Python Дайджест. Выпуск 662

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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"?

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.

«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.

Приложение для создания миниатюр изображений в Django. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/sorl-thumbnail/

Инструмент подсветки синтаксиса. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Pygments/

WSGI HTTP-сервер для UNIX. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gunicorn/

ㅤ

Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/

HTTP-клиент нового поколения. Поддерживает HTTP/1.1 и HTTP/2 и имеет синхронный + асинхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/httpx/

Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy