Библиотека bs4, а если точнее её класс BeautifulSoup используется для эффективного поиска элементов на html странице.
Установка:
pip install beautifulsoup4, lxml
Для запросов установите библиотеку requests, если она у вас не установлена:
pip install requests
Тренироваться будем на «тренажёре».
Получаем HTML-документ по HTTP и строим DOM-дерево с помощью BeautifulSoup
Команда Go for Devs подготовила перевод статьи инженеров Datadog о том, как из разрозненных пайплайнов вырастить надёжную мультитенантную платформу репликации данных. В материале — практический опыт масштабирования PostgreSQL, переход к асинхронной репликации, автоматизация через Temporal, работа с CDC и Kafka, а также реальные компромиссы между согласованностью, надёжностью и задержками.
AI-агент который помнит: Python библиотека по рецепту OpenAI
Устал объяснять агенту одно и то же? Я тоже.
Взял паттерн Context Personalization из OpenAI Cookbook и упаковал в pip install:
from agent_memory import MemoryManager
manager = MemoryManager(storage=SQLiteStorage("./memory.db"))
state = manager.load_user("user_123")
prompt = state.to_system_prompt() # Память уже в промпте
Что под капотом:
— Session vs Global память
— LLM-консолидация (5 заметок → 3, умная дедупликация)
— Блокировка PII и prompt injection
— TTL для временных предпочтений
pip install agent-memory-state
Код: github.com/molchanovartem/agent-memory
Почему LangChain не справляется с 10M+ токенов? Разбираемся в RLM — новой парадигме обработки контекста с InfiniRetri (100% accuracy на Needle-in-Haystack), CIRCLE-безопасностью и поддержкой 75+ провайдеров. Полный туториал с кодом.
Кто читал «Мертвые души» Гоголя и даже те, кто в школе делал вид, что читал, а только туда заглядывал, наверняка помнят сцену появления Чичикова в губернском городе NN. Это самые первые 10 строчек в двухтомной гоголевской поэме, да и сцена забавная. «Два русские мужика, стоявшие у дверей кабака против гостиницы, сделали кое-какие замечания, относившиеся, впрочем, более к экипажу, чем к сидевшему в нем. «Вишь ты, — сказал один другому, — вон какое колесо! что ты думаешь, доедет то колесо, если б случилось, в Москву или не доедет?» — «Доедет», — отвечал другой. «А в Казань-то, я думаю, не доедет?» — «В Казань не доедет», — отвечал другой. Этим разговор и кончился».
Бричка у Чичикова была рессорной, на такой ездили «отставные подполковники, штабс-капитаны, помещики, имеющие около сотни душ крестьян, — словом, все те, которых называют господами средней руки». Гоголевским мужикам не было нужды подходить к ней поближе. Они и так видели подбитый кожей обод колеса со спицами и его ступицу (втулку для колесной оси, и в данном случае скорее полуоси), почти наверняка выдолбленную из дуба или вяза. Такие колеса видели их отцы, деды и гораздо более отдаленные предки. Историки техники обычно датируют первые колеса такой конструкции III тысячелетием до н.э., а более острожные их коллеги — рубежом III и II тысячелетий до н.э. Там тоже были спицы, «покрышка» из дубленой кожи и ступица.
Эта ступица и была первым в истории подшипником, а точнее подшипником скольжения, как его потом назвали. В гоголевские времена в бричках ступица была по-прежнему деревянной, со смазкой из березового дегтя, хотя и в нашем отечестве тогда уже появились стальные подшипники скольжения с буксой для смазочного материала. Они были в колесах паровозов и вагонов Царскосельской железной дороги, правда импортных, английских. Подшипники скольжения и поныне широко используются в промышленности и транспорте как в современном их виде из высокотехнологичных материалов и порой вычурной формы, так и в исконном шумерском виде.
Представьте классический сценарий в мобильном приложении: пользователю нужно выбрать год рождения, час будильника или количество товаров в корзине. На iOS для таких случаев давно существует элегантное и интуитивное решение - Wheel Picker (или UIPickerView). Этот компонент стал неотъемлемой частью языка дизайна Apple. В этой статье я расскажу вам, как реализовать такой же компонент в Android.
Приготовьтесь, будет много математики!
В начале года я увидел уже наверное с десяток кричащих заголовков о тотальном контроле ФНС за переводами на карту, в духе:
Архитектура сложных форм. WEB-Frontend.
(VueJS, TypeScript, Compositions API, Pinia)
Архитектура форм, в которых:
- сложная бизнес логика
- множество полей
- валидация (frontend + backend)
Дублирование, использование неразличимых деталей, рассогласованность символов, путаница и куча других недоразумений...
Впереди подробный разбор перлов дизайнерских решений в macOS Tahoe с оглядкой на старое-доброе руководство Macintosh Human Interface Design из далёкого 1992 года. — прим. пер.
На Авито выписал IPTV приставку. Модель: Imaqliq G-Box.
Для данной модели уществует возможность удалённого подключения через Telnet.
Логин: pcp
Пароль: LoaddAj7
Но это не всё
30 000 роботов в год. Мозг Gemini AI. 2000 TFLOPS на борту. Фабрика будущего только что анонсирована на CES 2026. На этот раз это не демо.
В 2017 году Google продала Boston Dynamics компании SoftBank.
«Слишком сложно.» «Нет возврата инвестиций.» Гигант из Маунтин-Вью избавился от мирового лидера в гуманоидной робототехнике.
Девять лет спустя, на CES 2026: Google DeepMind и Boston Dynamics Atlas совместно объявляют о первом массовом производстве когнитивных гуманоидных роботов.
Самая ироничная часть? Аарон Сондерс, 22 года в Boston Dynamics, покинул компанию... за три месяца до анонса. Направление: DeepMind, в качестве вице-президента по разработке аппаратного обеспечения.
Совпадение? В индустрии на $5 триллионов ничего не бывает просто совпадением.
Оптимизация кода. Что быстрее: циклы vs стрелочные функции. Простая задача с собеседования. Разбор простых итераций с примерами кода
В полупроводниковой отрасли, кажется, назревают перемены. А дело в том, что мы все ближе приближаемся к ограничениям в использовании кремния. Этот материал десятилетиями был основой технологического прогресса, но дальнейшее уменьшение транзисторов все чаще сопровождается утечками тока, ростом тепловыделения и усложнением производства. И угадайте, какая страна в очередной раз обещает изменить вообще все? Правильно, Китай. Там делают ставку на ультратонкие двумерные материалы как возможную основу следующего этапа миниатюризации и энергоэффективности.
В начале 2026 года в Шанхае запустили инженерную демонстрационную линию по выпуску процессоров на основе дисульфида молибдена. Проект развивает компания Shanghai Atomic Technology, основанная в феврале 2025 года профессором Бао Вэньчжуном из Фуданьского университета. Переход к полномасштабному производству здесь планируют начать уже в июне 2026 года. Давайте разберемся, что здесь и как.
Долгие ML-тренировки, срочные PR и боль от git checkout посреди эксперимента – знакомо?
git worktree позволяет держать несколько веток в разных директориях одновременно и не убивать запущенные процессы.
В статье – практический workflow для ML-инженеров: параллельные эксперименты, большие датасеты, изоляция окружений и интеграция с Cursor. Всё – с командами и реальными сценариями.
The Sims – это игра, о которой слышали даже те, кто никогда не считал себя геймером. В начале 2000-х она наделала много шума и каким-то образом попадала на компьютеры даже самых «мужественных» игроков. Да и кто бы мог подумать, что симулятор обычной жизни сможет увлечь миллионы людей по всему миру: эта концепция оказалась настолько прорывной и живучей, что серия, с определёнными условностями, продолжает успешно существовать уже почти 26 лет!
Но знали ли вы, что The Sims изначально задумывалась вовсе не как «игра про симов»? Или что проект планировали выпустить ещё в 1994 году, однако разработку не раз откладывали и фактически забрасывали? В компании в него почти никто не верил, и то, что игра в итоге всё-таки увидела свет, — во многом результат цепочки удачных совпадений и большого везения.
Как вообще появился на свет этот уникальный симулятор жизни? С какими трудностями столкнулись разработчики и за счёт чего The Sims смогла покорить сердца миллионов игроков? Сегодня мы заглянем за кулисы её создания, услышим интересные истории из первых уст и разберёмся, как шёл процесс разработки!
Onyx — язык программирования, нацеленный на базовую безопасность памяти, приятный синтаксис и опыт использования. Onyx написан на C++ с компиляцией на базе LLVM. На момент написания статьи язык поддерживает:
Месяц назад я писал здесь о своей идее спрятать темы школьной математики внутри интересных стратегических игр. Задумка в том, чтобы такие игры стали для школьников источником опыта и мотивации, площадкой для исследований и экспериментов. Идея использовать игры для обучения математике возникла у меня не сама по себе — не как модное направление и не потому, что игры нравятся детям. Игра появилась как ответ на вопрос, как реализовать цикл Колба – метод, когда люди учатся через действие, обдумывание и эксперименты.
Когда я делал анонс «Математики через игры», мне казалось, что все нужные игры уже существуют. Я был уверен, что смогу найти их в книгах Гарднера, Кордемского, в сборниках разной фольклорной и занимательной математики, отобрать из существующих коммерческих настольных игр. Не тут-то было. Да, математических игр много, много замечательных настольных игр с хитрой математикой внутри, но они по большей части на логику, комбинаторику и олимпиадную программу. Интересных игр, которые бы прятали внутри себя обычные темы школьного курса вроде квадратных уравнений, дробей и логарифмов, я так и
не нашел.
Я уже почти готов был сдаться, как вдруг ко мне пришла идея игры на системы линейных уравнений, потом на дроби, потом еще на три разные темы 5-9 классов. Сегодня я хочу рассказать вам про первую свою игру, доведенную до играбельного прототипа. Я надеюсь услышать критику и советы, показать пример того, как спрятать абстрактное понятие в механике игры, вдохновить кого-то из вас попробовать сделать игры на понимание школьной математики.
Стандартная ситуация — в вашем небольшом проекте на Go есть файлы переводов, картинки, миграции, html/gohtml темплейты, которые всегда должны быть рядом с проектом.
Как бы странным это не казалось, но ни раз я видел, как люди упорно пытаются рядом со сбилженым бинарем положить эти файлики в нужной форме, мучают девопсов и насилуют пайпы. Пошла эта мода скорее из некомпилируемых языков, к примеру Java Script, который на месте своего нахождения и без этого плодит помойку из каталогов.
Краткое, быстрое и элегантное решение — Embed.
Если ты только погружаешься в работу с инференсом на C++ и тебе интересно получить представление о том, как можно собирать и запускать популярные ML-библиотеки, то я рад поделиться базой, которую я использую в своих проектах.
Здесь ты найдёшь простые проекты, решающие основные ML-задачи, и немного теории к этому коду.
Надеюсь, что приведённый код может стать первой рабочей версией для новых фич в твоих проектах.
В эпоху ИИ-хайпа многие обещают, что теперь кодить не нужно — достаточно «поговорить» с моделью. Автор решил проверить это на практике: за три вечера, используя только бесплатные версии Claude и Qwen, он создал прототип приложения для мониторинга игровых событий в реальном времени через чтение памяти процесса Royal Quest.
Путь оказался тернистым: от неактуальных логов и зашифрованного трафика — к CheatEngine, Wine на macOS, PyInstaller и проблемам с кодировкой. Чат-модели помогли быстро сгенерировать ядро приложения, реализовать экспорт в JSON/TXT и даже простой дашборд, но каждая итерация сопровождалась багами, потерей контекста и переписыванием кода с нуля.
Делюсь честным опытом: где ИИ действительно ускорил разработку, а где превратил её в бесконечный цикл «запрос → правка → провал». В финале — практические рекомендации: как структурировать проект для ИИ, сохранять контекст и избегать типичных ловушек.
Результат — рабочий MVP, открытый на GitHub, и убедительный вывод: ИИ — мощный соавтор, но пока ещё не замена внимательному разработчику.
