Python *

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.

Буквально на днях Андрей Карпаты, один из ранних сооснователей OpenAI, покинувший компанию, исследователь нейросетей, опубликовал на Гитхаб фантастическую вещь: чистый (без специализированных библиотек) 200-строчный python-код трансформера, аналога GPT-2, для изучения всеми желающими. И написал в блоге статью для понимания этого кода (и работы трансформеров). Я перевёл статью и комментарии к коду — ведь этот код (я уверен!) войдёт в ИТ-историю...

Присоединяйтесь к этому завораживающему сеансу разоблачения gpt-магии, за считанные годы овладевшей миром!..

ИИ видео не подходят для инженерных задач, так как работают с пикселями и часто «галлюцинируют», искажая математическую логику и текст. Решение проблемы — разделить процесс: LLM должна генерировать не видео, а код (инструкции), а исполнять его должен детерминированный движок (библиотека Manim). Чтобы исключить программные ошибки, применяется цикл Self-Correction: скрипт автоматически скармливает трейсбэки обратно нейросети, заставляя её исправлять код до тех пор, пока он не скомпилируется в математически точную анимацию.

Поиск аномалий под микроскопом: от базовой статистики до робастных моделей с нуля на NumPy В машинном обучении поиск аномалий (Anomaly Detection) часто остается в тени классического обучения с учителем. Однако именно эта «иммунная система» данных спасает миллионы долларов в финтехе, предотвращает катастрофы на производстве и находит критические ошибки в медицинских картах.

В этой статье мы не просто импортируем готовые методы из sklearn. Мы разберем математическую логику трех мощных подходов, напишем их «примитивные» реализации на NumPy/Pandas, чтобы понять механику работы «под капотом», и проверим их в деле на реальном кейсе.

Наш полигон: Credit Card Fraud Detection
Для тестов мы возьмем классический датасет Credit Card Fraud Detection. Это идеальный пример «иголки в стоге сена»: здесь всего 0.17% мошеннических транзакций среди почти 300 тысяч записей. Смогут ли наши рукотворные алгоритмы их найти?

Эволюция методов: от простого к сложному
Мы пройдем путь от элементарной статистики до продвинутого геометрического анализа:

IQR (Interquartile Range): Статистическая классика. Узнаем, как «усы» боксплота помогают находить грубые выбросы.

Isolation Forest: Оригинальный подход, основанный на идее, что аномалию проще всего «изолировать» случайными разрезами пространства.

Elliptic Envelope: Тяжелая артиллерия робастной статистики. Будем строить многомерный эллипс, который игнорирует попытки аномалий исказить его форму.

Тест LLM‑модели qwen3‑coder‑next:q8_0: модель успешно построила карту большого форума, собрала все сообщения в JSON и преобразовала их в готовый SQL‑дайджест, показав высокое качество генерации кода, но «залипла» при решении чисто логической задачи.

Привет, Хабр! Эта задача выглядит как разминка для разогрева: найти максимальное произведение двух чисел в массиве. Но именно с неё началось моё знакомство с алгоритмической культурой — на первом же собеседовании я убедился, что «работает» и «работает эффективно» — разные вещи. В статье — три решения: от интуитивного до элегантного, их сравнение и главный вывод: даже простые задачи учат нас думать.

История о том, как превратить ИИ-агентаиз «золотой рыбки» с памятью в пределах одной сессии в полноценного цифрового сотрудника с графовым хранилищем знаний.

Привет, Хаброжители!

От выбора подхода к поглощению данных может зависеть успех или провал работы конвейера данных

Получив опыт создания конвейеров данных, которые ежедневно обрабатывают сотни миллионов записей, я понял, что именно на уровне поглощения данных решается успех или провал большинства проектов в области инженерии данных. Если здесь допустить ошибку, то придется месяцами бороться с проблемами, возникающими c производительностью, качеством данных и недовольством заинтересованных сторон. Если все сделать правильно, то ваш конвейер станет надежной основой для принятия важных бизнес-решений.

Добрый день. Сегодня я расскажу о том, как я за 2 месяца с полного нуля создал доменную RAG систему с корпусом в 20+ книг.

В статье затрону проблемы парсинга данных (особенно PDF документов, с которыми приходилось иметь дело), чанкинга, создания и индексации эмбеддингов, а также самого интересного – ретривера. Расскажу о latency, трейд-оффах, и сложностях реализации подобных систем локально на ноутбуке (хоть и «игровом») без использования API LLM.

Вся система делалась мной самостоятельно без использования LangChain – это чистый пайплайн от Tesseract, Pillow, MuPDF/Fitz до e5-multilingual, FAISS (+bm25, который я затрону в статье) и Qwen3:8B в качестве LLM.

Привет, Хабр! 👋

В этой статье я хочу поделиться опытом разработки пет-проекта, который превратился в полноценный инструмент для автоматической генерации коротких видео (Shorts, Reels, TikTok). Идея проста: на входе — тема (например, "История Римской Империи за 1 минуту"), на выходе — готовый видеоролик с озвучкой, субтитрами и сгенерированным видеорядом.

Но вместо того, чтобы накидать "спагетти-код" в одном файле main.py, я решил подойти к задаче как инженер и построить систему на принципах Clean Architecture.

🎯 Зачем?

Генерация видео — это сложный пайплайн:

1.  Написать сценарий.

2.  Придумать визуальный стиль.

3.  Сгенерировать картинки (Midjourney, Flux).

4.  Оживить картинки в видео (Kling, Runway, Sora).

5.  Озвучить текст (TTS).

6.  Собрать всё вместе с субтитрами.

API меняются, модели выходят новые каждую неделю. Сегодня лучший визуал у Flux, завтра у Midjourney v7. Сегодня видео делаем в Runway, завтра в Kling. Жесткая привязка к конкретным API убила бы проект через месяц.

Поэтому Clean Architecture здесь не роскошь, а необходимость.

🏗 Архитектура

Проект разбит на слои, следуя классической "луковой" архитектуре:

1.  Domain (Entities): Pydantic-модели, описывающие суть (VideoScript, Scene, Character). Они ничего не знают о внешнем мире.

2.  Interfaces: Абстрактные классы (VideoGenerator, ScriptGenerator). Контракты, которые должны соблюдать внешние сервисы.

3.  Services (Use Cases): Бизнес-логика. Здесь живут "Агенты": Сценарист, Арт-директор, Режиссер монтажа.

4.  Infrastructure: Реализации интерфейсов (API клиентов Comet, Yandex, OpenAI и т.д.).

Game Engine 3 - 2D движок с открытым исходным кодом с визуальным редактором на основе нодов, которые позволяют создавать приложения без написание кода