Python *

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.

Объясняю что такое классы простыми словами на пример создания сфер в 3д мире python ursina, есть такие понятия как self и init.

В этой статье я расскажу о способе написания тестов для LLM-приложений с использованием инструмента DeepEval. Рассмотрены базовые концепции данного инструмента, а также приведен пример его использования на реальном приложении c RAG. Будет теория и много примеров на Python.

Как только ты начинаешь углубляться в изучение баз данных, так сразу на горизонте возникают такие понятия как подзапросы, CTE, представления и временные таблицы. По опыту работы в университете заметил, что с этими темами у людей часто возникают проблемы и недопонимания. В частности больше всего путаницы вносит именно CTE. 

Поэтому в этой статье я расскажу:

1. что такое CTE

2. зачем оно нужно 

3. что такое рекурсивные СТЕ

4. чем СТЕ отличается от временных таблиц, представлений и подзапросов

5. как СТЕ может плохо сказаться на производительности 

6. как использовать СTE в самом народном фреймворке Django

Использует SELECT со звёздочкой Макс - Lead Backend и автор YouTube-канала PyLounge. Поехали! 

Продолжаем знакомить читателей, молодых и немолодых специалистов в области наук о Земле, с новым перспективным стандартом работы с метаданными космической съемки, данными дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и другими результатами космической деятельности (РКД).

В предыдущей статье мы рассмотрели предпосылки для рождения нового стандарта и причины его стремительного развития. Привели примеры наиболее успешного внедрения STAC в таких глобальных каталогах космических продуктов и сервисов как Microsoft Planetary Computer, Eurac Research и Copernicus Data Space Ecosystem.

Продолжим погружаться в принципы взаимодействия со STAC и его структурами данных.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как на самом деле устроены AI-агенты для программирования. Автор шаг за шагом показывает, что за Claude Code не стоит магия: это последовательный агентный цикл, инструменты, контроль разрешений и работа с контекстом.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, почему словари Python могут незаметно подводить в продакшне и какие альтернативы помогают ловить ошибки раньше. В тексте разбираются dict, NamedTuple, dataclass и Pydantic — от быстрого прототипирования до строгой валидации данных.