Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Когда я начал свой путь в парсинге, мне в голову сразу пришла идея написать клиент для удобного взаимодействия со школьным дневником. В последствии я решил оформить его в виде Telegram-бота.
Кажется, языков программирования уже предостаточно, но IT-гиганты продолжают плодить свои. Google, Apple, JetBrains — готовых решений хватает до отказа, а им все равно хочется иметь что-то свое, эксклюзивное. Дело в технологической необходимости, гордыне или «синдроме NIH», когда чужое не берут? Может, это попытка захватить контроль над всем технологическим стеком или хитрый маркетинговый ход для завоевания умов разработчиков? Давайте копнем глубже, чтобы разобраться.
В этой статье я расскажу про AUF. Её главная задача — автоматическое решение задач uplift-моделирования.
Позволяет ускорять разработку в десятки раз и убирает рутину, избавляя от привычного fit-predict. Приятным бонусом идёт полный отчёт по качеству модели, понятный как DS, так и бизнесу.
Как экономить до 90% оперативной памяти при загрузке pandas DataFrame из базы данных?Сравним различные способы выгрузки данных и найдем метод для снижения потребления оперативной памяти.
Ориентируются ли собаки по компасу, когда делают свои грязные дела? Оказывается — да! Если вам интересно, как можно это подтвердить в домашних условиях, используя компас, Байесовскую статистику и собаку (собака не включена), то добро пожаловать под кат.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
magic-wormhole is a library and command-line tool (written in Python) which makes it possible to securely and easily get arbitrary-sized files and directories (or short pieces of text) from one computer to another.
Профессия "плотник" полезна в обычной жизни, а что можно сказать о "программисте"? Когда государственной политикой является цифровизация, то правительство должно понимать: цифра она везде цифра! И в обычной жизни придется учитывать и такие истории.
Хочу поделиться своим опытом создания Telegram-бота для текстовых квестов при помощи ИИ. Если вы любите текстовые квесты, писать ботов или просто интересуетесь GPT, то этот материал для вас.Ссылка на репозиторий с исходным кодом: questTg.
Потратил пару месяцев, чтобы спарсить матчи и понять, насколько футбол хаотичная и непредсказуемая игра. И выводы оказались довольно неоднозначными. Но обо всём по порядку
В этой статье сравним poetry, uv и rye: кто быстрее управляет зависимостями, как использовать их в Docker, и какой выбрать в 2025 году. Заодно пробежимся по философии инструментов и посмотрим пару новых PEP стандартов, которые могут улучшить работу с зависимостями.
Передо мной стояла задача создать модель машинного обучения, которая позволяет предсказывать финальный вес птицы при ежедневном внесении данных и динамически корректировать прогноз с учетом новой информации.
5k RPS, 5ms Latency и 100 экспериментов одновременно. История о том, как наша команда перестраивала веб-сервис для сплитования трафика в высокопроизводительную систему. С какими ограничениями Cpython и Gil столкнулись на пути, как обходили "узкие места" и оптимизировали сервис до микросекунд. В общем, всё о том, как мы построили "космолет" на Python и взлетели! Ну и, конечно же, ответ на вопрос: "Почему не Go? ".
Итак, я прошел длинный путь создания RAG с нуля, и начал делать AI агентов для нашей компании. По технологиям испробовал:
Цифры нажимались как бы сами собой, быстро следуя в чётком порядке. Это было очень круто! Кряк даже пустил слезу от умиления, а енот довольно потирал свои ловкие ручонки.) Наверняка ему не терпится сделать ещё один интересный проект. +++ Проанализировав данные, полученные с помощью обратной разработки в части 1 и части 2, можем прикинуть алгоритм работы имитатора касаний, написать приложение и взломать пароль!
Я уже год использую хайповый IoC‑контейнер dishka в python-проекте и хочу немного поделиться опытом эксплуатации. Мой проект — движок для городской ночной поисковой игры «Схватка» («Энкаунтер» или «Дозоры»). Проект полностью open source.
GitHub Actions now supports experimental free-threaded CPython!
На Московской бирже торгуется более 2500 облигаций, но большая часть из них неликвидна - в стакане почти нет предложений и сделок совершается крайне мало. Это затрудняет покупку и продажу таких бумаг. При этом известные мне публичные сервисы не суммируют объемы торгов за период, поэтому сложно быстро найти облигации с высокой ликвидностью.
Целевой переменной для новой модели решили взять факт выхода в просрочку, не отнесённую к технической — то есть просрочку свыше 5 дней на горизонте 90 дней. В качестве выборки для разработки модели была собрана статистика по ежемесячным срезам кредитного портфеля за последние 5 лет.