Python *

Привет, Хабр! На связи команда разработки ChameleonLab.

Наш проект — программный комплекс для стеганографии и защиты данных — перешагнул отметку в 300 000 скачиваний (суммарно для Windows и macOS). Такая база пользователей кардинально меняет подход к разработке. Мы больше не можем позволить себе «гаражные» методы, которые ломают структуру файлов или заставляют плееры вести себя непредсказуемо.

Нас часто спрашивают, почему в публичной версии до сих пор нет кнопки «Спрятать в музыку». Ответ прост: мы не хотим выпускать сырой функционал.
Последние два месяца мы провели в закрытом R&D, пытаясь решить одну задачу: как спрятать файл в MP3 так, чтобы ни один плеер и ни один спектроанализатор этого не заметил?

Если вы когда-нибудь грузили в LLM список и просили выбрать лучшее или отсортировать — вы, скорее всего, получали посредственный результат. Я проверил это на 164 постах своего телеграм-канала, сравнив пять разных методов сортировки. Оказалось, что разница между «дёшево и плохо» и «дёшево и хорошо» — в правильном алгоритме, а не в модели.

В этой статье разберём, почему наивные подходы не работают, как алгоритм из Xbox Live помогает ранжировать контент, и какой метод даёт лучшую корреляцию с реальными данными.

Про агента, который сам пользуется LLM, как мы все. Показываем реализацию механики "осознанного обращения к LLM" (deliberate query) на основе оценки внутреннего состояния, в отличие от жестких пайплайнов типа ReAct или CoT.

С помощью Python математически проследил эволюцию философских взглядов поэта на его творческом пути.

AI агенты в 2026: гайд для тех, кто всё еще пишет код руками.

Как устроены агенты типа Claude Code, ChatGPT Codex и др. Как правильно с ними работать. Как управлять контекстом. Как прогать голосовухами из тг.

Есть рутина, которую вы мечтаете автоматизировать? Или идеи, чего не хватает в повседневной работе? Напишите в комментариях или мне на почту (она в конце поста). Буду рад любым предложениям: что добавить, что упростить, а что вообще переделать.

Нейросети научились писать код, но до недавнего времени оставались беспомощными в реальном мире софта. Протокол MCP (Model Context Protocol) убрал эту стену, дав моделям прямой доступ к инструментам. И если для веба коннекторы появились сразу, то инженерный софт незаслуженно забыли. Я решил это исправить и дал нейросети прямой доступ к API КОМПАС-3D.

LangChain — стандарт. Но что если у вас 1M+ токенов? Честное сравнение RLM-Toolkit: 287 интеграций, 10M+ контекст, H-MEM память. Когда какой использовать?

Возможно ли на одной домашней видеокарте (RTX 3090) создать AI-ассистента, который знает узкоспециализированный инженерный язык лучше, чем GPT-4?

Я инженер-конструктор, и мне надоело писать рутинный код для SOFiSTiK руками. Поэтому я решил дообучить (fine-tune) модель Qwen 3 (8B) с дистилляцией логики DeepSeek под свои задачи.

В статье подробный технический разбор:
— Как собрать датасет с логикой Chain of Thought (CoT).
— Как бороться с Out of Memory в 24 ГБ VRAM на Windows + WSL.
— Рабочие конфиги Unsloth, параметры обучения и итоговая GGUF модель.

Каждый новый Telegram-бот — снова код, конфиги, деплой. Хочется self-hosted решение, где логика в конфигах, а не в коде, и можно развернуть хоть десяток ботов на одном сервере.

Coreness — open-source платформа на Python с YAML-сценариями, RAG через PostgreSQL и плагинной архитектурой. Внутри статьи — разбор event-driven архитектуры без воды, пошаговый пример (от git clone до работающего бота с оплатами) и взгляд на то, как расширять платформу через плагины под свои задачи.

В прошлых частях мы поговорили о том, как происходит регистрация объектов в сборщике мусора, о том как происходит планирование и вызов сборки мусора, что такое молодое поколение и как устроена для него сборка мусора. В этой части пришло время поговорить об инкрементальной сборке мусора — главному нововведению версии 3.14 в части сборки мусора. Поговорим, как она устроена, какие даёт преимущества и какие имеет недостатки, а также затронем полную сборку мусора.

Если вам интересно, давайте попробуем разобраться.

Как подружить MCP-сервер, клиент и LLM в вашем приложении - практическое руководство.

Всем привет! Меня зовут Владимир, последние несколько лет я занимаюсь разработкой приложений с использованием моделей  компьютерного зрения (CV), обработки естественного языка (NLP) и больших языковых моделей (LLM).

Буду делиться своими наработками в этих областях. Начнем с серии материалов про МСР

В 2012 году AlexNet потряс мир — тысячи строк кода, две видеокарты, недели обучения. Сегодня вы превзойдёте его одной строкой, а модель загрузится за секунды.

В статье — 20 полностью рабочих примеров глубокого обучения, каждый ровно в три строки Python. Анализ тональности, резюмирование текста, вопросно-ответные системы, генерация текста, перевод, NER. Детекция объектов, сегментация, оценка глубины, поиск изображений по описанию. Мультимодальные модели, которые отвечают на вопросы о картинках.
Это не упрощение и не обман. За тремя строками скрываются модели с миллиардами параметров: BERT прочитал всю Википедию, GPT-2 обработал 40 ГБ текста, CLIP просмотрел 400 миллионов пар «картинка-описание». Всё это знание теперь доступно через один вызов функции.

Никакой дополнительной подготовки данных, никаких конфигурационных файлов, GPU не требуется. Скопируйте код — и получите результат, на который ещё пять лет назад ушли бы недели. Те же модели прямо сейчас работают в production у Netflix, Google и тысяч стартапов.
К концу статьи вы освоите 20 техник, покрывающих большинство задач NLP и компьютерного зрения — и каждая уместится в твит.

От теоремы Шеннона 1948 года до pip install rlm-toolkit 2026 года. 78 лет фундаментальной науки в одной библиотеке.

Всем привет! Меня зовут Александр, я старший инженер по верификации в YADRO. В блоге уже были статьи о том, как мои коллеги из других отделов мучают наши дисковые массивы, — одна из них тут. Наш отдел тоже работает с системами хранения данных, но без издевательств над массивами: мы проводим сертификационное тестирование. Результат трудов — сертификат, подписанный с обеих сторон и подтверждающий совместимость нашего изделия и стороннего программного продукта или аппаратного средства. Для коммерческих и государственных организаций такие сертификаты — серьезный аргумент при планировании закупки оборудования или ПО.

Вот только из-за приличного объема ручного тестирования сертификация отнимает много времени и сил, поэтому мы стараемся автоматизировать процесс. Многое пока только в планах, но кое-что уже удалось реализовать. Удачными приемами как раз и поделюсь сегодня — сможете применить в своих проектах.

Я работаю дата-сайентистом 5 лет и до сих пор испытываю боль, когда нужно сделать MVP по временным рядам. Начиная с того, как построить несколько графиков одновременно без «слипшихся» меток по осям, заканчивая поиском подходящего метода очистки ряда от аномалий. И всё это венчает цикл по каждому ряду с бесконечным жонглированием данными между numpy, pandas, sklearn, yet_another_library.

Если вы DS, и тоже, как и я, устали от вот этого всего, добро пожаловать под кат. Я покажу, как написать production-ready код для прогноза 200+ временных рядов от EDA до результата. Разберем на практике, как бороться с аномалиями, ловить смены тренда и в итоге – получить масштабируемое решение, а не очередной «велосипед».

Python прощает многое: здесь нет строгой типизации, компилятора и ручного управления памятью. Код пишется легко, запускается с первого раза и проходит Code Review. А потом на продакшене случается страшное: данные пользователей перемешиваются, сервер «замирает» под нагрузкой или биллинг списывает деньги не в тот день.

В декабре 2025 года VK провёл RecSys Challenge LSVD — соревнование по машинному обучению с нестандартной постановкой задачи. Традиционные рекомендательные системы решают проблему "что показать пользователю", но здесь требовалось обратное: для каждого нового клипа определить, каким пользователям он может быть интересен. Такой подход помогает решать проблему холодного старта контента, когда новое видео только появляется в системе и не имеет истории взаимодействий.

Я принял участие в этом челлендже и хочу поделиться своим решением, архитектурой системы и практическими выводами.

Привет, хабр!

Сегодня мы разберём полный цикл создания торговой системы на Python: от бэктеста стратегии до её запуска в реальном времени на бирже BingX. Стратегия будет основа на индикаторах и математике, но они будут довольно неклассические и, думаю, многим это будет интересно.

Я опишу логику стратегии, покажу код и объясню каждую часть шаг за шагом. Это не просто копипаст - это полноценный гайд, чтобы вы могли адаптировать систему под себя. Мы используем библиотеки вроде Pandas, NumPy, Matplotlib и API бирж (Binance для данных, BingX для торгов).

Сейчас система находится в тесте около 2 недель. На данный момент профит составляет 5% к капиталу бота, но потеря капитала также возможна. Разберём полностью торговую систему и как провести тестирование.

Все файлы этой торговой системы, а также pine script выложил на github — можете посмотреть на код сами.

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

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