Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Так исторически сложилось, что последние 5 лет своей продуктовой разработки я работаю с микросервисами вокруг брокеров сообщений (преимущественно RabbitMQ и Kafka).
И все это время меня не покидало чувство некой неудовлетворенности и неполноценности инструментария, который был мне доступен.
Audio
Как подключить базу данных? Казалось бы, простейший вопрос, однако частенько здесь совершают ошибки. Как правило, даже если сделать всё плохо, проблем не возникнет, но это до поры до времени. Как только проект вырастет и увеличится нагрузка, эти ошибки дадут о себе знать, и отследить их будет сложно. В этой небольшой статье, я последовательно буду создавать подключения к БД, а затем показывать на примере, что может пойти не так. На мой взгляд, понимание, почему нужно делать именно так, а не иначе, лучше, чем простое заучивание и использование паттернов. Статья рассчитана на начинающих и всех, кто интересуется этой темой.
В 2019ом году я работал продактом в Яндекс.Погоде и мечтал запилить что-то свое. Начал смотреть, какие есть большие рынки и в чем их боль. Перебирая варианты, вспомнил, каким изнуряющим был для меня поиск съемного жилья.
Это создатель игры Dev's Battle (Образовательной MMO-RPG игры для разработчиков в Телеграм). В этой статье я решил рассказать про наш опыт создания продукта в телеграм. Надеюсь, что данная статья будет полезна всем кто сейчас разрабатывает или думает разрабатывать какие-либо продукты в телеграме.
Утилита для удаленного исполнения команд. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Fabric/
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Как известно, существует целый ряд инструментов для создания информативных технических слайдов, и у этих инструментов есть свои недостатки.
Большинство из нас думают о машинном обучении как о "черном ящике", который принимает некоторые данные и выдает отличные результаты. В последние годы этот черный ящик работает как имитация человека в соответствующих областях, где он используется, и достигает выдающихся результатов.
В 2023 году писать сервисы, взаимодействующие друг с другом через RabbitMQ, всё ещё неоправданно сложно. Ещё больше сложностей возникает с тестированием бизнес-логики в них, с согласованием контрактов между ними, с организацией монорепозиториев.
Я - большой фанат задачи детекции, она мне нравится по всем критериям. Она самая интересная концептуально - одновременно нужно и искать объекты, и определять их тип. Классификация целых изображений скучновата и не так часто применима на практике (по крайней мере в медицине), а сегментация мне кажется нудноватой - ну их, эти конкретные пиксели. Ещё статьи про детекцию - самые интересные для меня в техническом плане. Мне нравится разбираться в разных видах архитектур - anchor-based и anchor-free, one-stage и multi-stage, а ещё я очень люблю разные крутые идеи, которые улучшают тот или иной компонент детекционного пайплайна - например,PISA для умного взвешивания разных сэмплов в лоссе,Precise RoIPooling иDeformable RoIPooling для более точного и хитрого пулинга фичей,D2Det для декаплинга задач локализации и классификации,SoftNMS для замены традиционного NMS.
Сегодня мы хотим поделиться с вами процессом разработки модели выявления связанных компаний на основании транзакционных данных. Пришли к нам заказчики и говорят: «Хотим по имеющимся транзакциям наших клиентов определять, кто из контрагентов является с ними связанным».
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Я начал программировать на Rust несколько лет назад, и это постепенно изменило мой подход к разработке программ на других языках программирования, особенно на Python. До того, как я начал использовать Rust, я обычно писал код на Python очень динамично, без подсказок типов, повсюду передавая и возвращая словари и время от времени возвращаясь к интерфейсам со «строковой типизацией». Однако, испытав на себе строгость системы типов Rust и заметив все проблемы, которые она предотвращает, я внезапно стал сильно беспокоиться всякий раз, когда возвращался к Python и не получал тех же гарантий.