Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Ориентируются ли собаки по компасу, когда делают свои грязные дела? Оказывается — да! Если вам интересно, как можно это подтвердить в домашних условиях, используя компас, Байесовскую статистику и собаку (собака не включена), то добро пожаловать под кат.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
magic-wormhole is a library and command-line tool (written in Python) which makes it possible to securely and easily get arbitrary-sized files and directories (or short pieces of text) from one computer to another.
Профессия "плотник" полезна в обычной жизни, а что можно сказать о "программисте"? Когда государственной политикой является цифровизация, то правительство должно понимать: цифра она везде цифра! И в обычной жизни придется учитывать и такие истории.
Хочу поделиться своим опытом создания Telegram-бота для текстовых квестов при помощи ИИ. Если вы любите текстовые квесты, писать ботов или просто интересуетесь GPT, то этот материал для вас.Ссылка на репозиторий с исходным кодом: questTg.
Потратил пару месяцев, чтобы спарсить матчи и понять, насколько футбол хаотичная и непредсказуемая игра. И выводы оказались довольно неоднозначными. Но обо всём по порядку
В этой статье сравним poetry, uv и rye: кто быстрее управляет зависимостями, как использовать их в Docker, и какой выбрать в 2025 году. Заодно пробежимся по философии инструментов и посмотрим пару новых PEP стандартов, которые могут улучшить работу с зависимостями.
Передо мной стояла задача создать модель машинного обучения, которая позволяет предсказывать финальный вес птицы при ежедневном внесении данных и динамически корректировать прогноз с учетом новой информации.
5k RPS, 5ms Latency и 100 экспериментов одновременно. История о том, как наша команда перестраивала веб-сервис для сплитования трафика в высокопроизводительную систему. С какими ограничениями Cpython и Gil столкнулись на пути, как обходили "узкие места" и оптимизировали сервис до микросекунд. В общем, всё о том, как мы построили "космолет" на Python и взлетели! Ну и, конечно же, ответ на вопрос: "Почему не Go? ".
Итак, я прошел длинный путь создания RAG с нуля, и начал делать AI агентов для нашей компании. По технологиям испробовал:
Цифры нажимались как бы сами собой, быстро следуя в чётком порядке. Это было очень круто! Кряк даже пустил слезу от умиления, а енот довольно потирал свои ловкие ручонки.) Наверняка ему не терпится сделать ещё один интересный проект. +++ Проанализировав данные, полученные с помощью обратной разработки в части 1 и части 2, можем прикинуть алгоритм работы имитатора касаний, написать приложение и взломать пароль!
Я уже год использую хайповый IoC‑контейнер dishka в python-проекте и хочу немного поделиться опытом эксплуатации. Мой проект — движок для городской ночной поисковой игры «Схватка» («Энкаунтер» или «Дозоры»). Проект полностью open source.
GitHub Actions now supports experimental free-threaded CPython!
На Московской бирже торгуется более 2500 облигаций, но большая часть из них неликвидна - в стакане почти нет предложений и сделок совершается крайне мало. Это затрудняет покупку и продажу таких бумаг. При этом известные мне публичные сервисы не суммируют объемы торгов за период, поэтому сложно быстро найти облигации с высокой ликвидностью.
Целевой переменной для новой модели решили взять факт выхода в просрочку, не отнесённую к технической — то есть просрочку свыше 5 дней на горизонте 90 дней. В качестве выборки для разработки модели была собрана статистика по ежемесячным срезам кредитного портфеля за последние 5 лет.
Здесь я рассмотрю конкретную задачу по генерации, её решение и опишу ключевые использованные принципы. Пишу эту статью для того, чтобы поделиться идеями и опытом, которых мне не хватало, когда я взялся за дело две недели назад. Я не буду делать полный разбор проекта, а лишь опишу и визуализирую принцип.
Бэктестинг — ключевой процесс в алгоритмической торговле. Он позволяет проверить стратегию на исторических данных, прежде чем запускать её в реальной торговле. Однако, чем больше данных и сложнее логика стратегии, тем дольше времени занимают вычисления.
Как отправить робота на автономное патрулирование и научить его «видеть»? Разбираем реальный кейс создания роботизированной системы мониторинга на базе отечественной платформы: выбор оборудования, интеграция ИИ и примеры кода. Делимся опытом, как научить робота собирать данные, обходить препятствия и почему отказались от модной робособаки.
В этой статье мы поговорим о том, как современные LLM помогают автоматизировать сбор данных с веб‑сайтов и сводят к минимуму рутинную настройку и «подкручивание» парсеров.Что еще вы найдете в этой статье?