Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
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.
В прошлых частях мы поговорили о том, как происходит регистрация объектов в сборщике мусора, о том как происходит планирование и вызов сборки мусора, что такое молодое поколение и как устроена для него сборка мусора. В этой части пришло время поговорить об инкрементальной сборке мусора - главному нововведению версии 3.14 в части сборки мусора. Поговорим, как она устроена, какие даёт преимущества и какие имеет недостатки, а также затронем полную сборку мусора.
Как построить несколько графиков одновременно без «слипшихся» меток по осям, заканчивая поиском подходящего метода очистки ряда от аномалий. И всё это венчает цикл по каждому ряду с бесконечным жонглированием данными между numpy, pandas, sklearn, yet_another_library. Если вы DS, и тоже, как и я, устали от вот этого всего, добро пожаловать под кат. Я покажу, как написать production-ready код для прогноза 200+ временных рядов от EDA до результата. Разберем на практике, как бороться с аномалиями, ловить смены тренда и в итоге – получить масштабируемое решение, а не очередной «велосипед».
Мы проводим сертификационное тестирование. Результат трудов — сертификат, подписанный с обеих сторон и подтверждающий совместимость нашего изделия и стороннего программного продукта или аппаратного средства. Для коммерческих и государственных организаций такие сертификаты — серьезный аргумент при планировании закупки оборудования или ПО. Вот только из-за приличного объема ручного тестирования сертификация отнимает много времени и сил, поэтому мы стараемся автоматизировать процесс.
Долгие ML-тренировки, срочные PR и боль от git checkout посреди эксперимента – знакомо? git worktree позволяет держать несколько веток в разных директориях одновременно и не убивать запущенные процессы. В статье – практический workflow для ML-инженеров: параллельные эксперименты, большие датасеты, изоляция окружений и интеграция с Cursor. Всё – с командами и реальными сценариями.
The folks at Astral have created a type checker known as “ty”. This post describes how to move from Mypy to ty, including in your GitHub Actions.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Библиотека bs4, а если точнее её класс BeautifulSoup используется для эффективного поиска элементов на html странице. Тренироваться будем на «тренажёре». Получаем HTML-документ по HTTP и строим DOM-дерево с помощью BeautifulSoup
Еще одна библиотека строк для Python? Легко - если у вас есть ИИ-помощник. Рассказываю, что хотел сделать (действительно, ленивые строки), что получилось, как использовал ИИ, с какими проблемами столкнулся, какие выводы для себя сделал.
Когда релиз раскатан не на всех, классическая схема "до" и "после" начинает рушиться: метрика растет или падает одновременно из-за сезонности, внешнего фона и изменений в каналах, а не только из-за продукта. При этом AB теста может не быть, но данные по группам есть почти всегда: по гео, сегментам, кластерам, витринам. В этой статье разбираю два практических подхода, которые позволяют оценить эффект релиза в таких условиях.
Создал прототип приложения для мониторинга игровых событий в реальном времени через чтение памяти процесса Royal Quest. Путь оказался тернистым: от неактуальных логов и зашифрованного трафика — к CheatEngine, Wine на macOS, PyInstaller и проблемам с кодировкой. Чат-модели помогли быстро сгенерировать ядро приложения, реализовать экспорт в JSON/TXT и даже простой дашборд, но каждая итерация сопровождалась багами, потерей контекста и переписыванием кода с нуля.