Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Это первая из двух статей о CancelledError — сигнале отмены задачи. В ней мы остановимся на стандартном asyncio. Узнаем, что на самом деле представляет собой CancelledError, с точки зрения event‑loop. Разберёмся, как работает счётчик отмены (cancel/uncancel), на котором построены TaskGroup и asyncio.timeout. Наконец, обсудим проблемы, которые возникают на практике, в первую очередь связанные с asyncio.shield.
Как узнать, что внутри .exe, собранного через Nuitka? DeNuitkanizator — инструмент с открытым кодом для анализа таких файлов. Извлекает строки, модули, хэши, информацию о защите и многое другое за один запуск.
Подготовка модели Yolo для запуска на базе Hailo чипа для Raspberry Pi 5 AI HAT+. Если есть интерес к легким аппаратным решениям в области ИИ, то добро пожаловать. В статье я затрагиваю вопрос подготовки модели детекции к работе на компактной малинке.
В этой статье мы хотели бы рассказать о наших самых актуальных разработках в области нейросетевых подходов к решению задачи кредитного скоринга физических лиц. Ранее мы уже писали на эту тему, но последняя статья предыдущего цикла датирована 2023 годом. За это время мы смогли значительно продвинуться в исследовании способов решения данной задачи.
Marimo is a reactive Python notebook designed to make data science workflows more reproducible. This article shows how it avoids hidden execution state, saves notebooks as plain .py files for cleaner Git diffs, isolates dependencies with uv, supports pytest cells, and exports notebooks into reusable formats including scripts, HTML, and WASM dashboards.
Тридцать зелёных юнит‑тестов ещё не означают, что код готов к продакшену. Баги часто прячутся в данных, которые никто не догадался проверить вручную: пустых строках, дубликатах, редком Unicode и неожиданных последовательностях операций. Разбираемся, как Hypothesis генерирует такие случаи, проверяет свойства вместо отдельных примеров и сводит падение к минимальному контрпримеру.
«Контейнер для DI — это лишний оверхед, передай зависимость руками и не выдумывай». Я тоже так считал, пока не замерил: наивный контейнер резолвил типичный сервис-граф примерно в 200 раз медленнее ручной сборки.Рассказываю, как тремя шагами — кэш плана, удаление проверки, которая всё равно не срабатывает, и компиляция графа в одну плоскую функцию — довёл резолв с 52.9 до 0.40 мкс/оп, почти как руками.
В первой части я ускорил большой интеграционный pytest-сьют с получаса до полутора минут за счёт инфраструктурных правок. Во второй проверяю следующий очевидный слой оптимизации — pytest-xdist.Результат оказался не магическим, но полезным: -n auto дал ещё ×3.4 локально и около ×2.7 в CI. В статье показываю, почему xdist не заменяет дешёвый setup, а только домножает его; как разводить БД и Redis по воркерам; где упираются соединения Postgres; и почему память Docker VM и тюнинг Postgres не сдвинули потолок.
Помните, не так давно мы говорили с вами о том, что общего у вина и ИТ? На платформе «Своё вино» мы с редакцией обычно говорим о терруарах, стилях и винтажах, но в этот раз попробуем применить ту же оптику к языкам программирования. Попробуем угадать язык по пяти строкам кода и заодно понять, по каким «ароматам» и «танинам» наш мозг так быстро их различает. Дегустируйте код
Catlantean 3D — это хобби-проект, который я неспешно пишу в своё свободное время уже больше года. В следующем году я планирую выпустить его в Steam.Я хочу создать завершённый, готовый к выпуску шутер от первого лица при помощи методик, характерных для начала 90-х, при этом позволив себе роскошь пользования современным компилятором и слоем абстракций платформы.
Я прогнал шесть мультиагентных паттернов на трёх бенчмарках и трёх моделях. Под командой агентов тут понимаются связки вроде критика-актора или оркестратора с подчинёнными. Почти везде такая команда проиграла одиночному агенту. Проиграла и по точности, и по цене, а по цене иногда вчетверо.Это была бы скучная заметка в духе «МАС не нужен, расходимся». Но нашлось исключение.
На третий день в проде мой support-агент на LangGraph и GPT-4o слил email одного клиента в переписку с другим. Причина банальна: модель вставила сырой контекст из базы прямо в ответ, и ничто в пайплайне это не проверяло. Фреймворки для агентов дают оркестрацию, вызов инструментов и память — но не безопасность. В этой статье разбираю стек из четырёх guardrails (валидация входа, валидация выхода, circuit breaker по расходам и проверка вызова инструментов), который умещается в ~200 строк Python и добавляет менее 40 мс latency. С рабочим кодом, схемой пайплайна и честным разбором того, что эти guardrails ловят, а что — нет.
Наверняка вы видели портреты, собранные из одной нити, натянутой между сотнями гвоздей. Я решил проверить: можно ли научить нейросеть генерировать не готовую картинку, а инструкцию, по которой такая картинка строится?Я провел простой эксперимент и превратил цифры MNIST в последовательности переходов между 256 гвоздями и обучил небольшой Transformer продолжать путь нити. В результате модель выдаёт не PNG, а JSON-траекторию, которую можно отрисовать в любом разрешении - или потенциально передать физической string-art установке
Последнее время я всё чаще встречаю одну и ту же мысль: бизнес никогда не даст ИИ‑агенту доступ к базе клиентов, заявкам, платежам, CRM или внутренним документам. На первый взгляд звучит логично. Если агент ошибётся, перепутает контекст или выполнит не то действие, ущерб может быть вполне реальным. Но мне кажется, что здесь часто путают две разные вещи.Давать агенту прямой доступ к базе действительно нельзя. А вот давать ему возможность работать через ограниченный, проверяемый и журналируемый контур действий вполне можно.
Раньше я уже писал о своих идеях (1 и 2) о том, как сделать django асинхронным. Они основывались, вслед за sqlalchemy, на использовании гринлетов. Несмотря на то, что proof-of-concept был успешно получен, а трудностей - встречено меньше, чем ожидалось, я всё-таки отказался от этого подхода: во-первых, он уже применяется в sqlalchemy. Во-вторых, это ведёт к усложнению, и растёт так называемая test matrix - потому что поддерживается как синхронный случай, так и асинхронный. А simple, как мы знаем, is better than complex.
В данной статье я хочу пройтись по двум самым популярным алгоритмам векторного поиска, используемым на практике. Попробуем понять, почему точный поиск не работает в высоких размерностях и почему мы в итоге приходим к приближенному поиску.Заодно мы затронем тему метрик, чтобы понять, как вообще сравнивают эмбеддинги. Рассмотрим вспомогательный и очень простой алгоритм k-means из классического ML’а, лежащий в основе IVF.И наконец, подробно разберем два самых главных алгоритма IVF и HNSW с примерами их реализации на Python’е.
Whether you’re building chatbots, training computer vision models, or analyzing business data, choosing the right AI framework can make or break your project. Python has become the dominant language for AI and machine learning development, and the ecosystem of frameworks supporting this work has matured significantly.
Мы начали обсуждать, какое архитектурное решение лучше подходит нашей системе. Спор об определениях затянулся: у каждого были аргументы, почему одно решение лучше другого.Почему продолжается путаница в концепциях, которые давно описаны и формализованы?
У нас есть форма, куда пользователь вводит ИНН контрагента, а мы по нему идём за данными в ЕГРЮЛ. Если заглянуть в логи этой формы, видно сколько туда прилетает мусора. ИНН из одиннадцати цифр (кто‑то добавил лишнюю), номера со срезанными ведущими нулями, ОГРН в поле для ИНН, и классика жанра — две соседние цифры переставлены местами. Каждый такой ввод это поход в чужой API, таймаут, ожидание, и в конце честное «ничего не найдено». А пользователь в этот момент уверен, что сломались мы.