Python *

Добрый день, Habr! Меня зовут Сергей, я старший эксперт в компании Ростелеком. В зоне моей ответственности эксплуатация сетевого оборудования компании (в основном маршрутизаторы и коммутаторы). Когда счет устройств, с которыми необходимо работать, идет на тысячи, обойтись без автоматизации решительно невозможно.

Значительная часть моей деятельности - автоматизация работы с оборудованием различных моделей и производителей, для чего, как правило, я использую скрипты на Python.
Наша компания, конечно, занимается импортозамещением, но исторически у нас, как во всем телекоме, использовалось оборудование различных производителей, например, Juniper. Опытом автоматизации сбора информации и подходами к обслуживанию оборудования этого производителя я и хочу поделиться.

Сколько личной информации о вас хранится в мире онлайна? От финансовых операций и медицинских досье до социальных сетей и корпоративных баз данных – данные каждого из нас оказываются в цифровом пространстве, привлекая внимание злоумышленников и вызывая беспокойство как у нас, так и у служб безопасности.

Одним из распространенных методов защиты является маскировка данных. Для более ясного понимания этого процесса давайте рассмотрим различные техники маскировки и попробуем разобраться, с чем это едят.

Данная статья нацелена на джунов и специалистов, которые только начинают погружаться в тематику.

Привет, друзья!

За свою практику программирования я успел написать множество малых, средних и крупных проектов, преимущественно в формате Telegram-ботов. Моя история началась с популярной на то время версии aiogram 2.24 (тех, кто в теме, поймут), а сейчас я полностью перешел на версию 3.x, о чем нисколько не жалею.

В этом посте я хочу начать делиться с вами своим опытом разработки Telegram-ботов через библиотеку aiogram. Сейчас вы читаете вводный пост по этой обширной, но на самом деле не такой уж и сложной теме. Если я увижу положительный отклик, то пойму, что эта информация вам полезна, и мы будем углубляться в разработку ботов все дальше и дальше.

Сегодня мы научимся:

Это тринадцатая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как расширить Microblog для поддержки нескольких языков. В рамках этой работы вы также узнаете о создании собственных расширений CLI для команды flask.

Привет!

Работа с веб-приложениями с использованием Selenium зачастую требует выполнения различных действий и обработки многочисленных событий. В стандартном подходе это может привести к написанию большого количества кода для логирования, обработки ошибок и выполнения других задач. В этой статье мы рассмотрим, как можно значительно упростить этот процесс, используя Listeners в Selenium.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Троицкий, я автор канала AI для чайников, и я продолжаю серию коротких статей по метрикам качества моделей для машинного обучения!

Доброго дня, если это день. Мне немного жаль тратить время на такие развлечения, как компьютерные игры, но иногда не могу отказать себе в удовольствии чуть-чуть пострелять в виртуальном пространстве. Одной из игр, которая находится в моем арсенале, является Rainbow Six Siege, онлайн шутер с элементами тактико-специальной подготовки.

Одной из "фишек" игры являются индивидуальные умения оперативников. И в данной статье рассмотрена реализация бота-помощника, написанного за 5 минут на Python, который помогает играть за российского оперативника GLAZ.

Кто-то в качестве своего первого серьезного проекта пишет калькулятор, другие веб-сайт и в принципе идея ограничивается только скилами и вашей собственной фантазией (или фантазией преподавателя, если у вас такой есть). Калькулятор мне писать не хотелось (как минимум из-за наличия прекрасной функции eval частично заменяющей его), а для веба на тот момент я был слишком зелен и ничего не понимал в протоколах, html, фреймворках и т.д.

Но месяцы за изучением Python были пройдены, сотни задач на Stepik, Leetcode и подобных ресурсах решены, десятки часов Хирьянова и других святил на Youtube с упоением просмотрены и руки невероятно чесались написать что-то «своё, масштабное и нужное».

Часто ли нам приходится пользоваться записными книжками? Удобно ли это? Всегда ли
тот кусочек бумаги, на котором записано время и место встречи, под рукой? Насколько
 быстро можно записать необходимую информацию? Все эти вопросы не открывают
Америку, всем понятно, что цифровые планировщики гораздо практичнее, нежели
традиционные письменные. Но что может быть не так с электронными записными
книжками? Например, для внесения очередной записи необходимо произвести большое количество действий: от создания плана новой встречи до ручного ввода места и времени встреч в каждое отдельное поле. Казалось бы, пустяк, да и отнимает не так уж много времени. Но ведь нет предела совершенству! Как раз для улучшения данного аспекта: планирования повседневной (и не только) жизни, предназначен мой проект. Стоит отметить, что он будет полезен в основном для бэк‑офиса: поможет не опоздать на важную встречу, не пропустить совещание и не забыть про дедлайн. И так, перейдем от пустых слов, непосредственно к разработке. В последующей статье описан мой опыт по разработке такого рода проекта, а я это делал впервые, поэтому сильный хейт не принимается:‑)

В этой статье я расскажу о реализации моего бесшовного модуля мультиязычности. Технологии, способной преодолевать языковые барьеры.

Виртуальный ассистент поддерживает 109 языков, понимает на каком языке к нему обратились и генерирует ответ уже на этом языке. И все это благодаря пайплайну на основе языковой модели LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding) и фреймворка RASA.

Начну с того, что последние 3 месяца я стажировалась в лаборатории искусственного интеллекта ООО "ОЦРВ" в группе обработки естественного языка. За это время успела поучаствовать в разработке системы сентимент-анализа для компании. В этой статье расскажу как вижу эту задачу я, что делала и с какими проблемами пришлось столкнуться.

Привет, Хабр!
Мой телеграм канал dostavka_bagov

Здесь начинаем разбирать анализ текстовых данных. По-разному «от руки» написанных отчетов о причинах возникновения инцидентов. Сегодня о том, как я пытаюсь выявлять паттерны возникновения Инцидентов, другими словами, искать мелкие Проблемы.

Эта статья не будет полезна матерым дата-сатанистам, но может быть полезна менеджерам, которые хотят отследить повторяемость похожих задач, или как я – похожих технических неполадок.

Краткий обзор изнутри нашего технологичного помощника в студенческих тяжбах. Проект для студентов, в котором мы помогаем им получать расписание ,отправлять жалобы и еще много всего. А также показано как это все реализовано с любимой асинхронностью, а точнее aiogram, aiohttp, asyncpg .

Привет всем! У меня отличные новости: работа с Selenium стала еще проще. Больше никаких танцев с вебдрайверами — теперь всё работает "из коробки"!

В честь этих изменений я хочу поделиться своим опытом работы с этой замечательной библиотекой.

Для того, чтобы разобраться в сложной и объемной теме машинного обучения, попробовать свои силы и отточить навыки, оптимально подходит библиотека scikit-learn (sklearn).

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Троицкий, я автор канала AI для чайников, и в этой статье я расскажу про разные способы векторизации текстов.

Всем привет! Вдохновившись прикольной и понятной статьей на английском языке, и не найдя сходу чего-то похожего в русскоязычном сегменте интернета, решил написать о том, как обрабатывается текст перед тем, как на нем начинают применять разные модели ИИ. Эту статью я напишу нетехническим языком, потому что сам не технарь и не математик. Надеюсь, что она поможет узнать о NLP тем, кто не сталкивается с AI в продуктах на ежедневной основе.

О чем эта статья:

Всем привет! Продолжаю раскрывать тему простой настройки VPS, NGINX и FastApi. В прошлой части мы раскрыли следующие темы: покупка VPS сервера, покупка доменного имени и создали простое FastApi приложение, которое подгружает index.html файл с простыми стилями.

Напоминаю, что написание всего контента было в рамках темы про запуск aiogram 3.x телеграм бота с технологией вебхуков в связке с FastApi. Раскрыл тему максимально подробно, так что если для вас было проблематично работать с вебхкуками, то милости прошу к моей статье.

Небольшой дисклеймер

Все мои последние посты ориентированы на новичков. Если у вас есть альтернативные решения, такие же простые и доступные, буду рад увидеть их в комментариях. Важно, чтобы наши обсуждения оставались конструктивными и уважительными. Благодарю за понимание и надеюсь, что эта просьба больше не будет повторяться.

Теперь к делу. Сегодня мы:

Это продолжение цикла статей про Celery. Первая часть тут.
Сегодня мы более глубоко разберем работу с Celery. Узнаем как работает Celery Beat внутри, научимся настраивать и создавать периодические задачи. И конечно же коснемся практических вопросов.

Роль Celery Beat проста: это планировщик и он запускает задачи с установленными интервалами. Эти задачи затем выполняются доступными рабочими узлами.
Для начала нам нужно разобраться с основными компонентами и названиями, которые будут использоваться в дальнейшем.

В данной работе представлен процесс разработки и симуляции мобильного робота с использованием платформы ROS Noetic и среды Gazebo. Описано создание URDF-модели робота, которая включает в себя детальное описание всех его компонентов. Рассмотрена разработка Docker контейнера, что позволяет обеспечить унификацию и воспроизводимость среды разработки. Также описаны файлы конфигурации для управления моделью в Gazebo и настройка PID контроллеров для оптимизации управления движением. Проект включает в себя формирование собственного мира в Gazebo, что позволяет тестировать робота в контролируемой и настраиваемой среде.