Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Mark writes articles on data analysis. This one is all about the images NASA released from the Artemis II mission. It includes step-by-step instructions that you can follow along.
A practical Git walkthrough for data scientists, focused on real workflows like branching for experiments, reverting mistakes, and keeping project history clean with small, focused commits. It also explains merge vs. rebase, why you should not rebase shared branches, and how to set up .gitignore for data-heavy projects.
An introduction to the concept of the Application Binary Interface (ABI), the various CPython ABIs, and the new abi3t stable ABI in Python 3.15.
В какой‑то момент мне захотелось разобраться — что такое корутина и откуда они вообще взялись. Погрузившись в различные статьи и видео, я узнал много нового, рассказал коллегам внутри команды, а теперь решил рассказать и вам. Все, что важно знать о корутинах, по моему скромному мнению
Apple выпустила Foundation Models SDK for Python ещё в феврале 2026. Эта Python-библиотека предоставляет прямой доступ к локальной модели Apple Intelligence: модель грузится в процесс, KV-кеш лежит в памяти, инференс идёт на Apple Silicon. Библиотека получила 1,2 тыс. звёзд на GitHub, последнюю версию 0.2.0 с поддержкой изображений представили на WWDC26.
Много лет решения о том, что показать клиенту, у нас принимал Teradata RTIM (Real-Time Interaction Manager) - движок real-time маркетинга. Если вы когда-нибудь получали смс-сообщение или заходили в личный кабинет в 99% случаев сообщение для вас было подобрано этой системой. Вы заходите на сайт или в приложение, и за миллисекунды решается, какое предложение показать. Логика выбора описывается деревьями принятия решений: запрос проходит по веткам дерева, а условия переходов в узлах - критерии - определяют, к какому сегменту отнести клиента и какое предложение ему подобрать.В какой-то момент перед командой встала задача перейти на собственное решение.
Обычные тесты находят только ожидаемые ошибки. В статье разберём, как Hypothesis сам ищет контрпримеры и сокращает их до минимального сбоя.
Как устроен KalinkaPlayer: модульный бэкенд, нативный аудиоплеер, пайплайн метаданных и мобильное управление в одном проекте. Изучить архитектуру
Как красиво разложить граф из сотни связанных задач на экране: разбираем метод Сугиямы по фазам - от удаления циклов до маршрутизации рёбер в обход узлов.
`lzma` compresses the most and `zlib` is about as fast as `zstd` in `django_redis` as compressor.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Синяя галочка есть. Ответа нет. Мой собственный бот в MAX игнорирует моё же сообщение: сервер отвечает 200 OK, в логах чисто, а человек на другом конце ничего не видит. Так начались четыре вечера отладки Bot API нового российского мессенджера — четыре грабли, которых нет в документации. Где живёт токен. Почему 404 на чат, в котором ты прямо сейчас переписываешься. Как молча испаряется webhook-подписка. И почему MAX не говорит, которому из твоих ботов написали. Собрал всё, чтобы следующему хватило получаса вместо недели.
Несколько лет у меня лежал недорогой китайский видеодомофон Doorbell M8, работающий через приложение Ulooka. Покупал я его на одном из маркетплейсов примерно за 400 рублей — скорее из любопытства, чем из реальной необходимости.
В одной из предыдущих статей https://habr.com/p/1016120/ мы рассчитали температурное поле T(r, z, t) круглой конфорки аналитическими методами. В этой статье мы сделаем его компьютерную визуализацию.
Strict‑режим включён, схема валидна, ответ успешно парсится — а в проде всё равно всплывают None, пропавшие ограничения и аргументы инструментов не тех типов. В статье разберём пять ситуаций, где Structured Outputs создают ложное ощущение надёжности, и посмотрим, какие проверки действительно стоит добавить в LLM‑пайплайн.
Я собираю своего кодинг‑агента поверх моделей OpenAI. Базовый агентный цикл написал сам на Pydantic AI, и он быстро заработал. А потом начались сложные узлы: как сжимать распухший контекст, как не дать агенту делать заново уже сделанное, как понять, что он правда закончил, а не выдохся. На каждом таком узле я застревал и шёл смотреть, как это решают взрослые. Благо исходники Codex, OpenCode и Pi лежат открыто, а архитектуру Claude Code Anthropic описывает сама.Оказалось, кодинг‑агенты различаются не моделью внутри и не списком фич на лендинге. Они различаются архитектурными ставками обвязки, и эти ставки видны прямо в коде.
Обучил multi-label классификатор на 15 классов для модерации Discord-сообщества, получил micro F1 = 0.9358 — цифра, с которой можно закрывать задачу и не разбираться дальше. Но стоило посмотреть на precision и recall по каждому классу отдельно, как выяснилось: recall на TOXIC — около 0.78, а для части редких меток test split вообще не подтверждает качество — положительных примеров там почти нет.
GPU-версия ByteTrack, где математика всех камер считается общими батчами: один вызов на все потоки вместо трекера-на-камеру. На 16 потоках это ускоряет трекинг в 6 раз (104 → 17 мс/кадр на RTX 4090). А за первой, «наивной» версией пряталось всего 1.2x — почему, показали три антипаттерна PyTorch, на которых легко застрять и вне трекинга: GPU-вызовы в цикле, заливка кадров на 1.6 ГБ/с вместо 25, и FP16, который тихо съедал по 300 мс на кадре. Все цифры воспроизводимы, есть сравнение с NVIDIA DeepStream и открытый код.