обязана отвечать всегда. На мультиклассовой табличке (letter) я сравнил 3 способа отказа для CatBoost: maxprob, entropy/margin и conformal APS. Результаты — в risk–coverage кривых и таблице «coverage → ошибка», чтобы быстро понять, какой метод лучше “отбрасывает” ошибки отказами.
При плотной нагрузке счет за API легко превращается в постоянную и плохо прогнозируемую статью расходов, от которой уже сложно отмахнуться. В статье я покажу практичный компромисс: как развернуть собственную облачную LLM, которая укладывается в 16 ГБ видеопамяти, поддерживает инструменты и вызов функций, интегрируется с MCP-серверами и может использоваться как полноценный API-сервис для бэкенд-задач.
Fix Django’s case-sensitive unique constraint pitfalls by cleaning duplicates, adding Lower() constraints, and safely migrating with PostgreSQL CONCURRENTLY to avoid downtime.
PyPI — централизованный каталог Python-пакетов. Сегодня в нем более 865 тысяч проектов общим весом 36 терабайт.PyPI создал Ричард Джонс. В октябре 2002-го, в электричке, по дороге на работу в Мельбурн. Будет интересно
Сегодня расскажу о модели, которую мы построили для оценки реального эффекта промокодов. Главные вопросы: кому, какой, и зачем мы выдаем промокод. Спойлер: ответ нас удивил. И именно этот ответ стал главной причиной, по которой эту модель вообще стоило строить.
Как определить дистрибутив Linux? А что, если имеется только информация о пакетах, установленных на устройстве? История одного «велосипеда» или мы не нашли готового решения.Представьте, что вам нужно определить дистрибутивы, опираясь исключительно на установленные пакеты.
Мониторинг мониторинга - звучит как масло масляное. Ведь наш сервис должен быть надёжнее, чем объекты, которые он отслеживает. Расскажу, как мы дошли до 10 900 автоматических тестов (5100 на бэкенде и 5812 на фронтенде). Все цифры и технологии - строго из нашего репозитория . Без хайпа, только факты, код и архитектурные решения.
Я делаю локально работающего ИИ-агента и столкнулся с тем, что стандартный подход «закинуть текст в векторную базу, достать по косинусу» для долгоживущего агента не работает: контекст замусоривается, факты конфликтуют, ничего не забывается. Вместо этого реализовал графовую когнитивную память поверх одного файла SQLite
Как запустить AI code review по git diff на своей машине через Ollama - без облака и API-ключей? Установка, конфиг и пример отчёта.
В этой статье я расскажу, как мы применяли PSM (Propensity Score Matching) — статистический метод, который позволяет корректно сравнивать группы, уменьшая систематические различия между ними. Подробно разберу, как выровнять группы теста и контроля с помощью PSM, расскажу о типичных ошибках (например, утечке признаков), дам практические рекомендации по сбору и выбору фич для мэтчинга, а также покажу, как валидировать полученные результаты и оценить их достоверность.
Реализуем сервис семантического поиска на базе PostgreSQL с расширением PGVector. В статье: настройка БД через Docker, миграции Alembic, асинхронный слой на SQLAlchemy и API на FastAPI.
В своей работе я часто сталкиваюсь с проблемой масштабируемости в pandas. Код, который быстро работает на гигабайте данных, начинает невыносимо тормозить на десяти. Уверен, эта боль знакома многим.
Learn how to manage shared code across projects using Git submodules. Prevent version drift, maintain reproducible workflows, and support team collaboration with practical examples.
A technical guide to how self-driving cars actually work. CAN bus protocols, neural networks, sensor fusion, and control system with open source implementations, most of which can be accessed through Python.