SIMD in Pure Python

SIMD is Single Instruction, Multiple Data, an approach that does calculations with vectors of data sets. Python doesn’t support it natively, but libraries like NumPy allow you to code this way.

Что вы увидели на картинке первым? Спрашиваем трансформер

Что видит трансформер: крокодила, лодку или силуэт человека? Проверяем BLIP на визуальных иллюзиях. Наверняка многие видели картинки-тесты, которые предлагают по тому, что первым бросилось в глаза определить характер, какое полушарие доминирует или что-то еще. Обычно на этих изображениях находится несколько объектов или один объект меняется в зависимости от "угла" обзора. А что будет, если попросить трансформер описать эти картинки? Что "увидит" он и на что он "обратит внимание"?

Развитие FastAPI приложения в ходе разработки production-системы

Полтора года назад я написал о своём подходе к структуре FastAPI-приложений. С тех пор два крупных проекта, production и несколько архитектурных граблей заставили меня многое пересмотреть. В этой статье расскажу, что изменилось и какие решения действительно упростили мне разработку.

Как найти остров по одной фотографии: геолокация через геометрию и CUDA

Фото островного курорта. Ни EXIF, ни GPS, ни модели камеры – ничего. Нужно назвать курорт, координаты и сторону света, куда смотрела камера. Пытаться ответить на эти вопросы через google lens – значит упустить возможность повеселиться. Поэтому я взялся за задачу с помощью математики и программирования.

ИИ‑агент внутри КОМПАС-3D: пишет код, строит деталь и проверяет результат

Я сделал ИИ‑агента для КОМПАС-3D: он живёт прямо в окне программы, принимает запрос текстом или фотографией и строит параметрическую деталь — не мёртвую геометрию в step, а дерево построения с переменными, которое пригодно для редактирования. В статье: как хорошо агент справляется с моделированием по тексту и чертежам уже сейчас, почему один блок кода лучше десяти tool'ов и почему агенту мало просто «видеть» результат.

Часть IV. Религии в IT: от ООП к ИИстерии + Большое расследование Python

Просто закройте эту главу, если вы не научились с юмором, здоровым сарказмом и самокритикой смотреть на абсурд происходящего. Её текст точно соответствует исторической фактуре, но оскорбит «чувства верующих».В народе говорят: «носится как дурак с фантиком». Многие технические или кажущиеся такими решения, казалось бы, даже в компьютерной сфере не имели научной подоплёки. Чтоб не ошибиться в выборе технологии, нужно было учесть исторический и политический факторы.Ниже истории о провальных идеях, стоивших жизни и карьеры многим разработчикам. Без знания их, прошлое будет настигать снова и снова.

Найти человека по голосу среди 134 тысяч записей

В последний вечер дататона у нас оставалось три попытки отправить решение. К этому моменту мы уже перебрали несколько моделей, собрали тяжёлый ансамбль и упёрлись в 0.6605. Новые энкодеры добавляли по одной-две тысячных, а fine-tuning показывал отличные цифры локально и проваливался на лидерборде.Добавлять ещё одну модель смысла почти не было. Мы решили изменить сам поиск соседей: попробовать K-reciprocal re-ranking, а затем ещё раз применить AS-Norm. От этого варианта ждали примерно 0.67–0.69.Получилось 0.7042 и 10-е место из 93. Почти весь день мы пытались выжать из моделей тысячные, а перерасчёт соседей добавил больше четырёх сотых без дополнительного обучения.

NN vs фракталы: может ли нейросеть выучить красивые математические функции?

«А может ли нейросеть выучить функцию Вейерштрасса (непрерывная функция на вещественной прямой, не имеющая производной ни в одной точке)?». Я решила проверить это на практике. Мною было принято решение не останавливаться на фракталах, а поискать другие функции, обладающие интересными для математика свойствами: лестница Кантора, функция Римана (Томаэ) и др. В данной статье представлена только функция Вейерштрасса.

От struct к компиляции под схему: ускоряем RowBinary-декодер на Python

Раньше мой декодер RowBinary читал каждое числовое поле отдельно. Если брать 200 тысяч строк с десятью числовыми колонками, получалось два миллиона таких чтений, хотя все данные уже были в памяти.Сначала я думал использовать Cython, C или Rust. Но потом решил попробовать оптимизировать сам процесс: объединить соседние поля с фиксированной длиной в один struct, а полностью фиксированные строки разбирать с помощью Struct.iter_unpack.

Ни строчки руками: как я вайбкодил AI-мастера D&D и что показали два месяца открытой беты

За полгода я не написал руками ни одной строчки кода. При этом в проде — почти тысяча пользователей и первые 50 тысяч рублей. Днём я геймдизайнер в мобильной игре, вечером сажусь оперировать фермой агентов, которые пишут код вместо меня — и сами же его ревьюят и тестируют. Под катом честные цифры двух месяцев открытой беты: воронка, глубина сессий, деньги и пара мест, где агенты меня знатно подставили. А вы уж сами решите, вайбкодинг — это новая разработка или преступление против профессии.

Конфигурация в Python: эволюция подходов

Казалось бы, конфигурация — это просто .env и settings.py. Но стоит приложению вырасти — и начинается: секреты утекают в логи, port внезапно приходит строкой abc, настройки дублируются между окружениями. Я прошел путь от хардкода до типизированных схем и понял: конфигурация — это не мусорный код на скорую руку, а часть инфраструктуры, которую нужно проектировать так же тщательно, как бизнес-логику.

Train и eval в ARC-AGI-2 — это разные распределения

Если вы замеряете прогресс своего солвера на случайной подвыборке из train, вы замеряете его не на том наборе. Медианная задача train занимает 100 клеток на выходе, у медианной задачи eval их 225. Два и более тестовых входа требуют 6.9 процента задач train и 40.8 процента задач eval. Расхождение держится по всем шести структурным осям, которые я померил, и переживает поправку на множественные сравнения.Дальше идёт распределительное сравнение обоих публичных наборов ARC-AGI-2, отпечатки файлов, на которых оно сделано, и подмножество из train, подобранное под eval по структуре. CSV со списком задач в конце.

Garmin записывает всё. ChatGPT — ничего. Разрыв длиной в один вечер и один скрипт

Garmin записывает почти всё: сон, HRV, стресс, Body Battery, пульс на тренировке, каждый подход в зале. ChatGPT ничего этого не видит. Чтобы спросить у него, как прошла неделя, нужно было сначала открыть Garmin Connect, переписать цифры руками и вставить их в чат.Один вечер, один скрипт. Забрать сон и HRV за сегодня, сложить в файл. Никакой архитектуры, просто раздражение от того, что данные есть, а спросить их некому.Сейчас это открытый пайплайн: локальный кэш, агентный Telegram-бот, локальная модель на Ollama, веб-мастер настройки, Windows-дистрибутив и заявка на акселератор Sber500. По пути пришлось несколько раз пересобрать саму задачу.

Как выжать максимум из Генотека: вайбкодим кастомный ДНК-анализатор

Статья носит исключительно научпоп-инженерно-юмористический характер. Не используйте самодельные скрипты для постановки диагнозов (хотя сходить на ПЦР-тест или к врачу после них никто не запрещает)!Скажите, вы же тоже ожидали большего от интерпретаций коммерческих ДНК-тестов типа Genotek, 23andMe, Atlas? Ну вот и я не была в восторге от того, что я на 4.2% скандинавка, мне вреден арахис, и скорее всего я люблю кинзу.В этой статье я расскажу, как я на диком азарте построила свой пайплайн анализа генома. Мы пройдем от пересборки координат и импутации 40 миллионов маркеров на суперкомпьютере TOPMed до укрощения памяти Node.js, чтобы скрипт не умер от 43 ГБ данных, а я покажу, как все устроено под капотом.

Domain Driven Design и модульный монолит в Python

Статья об архитектурных подходах, позволяющих упростить back-end разработку больших и сложных систем на языке Python путем применения принципов Domain Driven Design и архитектуры модульного монолита, которые позволяют раз и навсегда избавиться от спагетти-кода, распределить задачи по присущим им областям, обозначить границы между слоями системы, тем самым снизив когнитивную нагрузку на разработчиков. А также развеять миф о том, что данные паттерны возможно реализовать лишь в строго типизируемых языках, а так же специально разработанных под эти задачи фреймворках.

Разработка цифрового радиолюбительского протокола на базе OFDM. PHY-уровень

Статья посвящена разработке радиолюбительского протокола связи на базе OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing). В ней рассматривается процесс создания физического уровня, сложности, с которыми пришлось столкнуться, а также его испытания в эфире.

Как я добавил в Braille eMotion установку APK: доступный диспетчер приложений и автономный EXE

Я незрячий и пользуюсь двумя Braille eMotion 40. На одном устройстве мне стало тесно в рамках штатного набора программ, поэтому я сделал доступный диспетчер APK и автономный установщик для Windows. Рассказываю, почему для интеграции понадобился отдельный пакет-мост, как я проверял опасные операции и какую часть работы взял на себя GPT Codex.

Wazuh без ограничений дашборда: работаем напрямую с индексами

В статье расскажу, как работать с индексами Wazuh напрямую через OpenSearch. Такой подход пригодится, когда встроенных возможностей Wazuh уже не хватает: нужно собрать собственный отчет, посчитать статистику по всей инфраструктуре, настроить нестандартный алертинг или выгрузить данные для BI и других внешних систем. Вместо того чтобы обходить ограничения дашбордов, мы научимся работать с тем, где эти данные хранятся на самом деле.

Структурированные логи в FastAPI: практический гайд от request_id до trace_id

Самая неприятная часть расследования инцидента начинается, когда нужные данные в логах вроде бы есть, но связать их между собой невозможно. Один запрос оставляет десятки строк, пользовательский контекст теряется, а события микросервисов живут каждый своей жизнью. На примере FastAPI соберём JSON‑логирование, в котором запрос можно проследить целиком, ошибки — фильтровать по типу, а задержки — анализировать по duration_ms.

Numba in the Browser: Unlocking a New Scientific Python Stack in JupyterLite