Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Необходимо было разработать API сервис (не важно на каком ЯП), который мог принимать в себя .pdf документ, выполнять какую-то процедуру по извлечению из него необходимых данных, возвращать их в каком-то формате. Конкретнее: есть сертификат экспорта авто из Японии в РФ. На этом сертификате есть параметр "Номер кузова авто". Необходимо его извлечь из документа, прочитать с помощью машинного зрения, проверить данное значение по базе данных организации. В случае успешной операции - положить файл на ftp сервер, переименовав его в идентификатор записи с БД.
Лесные пожары – явление столь же древнее, сколь и сама жизнь на суше. Величественные и одновременно ужасающие, они способны за считанные часы превратить гектары зеленого массива в выжженную пустыню, неся угрозу экосистемам, человеческим поселениям и климату планеты. Ежегодно новости пестрят сообщениями о новых очагах возгорания, о борьбе стихии и человека. Но что если мы попытаемся заглянуть в самое сердце этого хаотичного, на первый взгляд, процесса? Что если мы сможем не просто наблюдать, а моделировать, предсказывать и даже экспериментировать с распространением огня, не выходя из-за своего компьютера?
A recap of the first year of work on enabling support for the free-threaded build of CPython in community packages.
Я хотел бы начать ее с такого интересного эксперимента как "сбор гибрида для обучения нейронных сетей с помощью генетического алгоритма" и дополнительно рассказать про библиотеку Deap.
Идея проекта - создать относительно небольшой пример приложения, демонстрирующий распространённый функционал: логирование, мониторинг, хранение и обработку данных, интеграцию с внешними системами и работу с фоновыми задачами.Функционально проект реализует систему сбора и анализа вакансий с агрегаторов вроде HeadHunter. Но гораздо важнее не то, какие задачи решает система, а то — как именно она это делает. Этот проект — прежде всего о структуре, архитектуре и принципах.Основные используемые технологии: Python 3.13, FastAPI, Nginx, Uvicorn, PostgreSQL, Alembic, Celery, Redis, Pytest, FileBeat, LogStash, ElasticSearch, Kibana, Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose.
Сегодня мы отправимся в увлекательное путешествие по просторам Вселенной, не вставая из-за компьютера. Задумывались ли вы, как планеты удерживаются на своих орбитах, почему галактики не разлетаются в разные стороны, и что заставляет яблоки падать на землю (да-да, снова этот старина Ньютон)? Ответ один – гравитация!
Однажды я потратил более 2 часов, разбирая логи, чтобы локализовать весьма коварный баг с начислением ресурсов. Это был сигнал: пора что‑то менять. В этой статье я расскажу, как мой конвертер логов на Python ускорил для нашей команды анализ логов в разы, и поделюсь советами, как вы можете сделать то же самое.
Знакома ли вам ситуация, когда хочется проверить какую-то идею, иногда просто из любопытства. А времени на это нет. Да и код не хочется писать.У меня это бывает часто. Вообще на проверку всех моих гипотез нужно минимум человека 3-4. И вот, они появились! Правда это 3-4 нейросети, ну ок, пойдет) Сегодня каждому предоставляется такая возможность...
Автоматизация рутинных задач — это не только модная фишка, но и необходимость для любого современного системного администратора. С помощью скриптов можно уменьшить количество ошибок, повысить скорость работы и сосредоточиться на более сложных задачах. Но тут возникает вопрос: какой язык автоматизации выбрать? Bash? Python? PowerShell?
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Делюсь опытом реализации распознавания показаний стрелочного манометра по фотографии и отправки их в Home Assistant.Давно мучал вопрос передачи показаний давления системы отопления со штатного манометра газового котла. Для этого несколько лет назад была приобретена камера ESP32-CAM и интегрирована в Home Assistant посредством ESPHome.
Если вы системный администратор и занимаетесь обслуживанием пользователей, не только в плане исполнения пожеланий по работе программных комплексов, но закупаете, устанавливаете и заменяете компоненты рабочих мест (мониторы, мышки, клавиатуры, системные блоки), то у вас, как и у меня, наверняка скопилось довольно большое количество сломанных клавиатур, где что-то уже не нажимается или стерты буквы.
Keycloak - это мощная open-source платформа для аутентификации и авторизации, которую используют даже банки и крупные корпоративные клиенты для защиты своих приложений и данных. В статье на реальном примере (FastAPI + Python) простым языком объясню, как Keycloak помогает упростить управление доступом и почему его принципы универсальны для любого бэкенда, независимо от выбранного языка программирования
Сегодня я бы хотел вместе с вами погрузится в увлекательный мир зависимостей, а точнее их внедрение.И так, давайте сначала разберемся что же такое зависимость?
В прошлой части статьи мы говорили о пушах в harbor, в этой же статье мы разберемся другие методы с которыми работает его webhook.
В предыдущей статье я описал свой опыт обучения искусственного нейрона бинарной классификации и некоторые выявленные при этом особенности. Одной из выявленных особенностей была "обратная аномалия" - ситуация, при которой все объекты становились ошибочно классифицированными, а также ситуация, при которой коррекция весов приводила к увеличению количества ошибочно классифицированных объектов. В данной статье показана необходимость учета влияния соотношения параметров объектов при коррекции весов как раз из-за таких случаев.
В этой статье хочу рассказать про нерандомность модуля random в стандартной библиотеке Python. С точки зрения криптографии и математики числа, генерируемые этим модулем, случайные лишь на вид — они порождаются детерминированным алгоритмом, что делает их псевдослучайными. Рассмотрим, как устроен генератор на основе алгоритма Mersenne Twister (MT19937), почему его выходы «нерандомны» в формальном смысле и какие практические следствия это имеет.написано для новичков и плохо посвященных в тему людей…
Орхоно-енисейские руны — это древнейшая система письма тюркских народов, использовавшаяся с VI по X век на территории Центральной Азии (включая современную Монголию, южную Сибирь и часть Казахстана). Это были надгробные и памятные тексты, выбитые на камне. Они отражают политические, военные и культурные события тюркских племён. Их расшифровка началась во второй половине XIX века и остаётся предметом научных исследований и дискуссий.