Python *

Всех приветствую! это будет самый первый пост и его я решил посвятить следующий теме ILO Self‑Test Error, как диагностировать, в чем проблема и как реанимировать на серверах HPE. Почему именно данная тема сказать не могу, но моя любовь к оборудованию HPE безгранична и с первым постом не хотелось закрутить что то больно сложное, отсюда и выбор данной темы.

С данной проблемой я уверен чаще всего встречаются специалисты эксплуатации ЦОД и оборудования, те кто постоянно мониторит это оборудование и ходит на ILO. Сейчас на территории РФ такая ситуация что вендора ушли, а в частности нас интересует HPE и ни деталей ни поддержки мы не получаем и следственно приходится выкручиваться полностью самостоятельно. В этой статье разберем из‑за чего появляется такая ошибка, на сколько она критична и как ее вылечить чтобы не переживать за работу оборудования и чтобы глаза не мазолили никакие ошибки при подключение на ILO сервера.

Ну что же, перейдем от вступления и приступим к разговору по делу, а начнем с самой архитектуры ILO, что такое NAND, какие такие контроллеры и почему это влияет на ILO, AHS логи, Intelligent Provisioning и профили OneView. В серверах HPE есть чип NAND Flash который используется как независимый от основной операционной системы накопитель, где и хранятся все критические службы, которые мы описали выше.

Технология чипа: Чипы есть разные такие как e‑NAND или eMMC, к примеру в ILO 4 используется SK Hynix H26M31003GMR. Они представляют собой энергонезависимую память типа NAND, которая работает аналогично SD‑картам, но распаяна непосредственно на материнской плате для обеспечения высокой надежности при out‑of‑band управлении.

В версии tcl/tk-9.0 добавлена возможность создавать изображения image из SVG-файлов (а значит и сохранять их в png-формате). Всё было хорошо до тех пор пока мне для статьи на сайте Tcler's Wiki ни потребовался флаг США для кнопки переключения языка интерфейса:

Каждый, кто пробовал собрать AI-чат по типовой схеме — chat-completions API, OpenAI Memory, один эндпоинт Stable Diffusion — рано или поздно упирается в одни и те же стены. Бот забывает разговор через десять реплик. Иногда сервер бодро отвечает HTTP 200, а внутри пустая строка: ни ошибки, ни таймаута, модель просто отказалась говорить и сделала это молча. Один и тот же запрос рисует двух разных персонажей. А одеть нарисованного персонажа в конкретное платье из каталога не получается вообще.

В данной статье рассмотрено 5 разных алгоритмов машинного обучения, с наглядным сравнением их скорости работы на разном количестве аппаратных ресурсов.

Наш предыдущий обзор касался поддержки в GigaIDE — возможно, самого популярного фреймворка Python, который, однако, восходит к эпохе шаблонизаторов, когда веб-страницы формировались на бэке. Кстати, обзор, как реализована поддержка идеологических братьев Django в Java, есть здесь.

Сегодня мы рассмотрим поддержку других популярных Python-фреймворков: FastAPI, Flask, SQLAlchemy и немного Pydantic. В отличие от Django, все из них стали популярны благодаря своей легковесности и узкой специализации. Первые два — это веб-фреймворки, третий — ORM-фреймворк.

У меня в углу комнаты стоит сервер с двумя Tesla V100 32GB. Они доcтались мне для другой задачи, которая отвалилась, и полгода стояли мёртвым грузом. Параллельно я в очередной раз пробовал заниматься английским — Simpler, Doalingo, ещё пара продуктов. Хорошие, но мне не подходил формат: я хотел сценарий «открыл телефон дома на семь минут, поговорил, закрыл». Без расписания, без камеры, без поиска тьютора, который понимает мой акцент с пятого раза.

Сошлось.

Идея: Telegram Mini App, в нём кнопка «говорить», за ней — AI-репетитор, который слышит, что я сказал, отвечает голосом, помнит контекст разговора, тыкает в мои повторяющиеся ошибки и подбрасывает слова, которые я пытаюсь выучить. Полностью бесплатно.

Модель Qwen3.5 вышла 25 февраля , я её гоняю всего несколько недель, продукт сырой. Эта статья — про архитектурные решения и про то, на какие грабли я уже успел наступить.

В данной статье рассматривается создание приложения для тренировки общения. Реализация на Python с использованием k8s, linux, Redis, Postgres, kafka. Предлагаются варианты переиспользования созданных микросервисов.

Квантовые вычисления – это сложно. Сложная математика, сложные инструменты, и всё это только в рамках вузовских программ. Я решил это исправить и сделал эмулятор квантовых схем прямо в Telegram – бесплатно, без установки, только кнопки. Внутри статьи – история создания, технические подробности и демонстрация работы.

Блогер PewDiePie выпустил Odysseus — self-hosted AI workspace, который он позиционирует как локальную альтернативу интерфейсам ChatGPT и Claude. Проект объединяет чат с моделями, AI-агента с доступом к файлам и shell, систему памяти и навыков, deep research, редактор документов, email-триаж, заметки, задачи и календарь. Главная ставка — не просто на удобство, а на приватность: Феликс прямо объясняет, что чем полезнее становится ИИ, тем больше личного контекста пользователь ему передаёт, а значит, тем важнее держать всё это не у биг-тех-платформ, а у себя.

На момент написания статьи репозиторий, созданный 31 мая 2026 года, уже успел набрать около 8,7 тыс. звёзд, 1,2 тыс. форков и более сотни открытых issues. Для проекта, который появился буквально только что, это очень быстрый старт — и во многом он объясняется не только масштабом аудитории PewDiePie, но и тем, что Odysseus попадает сразу в несколько горячих трендов: self-hosting, локальные LLM, агентные интерфейсы и усталость пользователей от подписочной AI-экономики.

Представляем новинку, которая уже получила высокие оценки от экспертов мирового уровня. Книга Андрея Буркова «Языковые модели без лишних слов: Практика на PyTorch» — это продолжение знаменитой серии его «стостраничных» учебников, на этот раз посвящённое самым актуальным темам современного искусственного интеллекта — большим языковым моделям (LLM).

Разбираемся с терминологией Test Doubles без лишней воды. В чем реальная разница между Mock, Stub и Fake? В статье разберем классификацию на живых примерах: поднимем умный стаб-сервер на FastAPI, напишем мок-шпион для проверки сайд-эффектов и ускорим тесты с помощью фейковых БД.

У вас работает AI-агент. У соседней команды — свой, на другом фреймворке, в другом сервисе. Рано или поздно вашему агенту понадобится позвать их агента: «сходи найди факты, я подожду, дальше сам». Казалось бы — обычный HTTP-запрос, и дело с концом.

А дело не с концом. Чужой агент — это не ручка, которая отдаёт число за 50 мс: он думает минутами, переспрашивает посреди работы, отваливается по таймауту, а результат хочет отдавать потоком. Натянуть всё это на голый REST — отдельная боль.

Ровно для случая "агент ↔ агент" Google сделал протокол A2A: в марте 2026 вышла версия 1.0, проект уже под крылом Linux Foundation.

Разбираю протокол изнутри, жизненный цикл задачи, стриминг, human-in-the-loop — и сервер с клиентом, который поднимается у себя за пять минут.

🧮 Математика больших чисел: из игры с нулевой суммой в игру с растущей суммой

Алгоритмические торговые стратегии это в игра с нулевой суммой. Ты зарабатываешь, кто-то теряет, а биржа всегда в плюсе. На долгосрочной перспективе, теряешь и ты. Но выход есть, смотреть на фундаментальные факторы, которые предшествуют притоку реального капитала

В статье разобран пример автоматизации, как искать тикер с притоком капитала

Представьте ситуацию: вы только что вернулись из (заслуженного) отпуска с друзьями и, конечно, сделали множество фотографий. Вы хотите отправить друзьям фото с ними. Но как сделать это эффективно? Можно просмотреть фотографии вручную и отметить каждого друга отдельно. Но вы только вернулись из отпуска, ваш электронный почтовый ящик переполнен, и на просмотр фото совсем нет времени. Как же быть?

Попытки связать большие языковые модели с инженерным программным обеспечением обычно разбиваются о суровую реальность.

Системы уровня T-FLEX CAD работают через закрытые DLL-библиотеки, требуют жесткого контроля сессии и точного вызова методов API. В такой среде нейросети часто «галлюцинируют», выдавая код, который выглядит правдоподобно, но на практике приводит к падению процесса или зависанию лицензии. САПР не прощает ошибок в типах данных или абстрактных догадок.

Чтобы автоматизировать реальные конструкторские задачи и получать стабильный результат, нам пришлось отказаться от привычного формата чат-ботов. Мы разработали tflex_harness в котором агент состоит из языковой модели, из контура управления, локального поиска по API-документации, генерации C#-кода, компиляции и контролируемого запуска в T-FLEX CAD.

Два года назад все хотели агента, который «сам пишет код, сам его тестирует и сам деплоит в прод». 

Сейчас 2026 год. Давайте честно поговорим о том, что из этого взлетело, а что тихо умерло в корпоративных slack-каналах под сообщениями «окей, пока притормозим с агентами».

Построили модерацию для открытой анонимной мультиязычной стены — дешёвый каскад (regex → классификатор → LLM-судья → fallback), ≈$0 на API. И кто-то попытался обойти его ROT13-джейлбрейком, LLM-судья раскусил закодированную инъекцию, которую keyword-фильтр бы пропустил. Разбор архитектуры, экономики и того, что спросил r/selfhosted.

Как я создал простенького бота который генерит надежный пароль, проверяет ваш старый пароль на наличие утечек в баз данных с помощью API ‘have i been pwned’ в телеграм

Третьего дня я решил сделать лид-магнит для своего Telegram-канала. Схема такая - бот собирает у пользователя текст, обрабатывает его нейросетью, выдает что-то полезное, и в конце просит подписаться на канал в обмен на результат. Aiogram 3, Python, VPS за 150 рублей - ничего необычного.

Встал первый вопрос - за что платить? Бот прототипный, аудитория на входе пока еще, собственно, не особо и понятно сколько человек. Платить $20 в месяц ради теста гипотезы - нет. Мы не ищем легких путей. Пошел разбираться, что вообще бесплатного есть.

В статье рассматривается один из компонентов системы управления БЛА для поисково-спасательных работ — обнаружение людей на изображениях с бортовой камеры. Описан процесс выбора датасета, подготовки данных, обучения модели YOLOv8 и оценки её качества на тестовой выборке. Также приведены полученные метрики, примеры работы модели и обсуждаются возможные направления дальнейшего повышения точности обнаружения людей.