Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
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
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.
Google Autocomplete (Google Suggest) — механизм автодополнения поисковых запросов, который отображает подсказки в реальном времени. Несмотря на отсутствие официальной документации, его поведение достаточно стабильно и широко используется в SEO, анализе поискового интента и сборе семантики.
Эта статья будет полезна DS специалистам, и тем, кто хоть когда-нибудь сталкивался с такой проблемой, как выбросы в данных или OOD (out of distribution), и ищет пути решения проблем, возникающих из-за них.
25 февраля — финал The MedGemma Impact Challenge на Kaggle. Я уже несколько недель копаюсь в этой медицинской модели от Google, пытаясь выжать из неё что-то крутое для конкурса. Пока идеальное решение где-то между "гениально" и "зачем я это делаю в 3 ночи", решил поделиться тем, как вообще эта штука работает и что с ней можно делать.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Для задач аналитики Zeppelin - это чуть ли не находка. Он может в одной книжке исполнять код на любом языке (был бы интерпретатор), выводить его в виде красивых табличек, графиков и в любом другом виде, который удобен. И на Хабре есть много статей, посвященных плюсом данного решения для задач аналитики.
Мы храним информацию о событиях, которые обрабатывает наша платформа. Подробнее о них я расскажу ниже, сейчас важно указать, что все эти события формируют статистику, доступную пользователям. И данные для этой статистики, собранные за год, уже занимают у нас под 2 ТБ дискового пространства, что дорого само по себе, не говоря уже о том, что некоторые запросы в базу стали выполняться заметно дольше ожидаемого.
Multiplayer Snake implemented in Django using Django LiveView, 270 lines of Python, server side game state, WebSocket driven HTML updates, no custom JavaScript.
Любая модель машинного обучения начинается с данных. Известное выражение «garbage in, garbage out» как нельзя лучше описывает главную уязвимость ML‑систем. В автоматизированном машинном обучении (AutoML) наиболее критичными точками являются процесс сборки данных и проблема мониторинга данных, в т.ч. в онлайне. Если процессы feature engineering и обучения наша библиотека формализует «из коробки» с помощью конфигурационных файлов и единых правил, то ответственность за загрузку и получение данных несет пользователь.
Если вы когда-нибудь грузили в LLM список и просили выбрать лучшее или отсортировать — вы, скорее всего, получали посредственный результат. Я проверил это на 164 постах своего телеграм-канала, сравнив пять разных методов сортировки. Оказалось, что разница между «дёшево и плохо» и «дёшево и хорошо» — в правильном алгоритме, а не в модели.
Есть рутина, которую вы мечтаете автоматизировать? Или идеи, чего не хватает в повседневной работе? Напишите в комментариях или мне на почту (она в конце поста). Буду рад любым предложениям: что добавить, что упростить, а что вообще переделать. И если для веба коннекторы появились сразу, то инженерный софт незаслуженно забыли. Я решил это исправить и дал нейросети прямой доступ к API КОМПАС-3D.
С помощью Python математически проследил эволюцию философских взглядов поэта на его творческом пути.
This post describes how to implement a safer version of typing.cast which guarantees a cast type is also an appropriate sub-type.
В 2012 году AlexNet потряс мир — тысячи строк кода, две видеокарты, недели обучения. Сегодня вы превзойдёте его одной строкой, а модель загрузится за секунды. В статье — 20 полностью рабочих примеров глубокого обучения, каждый ровно в три строки Python. Анализ тональности, резюмирование текста, вопросно-ответные системы, генерация текста, перевод, NER. Детекция объектов, сегментация, оценка глубины, поиск изображений по описанию.