В этой статье я рассказываю, как мы за 3 месяца собрали кастомную СЭД для поликлиники на базе трёх open-source компонентов: Mayan EDMS (хранилище), Camunda (workflow) и NiceGUI (фронтенд). Система закрыла ключевые потребности: электронные подписи для внутренних документов, сквозная LDAP-аутентификация и контроль исполнения задач — без единой коммерческой лицензии
Привет, Хабр! (И тебе, питонист, который считает свой язык идеальным, и тебе, JS-ник, у которого уже вышел новый фреймворк, пока ты читал это предложение, и тебе, 1С-ник, который устал объяснять, что ты тоже программист всем во круг.)
Наткнувшись миллионный раз на статью «КАКОЙ ЯЗЫК ПРОГРАММИРОВАНИЯ ВЫБРАТЬ?» я задался вопросом, почему люди ещё не поняли ответа на этот вопрос, ведь он на поверхности.
Не рекомендуется для прочтения опытных разрабов считающих свей язык программирования самым лучшим.
Опубликовал ЧАСТЬ 2: проект вырос из простого SNMP‑опрашивателя в рабочий инструмент для парка принтеров. Теперь есть склад картриджей, журнал ТО, отдельная страница парка и удобные экспорты в Excel. Пишу про реальные боли (цветные МФУ, разные прошивки, потеря данных в CSV) и о том, что планирую доделать
Сегодня займёмся реализацией моей довольной старой идеи. Покажу свой доработанный проект по очень интересный гипотезе. Здесь основными триггерами для торгового робота будут выступать две вещи: рыночная структура и использование уровней фибоначчи в комбинации с трейлинг стопом.
Разберём полный цикл разработки торговой системы: от формализации идеи до запуска реального бота на фьючерсной бирже. Проект состоит из двух частей: скрипта бэктеста (Back.py), realtime-бота (Realtime.py).
Цель статьи — показать не только торговую идею, но и инженерную реализацию: архитектуру, контроль состояния, обработку данных, синхронизацию, и различие между backtest-движком и real-time исполнением.
Итоговой результат бектеста - 25000$ прибыли на активе стоимость в 2000$ за 6 лет. Этот результат действительно реален. Отрисовали кривую капитала и посмотрели статистику и основные данные. Подробнее об этом и ньюансах читайте в статье!
Добрый день! Меня зовут Андрей Слекеничс, я PO GigaIDE, и сегодня мы продолжаем наш экскурс по функциональности GigaIDE.
Первая и предыдущая статьи цикла доступны здесь и здесь. Сегодняшний материал — последний, затрагивающий функциональность GigaIDE Community, и первый, в котором мы переходим к возможностям уже только GigaIDE PRO.
Привет, Хабр! Принес вам кейс о том, как мы с командой оптимизировали работу одного небезызвестного портала с помощью Python/Flask.
Напомню: я по-прежнему Алексей Постригайло, более 20 лет я занимаюсь системной интеграцией и управлением проектами, сейчас — старший партнер ИТ-интегратора ЭНСАЙН и рассказываю о том, что было «под капотом» в проектах нашей команды.
Поехали!
Вы освоили переменные, разобрались с циклами и научились писать функции. Ваши скрипты бодро парсят сайты, перекладывают файлы или считают статистику. Жизнь кажется прекрасной, а Python — лучшим языком в мире.
Но однажды проект начинает расти.
Вместо одного файла у вас их уже десять. Переменные начинают «путешествовать» по коду непредсказуемым образом, функции принимают по 8 аргументов, а попытка исправить один баг рождает два новых в совершенно неожиданном месте. Вы смотрите на свой код и понимаете: это не архитектура, это тарелка со спагетти, в которой запутался даже сам повар.
AI (LLM) сейчас на пике популярности: новые модели выходят каждый месяц. Но чаще всего их используют как инструменты, постоянно требующие времени и внимания. А что, если сделать из них «сотрудников», которые сами автономно будут выполнять часть вашей работы?
В этой статье мы шаг за шагом создадим такого «сотрудника» на чистом OpenAI API и добьёмся его полной автономности. Он будет сам получать новые задачи, выполнять их и обрабатывать результаты. Мы научим его вести логи и отчеты, предупреждать о сбоях. По пути разберёмся с Batch API и Structured Outputs. А в конце поговорим про RAG, Fine-Tuning и MCP.
Статья написана на основании собственного опыта реализации и внедрения LLM в бизнес процессы. Будет полезна тем, кто хочет автоматизировать часть своей рабочей или личной рутины и базово владеет Python.
В этой статье пойдет речь об одной из самых сложных и интересных архитектур — трансформере, лежащей в основе современных моделей от OpenAI и Google DeepMind. И это не научпоп для обывателя с наивным уровнем объяснения, а полноценный учебный материал, который поможет вам понять работу трансформера на фундаментальном уровне без черных ящиков типа TensorFlow и Pytorch.
А для того чтобы лучше вникнуть, давайте напишем настоящий мини-трансформер на процедурном Python и обучим его!
Данный материал можно изучать в разных режимах:
* Как объяснение архитектуры для общего представления;
* Как полноценный гайд с чтением кода и самостоятельной практикой;
* Как основу для собственных экспериментов.
Вы сами можете выбрать тот режим, который нужен для ваших целей на данный момент.
Наш трансформер будет довольно простым: со статическим графом и одноблочными энкодером и декодером. Сам код написан в парадигме процедурного программирования (за исключением некоторых модулей) и может быть прочитан на любом уровне и без знания ООП. И все же это будет полноценный обучаемый трансформер с мультиголовым вниманием, батчами данных, параллельным вычислением и множеством параметров.
Для закрепления материала, выполните Домашнее задание, которое ждет вас в конце статьи.
Пятая статья цикла о построении CDC-пайплайна с нуля. HDFS и Hive работают, но управлять ими через консоль неудобно. Сегодня поднимаем веб-интерфейс Hue и разбираемся, почему в 2026 году сборка из исходников требует Python 2.7.
Афанасий Фет написал импрессионистскую картину в стихах. Сможет ли цифровой анализ объективно подтвердить или опровергнуть этот миф?
Интегрируем российские AI-сервисы (GigaChat от Сбера, YandexGPT и Yandex 360) с OpenClaw — open-source платформой для AI-агентов. Создаём русскоязычных агентов, подключаем CalDAV календарь и Yandex Disk. Все с нуля, с кодом и troubleshooting.
Расскажу, как собрал бота для AI-суммаризации Telegram-каналов: архитектура, выбор LLM-провайдера, оптимизация скорости и неочевидные проблемы при деплое на российский VPS.
340% рост AI-атак за 2025 год, а защита LLM всё ещё — «закиньте промпт в облако, подождите 200ms». Я построил альтернативу: SENTINEL — open-source стек из C, Rust и Python, который фильтрует jailbreak за <3ms on-premise. Ключевая фича — Micro-Model Swarm: рой из моделей <2000 параметров, который ловит то, что не видят регулярки.
⛔ Почему цена на рынке падает одной свечой
В 2026 году «купил и держал» это ставка на то, что выдержишь -40…-70% просадку без эмоционального или маржинального выхода. Рынок стал хрупким: каскады ликвидаций случаются несколько раз в год. Статичный холд больше не работает.
Разбираю математику падения
Рекомендация по КДПВ:
Практический гайд по созданию Telegram-бота для автоматизированного анализа сайта: broken links, базовый security-check, отчёты. Минимум теории — максимум рабочего кода.
Всем привет. В этой статье хотел бы рассказать о структуре данных под названием монотонный стек (monotonic stack) и разобрать несколько примеров задач в решении которых он применим.
Статья может быть интересна любителям решать алгоритмические задачи, в особенности тем кто готовится к собеседованию.
Разберём задачу «Капибегущая строка» с соревнований T-CTF 2025, где хакеры взломали освещение жилого дома и использовали его как бегущую строку для того, чтобы сообщить свои требований.
Да, всех уже достала тема нейросетей, но для себя решил сделать некоторые тесты и поскольку разным людям они были довольно интересны, решил написать статью, суть простая, хочу сравнить на одном промпте (не самом простом) разные модели, у меня был доступ только к этим:
Gemini 3 Pro
Sonnet 4.5 Thinking
GPT 5.2 Thinking
GLM 5
Qwen 3 Coder Next 80b (IQ4_XS квантование) (локальный запуск через llama.cpp)
Промпт был для всех такой:
pgAdmin4 - де-факто стандартный GUI для PostgreSQL.
И при этом на Arch Linux его Desktop-версия годами находится в полурабочем состоянии.
Я разобрался, почему pgAdmin4 так плохо ложится на Arch, какие подходы стабильно ломаются,
и какой компромиссный, но реально рабочий вариант в итоге получился.
Если вам тоже надоело чинить pgAdmin после каждого обновления Python или Electron - это для вас.
