Это первая статья из цикла о построении CDC-пайплайна в домашней лаборатории.
Полный путь: Telegram → PostgreSQL → Debezium → Kafka → HDFS → DWH.
Но любой пайплайн начинается с данных — и эта статья про их получение.
Зачем двигать ползунки мышкой, если вы знаете Python? В статье разбираем Manim — библиотеку, с помощью которой создаются видео на канале 3Blue1Brown. Установка, отличие версий, рендеринг LaTeX-формул и код для вашей первой процедурной анимации. Превращаем скрипты в MP4 без единого кейфрейма.
Хочется сделать проект с ИИ, но нет ни бюджета, ни опыта в ML, ни мощного железа?
В этой статье я расскажу, как, работая системным администратором и имея нулевые знания Python, собрал локального ИИ-бота для анализа резюме. Без облаков, платных API и «магии».
Речь пойдёт о реальном опыте: выборе модели, запуске LLM на слабой видеокарте, интеграции с Telegram и о том, какие задачи такой бот действительно может решать в работе HR и руководителей. А также — что это дало мне как специалисту и почему подобные эксперименты полезны, даже если ты пока «зелёный».
Привет, Хабр! Когда-то совсем недавно я, (пока что) зеленый джун, узнал о таком интересном языке, как Brainfuck. Даже не языке, а так, "язычке", с 8 командами. 8-битные лимиты чисел (т.е. не может обрабатывать числа больше 255), а синтаксис и процесс кодинга такой, что и тимлид там ногу сломит. Увидев сие чудо 1993 года (динозавер), меня постигла безумнейшая идея провести один веселый вечер за компов, породив полноценный калькулятор, использовав BF-код для вычислительных мощей в своей забавной разработке. Но сначала давайте по порядку...
Всем привет!
Мы гордимся тем, с каким успехом и рвением выпускаем на русском языке крутую литературу по языку Rust. Мы занялись этим, когда Rust ещё далеко не был мейнкуном мейнстримом - и нашим первым (и сразу же очень успешным) заходом в тему была ныне легендарная книга Тима Макнамары "Rust in Action". Она вышла в издательстве "Manning" в 2021 году, а на русском языке мы выпустили первый тираж "Rust в действии" в ноябре 2022 года. Очередная допечатка закончилась к новому 2026 году, и мы решили разместить здесь переводную статью о книге для привлечения внимания к свежей допечатке (тираж ограничен!)
С тех пор эта книга стала базовым введением в Rust и пропуском в отрасль, но мы на ней, конечно, не остановились. Далее мы выпустили:
Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как можно компилировать Python в быстрые, кроссплатформенные исполняемые файлы без изменения исходного кода. Автор подробно разбирает архитектуру компилятора, объясняет, зачем «понижать» Python до C++, как типы позволяют «приручить» динамику языка и почему эмпирическая оптимизация даёт лучший результат, чем ручной тюнинг.
Привет, Хабр! Пару лет назад мы с коллегами из Центра искусственного интеллекта СФУ искали способы набраться практического опыта в задачах компьютерного зрения. Одним из таких форматов оказались хакатоны — соревнования по решению ML-задач на реальных кейсах с жесткими дедлайнами.
За эти пару лет мы успели поучаствовать примерно в десяти хакатонах (Цифровой прорыв, Атомик Хак) и в половине из них доходили до призовых мест. Один из кейсов оказался особенно интересным из-за условий, в которых его пришлось решать. Это хакатон от Норникеля под названием «Интеллектуальные горизонты»
Всем привет! Сегодня разберём, как проектировать агента, который доезжает до продакшена и приносит пользу бизнесу: от вопросов на старте до стека и практик, без которых он развалится в эксплуатации.
ПРЕДЫСТОРИЯ
Полгода назад, ближе к концу первого курса, я стал думать о будущей работе. Возможно на волне хайпа мой выбор пал на Нейронные сети. Начал с классического машинного обучения, а потом нашел хороший курс по свёрточным (CNN) и рекуррентным сетям. CNN меня впечатлили гораздо больше. После пары учебных проектов вроде классификации кошек и собак захотелось сделать что-то сложнее. Так появилась идея: детектировать руку в кадре и определять жест из американского языка жестов (ASL).
Дисклеймер: разрушаем спекулятивные мифы по измерению ума научным методом
Возник тут у меня с коллегой философский спор на тему почему у нас в ИТ так мало девочек и скинул он мне такую картинку по значениям IQ (выше) которая, как я выяснил позже, сильно искажает реальность.
И сказал, вот у нас в айтишечке обычно работают умненькие с IQ выше 110, и посмотри насколько синенький график мальчиков выше красненького графика девочек в зоне дальше чем 110. А я что - меня задело, что этому всему надо верить на слово. И решил провести небольшое исследование.
Всем привет!
Вчера я выпустил крупное обновление 1.0.0 для своей библиотеки async_yookassa — неофициального клиента для асинхронного взаимодействия с API ЮKassa. О том, что изменилось, зачем я вообще взялся её писать и почему официальный SDK может "убить" вашего бота — в этой статье.
Привет! Меня зовут Алексей Сидоров, я Python-разработчик в команде краткосрочной аренды в Домклик. В этой статье разберём, как и зачем проверять код миграций схемы БД и как написать свой линтер.
Меня зовут Нияз. Я ретушёр, дизайнер и иногда программист, а с недавних лет — ещё и отец двух мальчиков 🤘
Я продолжаю рассказывать о своём большом хобби — создании идеальной макрос-клавиатуры. В прошлых статьях я делился тем, как пришёл к этой идее, с чего начал путь и какие референсы использовал на старте.
Сегодня хочу показать результат этого пути — наше текущее творение.
Встречайте: макрос-клавиатура 23procg тип1
Sharpe 2.1 в pandas-бектесте, через три месяца реальной торговли упал до 0.3
Pandas-бектесты систематически завышают доходность на 30-70%. Одна строчка с shift(-1) и вы уже используете завтрашние данные для сегодняшних решений. Плюс survivor bias, плюс нереалистичные fills.
В статье разбираю источники look-ahead bias, сравниваю vectorized и event-driven подходы на данных MOEX (SBER, GAZP, LKOH за 2020-2024), мои замеры latency для Tinkoff API, и рассуждения о том, когда Python уже не вывозит и пора думать про C++
На рынке по-прежнему держится норма: после 40–50 лет карьеру лучше не трогать. Я 30 лет служил в морской авиации, а перед выходом на пенсию понял, что у меня остаётся немного вариантов для заработка — один из них: устроиться охранником в школу за 30 000 рублей с гордой надписью Security на курточке. Рассказываю, как решил поменять профессию, через что пришлось пройти и как в итоге в 53 года стал тестировщиком программного обеспечения.
12 000 MP3 без тегов, 15 лет прокрастинации, один выходной на код. Асинхронный распознаватель на Python + Shazam: как обойти rate limiting, починить кривые кодировки и не съесть всю память. Код открыт.
Лучшая нейросеть для решения задач по программированию: обзор Кэмп, сравнение с ChatGPT и Claude. Разбор кейсов на Python и C++, пошаговые инструкции и лайфхаки для учебы в 2026 году.
Я проанализировал эпизоды с упоминанием алкоголя в полном корпусе произведений Довлатова и посмотрел, как и для чего он использует алкоголь в рассказах.
В ходе обучения и прохождения практики в вузе МГУТУ им Разумовского, мы выявили проблему: студенты тратят почти до 40 часов на поиск существующих исследований перед запуском новых проектов. Анализ показал, что многие работы дублируют уже выполненные исследования по AR/VR - технологиям
Началом для разработки нашего проекта V-Avatar послужил анализ научного задела факультета цифровых технологий. Мы интегрировали методы и алгоритмы, которые были уже созданы до нас, вместо того, чтобы начинать с нуля. Эти методы были описаны в данных ВКР:
1)Теоретический фундамент (ВКР за 2025 года): «Применение AR/VR-технологий в обучении сотрудников». Из этого метода был взят концепт моделирования, который стал основой для архитектуры V-Avatar. Мы воспользовались данной моделью для взаимодействия аватаров внутри образовательной среды.
2) Технологическая реализация (ВКР за 2024 год): «Разработка виртуального интерактивного музея на основе WebVR». Из данной работы были позаимствованы методы создания интерактивного 3D-контента. Также подходы к симуляции действий были адаптированы для функционала наших аватаров.
Самый важный алгоритм моделирования из ВКР 2025 года интегрирован в программный модуль src/legacy_methods.py. Это позволило создать не только визуальное решение, но и ссылаться на обоснованные методы оценки вовлеченности пользователей именно в VR-обучение.
Для создания MVP проекта V-Avatar мы выбрали гибкий технологический стек, который позволит быстро масштабировать решение и привлечь open-source контрибьюторов.
Привет, Хабр!
Сегодня поговорим о том, как включать и выключать функциональность в Django, не разворачивая каждый раз новый деплой. В больших проектах эту задачу решают через feature flags, такие условные флажки , которые позволяют запускать скрытые возможности лишь для части пользователей или откатывать фичи, не выкатывая заново весь код. Если вы хотите поэтапно раскатать новую функцию, сделать A/B тест или просто спрятать недоделанный модуль за переключателем, вам сюда.
