Привет всем!

Как обычно это и бывает, я накопил критическую массу мыслей, и пора их как-то систематизировать, чтобы вы, мои замечательные читатели Хабра, могли что-то извлечь из моего опыта или поделиться своим :)

Я люблю и одновременно ненавижу статьи-обзоры в стиле «10 программ для {whatever}». Ненавижу — потому что их очень легко делать, вбил в гугл «программа для X», взял первые 10 ссылок, статья готова. Я называю такие статьи «лёгкий рейтинг». А люблю я их за то, что даже если 9 пунктов — чушь полная, то десятый, как правило, годный, я узнаю что-то новое, это что-то облегчает мне жизнь и позволяет мне быть более продуктивным.

Сегодня я побуду автором такой статьи — я расскажу вам про то, какие штуки я использую в разработке на питоне, если что-то из этого будет кому-то полезно — я буду рад. В своё время мне этого не хватало. А если вы знаете что-то круче — разнесите меня в комментариях.

Статья получилась ОГРОМНАЯ, и у меня был большой соблазн разбить её на сотню статей поменьше, чтобы в каждой ставить ссылки на свой телеграм-канал и получать гонорар за каждую по отдельности. Но я не буду. Пусть знания будут сгруппированы вместе. Welcome!

Nudecrawler - паук для поиска голых женщин.

Сегодня поговорим о теме, которая вызывает живой интерес у многих разработчиков и энтузиастов ИИ — интеграции больших языковых моделей вроде DeepSeek или ChatGPT с собственной базой знаний.

В этой статье я подробно расскажу, как работают векторные базы данных, зачем они нужны и какую роль играют в построении эффективной связки между вашей внутренней информацией и мощью современных LLM. Если вы хотите научиться «обучать» ИИ на своих данных — добро пожаловать!

«Вспоминаю, как в 7-м классе ничего не понимал, когда мы начинали разбирать тригонометрию. С учителем мы не смогли найти общий язык, поэтому к 8–9-му классу я был уверен, что никогда не буду заниматься математикой, а уж тем более сидеть по несколько часов в день, утыкаясь в учебники Беклемишева или Кожевникова и параллельно просматривая лекции Физтеха…»

Всем привет! Идею этой статьи я вынашивал довольно долго, пока не набрался опыта в том, что сейчас стало моей каждодневной практикой. Надеюсь, мой опыт поможет кому-то из вас комфортнее и эффективнее подойти к изучению математики (а может, и других наук). Предлагаю познакомиться:

Меня зовут Ренат, мне 23 года, я родился в Москве, окончил обычную школу и вплоть до 19 лет не понимал, чем хочу заниматься — что называется «что меня драйвит». Сейчас живу на Кипре, работаю тут аналитиком, продолжаю параллельно учиться в России и скоро заканчиваю там университет.

За последние несколько лет я успел поработать аналитиком в Ozon, затем продуктовым аналитиком в Тинькофф (ныне Т-банк), перешёл в лондонский стартап, а сейчас тружусь над проектами в сфере Trust & Safety. И вот в один прекрасный день я решился «серьёзно ботать математику»: уже несколько месяцев уделяю 10–15 часов в неделю задачам, лекциям и подготовке к поступлению в магистратуру (решая вступительные от МГУ, ВШЭ, МФТИ). Именно об этом пути — как я ищу мотивацию, борюсь с прокрастинацией и стараюсь не выгореть — я и хочу вам рассказать.

Я сначала хотел написать это в комментарии к одной отвратительно написанной статье в корпоративном блоге с рейтингом +50, а потом понял что у меня получилась целая простыня текста. Конечно, хабр не жалобная книга, но это крик души о проблемах хабра и у меня есть надежда (пусть и слабая), что я хоть как-то смогу донести своё видение до администрации хабра и до пользователей.

Ниже я затрону три темы: низкое качество корпоративных статей и новостей, накрутки рейтинга этим самым статьям и принципиальное отличие качественных технический статей от того что мы видим в ленте. Всё вместе это складывается в очень мрачную картину.

Мы идём от общего к частному. Задаём системе вопросы на самом общем уровне и постепенно углубляемся в детализацию. Если на какой-то вопрос мы не смогли ответить, значит, скорее всего, мы пропустили какой-то более общий вопрос, от которого зависит рассматривая ступень детализации, в этом случае не стесняемся вернуться на один или несколько уровней абстракции назад.

1. Free Chats GPT Bot

Перейти в бот

Этот минималистичный бот предоставляет удобный доступ к ChatGPT и отличается высокой производительностью. Он был запущен недавно, поэтому предлагает большие лимиты, которые ежедневно обновляются. Простота и надежность делают его хорошим выбором для работы с текстами и изображениями.

2. ChatSGPTs Bot

Перейти в бот

Этот бот позволяет использовать нейросети без регистрации. Основной акцент сделан на Chat GPT, но также доступны инструменты для генерации изображений: Midjourney, DALL-E 3 и Stable Diffusion.

Что можно делать:

• Создавать тексты для учебы, работы или творчества с помощью Chat GPT и Llama

• Генерировать изображения в различных стилях по текстовым запросам.

3. GPT4 Omni

Перейти в бот

Многофункциональный бот с доступом к бесплатным моделям, включая Claude 3.5 Haku и GPT 4o Mini. Он подойдет для анализа, решения задач и общения.

4. ChatGPT x Midjourney

Перейти в бот

Этот бот объединяет возможности Chat GPT и Midjourney. Chat GPT помогает с текстами, а Midjourney отлично справляется с генерацией изображений, что делает его универсальным инструментом для работы и творчества.

5. GPTChatBot

Перейти в бот

Бот поддерживает несколько версий Chat GPT: 3.5, 4 Omni, 4 Turbo и другие. Ответы можно получать в текстовом или голосовом формате. Настройки длины и контекста лично для меня важны, так как можно ускорить время ответа бота

Так как публикую личное мнение, то прошу не кусаться на мой выбор) всем добра и позитива
Обложку решил сгенерировать тоже через ии, вышло так себе, но по феншую)

В этой статье я хочу описать работу над проектом альтернативного списка заблокированных адресов Re:filter: проблему с которой я столкнулся будучи пользователем существующих списков заблокированных ресурсов, шаги к решению и полезные на практике результаты этой работы.

Получилось реализовать в достаточно компактные списки доменов и адресов, которые не перегрузят среднестатистическое устройство, но при этом список будут разделять заблокированные ресурсы и не позволят, например, пускать через VPN трафик на незаблокированные ресурсы, а значит не нарушат работу сервисов, онлайн игр и т.д. непредсказуемым образом

Puppet — это система управления конфигурацией. Он используется для приведения хостов к нужному состоянию и поддержания этого состояния.

Я работаю с Puppet уже больше пяти лет. На мой взгляд, его официальная документация хороша для тех, кто уже знаком с Puppet, а для новичка она сложна — сразу даётся много новых терминов; непонятно, в каком порядке читать. Эта статья — по сути переведённая компиляция ключевых моментов из официальной документации, которая позволит новичкам быстро вникнуть в суть Puppet. Я переупорядочил информацию, чтобы постепенно рассказать про все сущности и термины.

Приветствую, Хабравчане!

Начинаю цикл статей, по воссозданию движка моей любимой игры Arcanum. Цель, написать движок Arcanum'а и в каждой статье шаг за шагом добавлять функционал с описанием кода, принятых решений, прогресса.

Вы знали, что не обязательно быть дизайнером, чтобы создать свой красивый пак стикеров?

Сегодня я поведаю историю создания своего стикерпака из 20+ стикеров с моим персонажем по имени Эвелинн с помощью нейросетей. Вам не понадобится мощная видеокарта и даже Photoshop(в большинстве случаев): я покажу, как сделать всё это прямиком в браузере. Это простой, доступный и бесплатный способ создания уникальных стикеров, справится даже чайник, надеюсь, он уже закипел, приступим!

Коллеги, доброго времени суток!

Меня зовут Роман, и я работаю в отделе анализа защищенности компании Angara Security.

Типичная ситуация — легитимный пентест. Мы получаем доступ во внутреннюю сеть. У «клиента» есть Active Directory, а у нас — самая обычная доменная учетная запись. Чтобы понять, куда развивать атаку, нам нужно получить больше информации об инфраструктуре. Здесь по классике атакующий запускает bloodhound. Я еще по старой доброй памяти запускаю классические админские оснастки, чтобы взглянуть на инфру глазами своих прошлых коллег. И вроде бы мы получаем достаточно большое количество информации, которой часто хватает для компрометации конторы. Но не хватает одного интересного кусочка — динамики изменений. И стороне защиты такая информация полезннее, чем атакующим.

Если взять на вооружение знания о том, как контроллеры домена реплицируют изменения между собой, то проблема решается легко, красиво и без постоянной выгрузки всех объектов домена.

Для Stable Diffusion WebUI (он же Automatic1111) уже несколько дней, как стала доступна модель генерации изображений Stable Diffusion 3. Мы в HOSTKEY попробовали модель и написали, как вам также это можно сделать.

Если вбить фразу «python разработка» в поисковую строку, можно найти огромное количество курсов по данному направлению. Дело в том, что все курсы являются платными и, как правило, имеют ценник в несколько десятков тысяч рублей. 

Чтобы разбавить обилие платных курсов, мы подготовили для вас программу обучения «Python-разработчик с нуля», которая состоит только из бесплатных курсов.

Привет, Хабр!

При работе с PostgreSQL (да и в целом с любой БД) важно правильно настраивать и управлять ресурсами, такими как память, процессорное время и дисковые операции, и так далее для обеспечения лучшей производительности и стабильности работы БД.

В этой статье мы как раз и рассмотрим кратко о том, как управлять ресурсами в PostgreSQL.

Настал тот момент когда необходимо уходить от всех зарубежных программ удаленного подключения, во всяком случае у нас в компании. Посмотрев отечественные аналоги мы пришли в ужас от стоимости и качества работы ПО. Поразмыслив какой функционал нам необходим для подключения 1-линии к пользователям поняли...

В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею. Помимо этого, в конце каждой темы указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления, а суммарное время прочтения статей ниже составляет более трёх часов!

Добро пожаловать! Вы собираетесь отправиться в путешествие, чтобы научиться создавать веб‑приложения с помощью Python и фреймворка Flask. В этой первой главе вы узнаете, как настроить проект Flask. К концу этой главы на вашем компьютере будет запущено простое веб‑приложение Flask!

Hello world!

В первой части шпаргалки (вопросника, если угодно) на высоком уровне рассматриваются такие вещи, как сеть, HTTP, операционная система, виртуализация, хранилище etc., а также несколько технологий, используемых в сфере DevOps, таких как Prometheus, OpenStack, Puppet, Elastic etc. (вопросы с ответами из основного репозитория оригинала). Полагаю, шпаргалка будет интересна всем, кто связан с разработкой программного обеспечения, прежде всего, с разработкой веб-приложений. Буду признателен за помощь в уточнении/исправлении понятий/терминов, а также в обнаружении очепяток.

Возможно, немного другой формат шпаргалки покажется вам более удобным.

Итак, что же поменялось за чуточку больше чем полгода? Если мы будем говорить об актуальности - ничего. Django до сих пор, а скорее всего так будет и всегда, остается "на плаву". Большая часть вакансий для back-end разработчика на Python имеет в себе требования по знаниям Django. Говорить вечно о том, что он удобен, постоянно поддерживаем, дает довольно обширный функционал и так далее - бессмысленно. Все основные моменты я упомянул в первой части.

Ладно, вступление в сторону! Лучше обсудить то, что изменилось с Django за это время.

Самое грандиозное из этого - выход Django 5! По сути скачок на пятую версию не принес в фреймворк особо крупных изменений, но парочку моментов хочу подчеркнуть. Первое и самое важное, на мой взгляд, это то, что разработчики решили добавить больше асинхронности без подключения таск-менеджеров. Для этого они добавили несколько декораторов и методов. Хотя это немного, на мой взгляд, противоречит самому принципу работы Django (напоминаю: Django синхронный фреймворк и для того, чтобы сделать очередь задач, нужно подключать таск-менеджеры, например, Celery), но тем не менее, это все равно крутой шаг в эволюцию. Надеюсь, что разработчики и дальше будут двигаться в этом направлении.

Далее, не могу не упомянуть очень важный момент - совместимость с Python. Django 5 будет работать только с версиями Python 3.10 и выше. Django 4.2.x - последняя версия, которая работает с Python 3.8 и 3.9.

Остальное я могу отнести в одну кучу: добавление фасетных фильтров в админке, упрощение шаблонов для отрисовки полей формы, прикольная, на мой взгляд, функция для значений по умолчанию, вычисленных базой данных, и еще пару приколюх с БД. Все остальное и более подробно вы сможете почитать в официальной документации. Я же не буду все разжевывать, так как отойду от темы статьи.