Обновить
575.01

Python *

Высокоуровневый язык программирования

Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Всё об устройстве и работе SSTV с примерами на Python

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение23 мин
Количество просмотров4K

SSTV (slow-scan television) — телевидение с медленной разверткой, узкополосный формат передачи данных, позволяющий передавать изображения через эфир. В этой статье будут рассмотрены подробности кодирования, декодирования SSTV-сигнала.
Статья может быть интересна радиолюбителям, желающим познакомиться с новым форматом связи, а также тем, кто хочет в подробностях понять как же работает эта технология.

Читать далее

Решаем проблему «деградации» YouTube с помощью NoDPI

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров110K

Салют, Хабр! Я думаю, каждый из вас знаком или, по крайней мере, слышал о такой прекрасной утилите как GoodbyeDPI (большое спасибо @ValdikSS!). Сегодня я хочу представить вам (почти) свою разработку - аналог GoodbyeDPI.

Около полугода назад в своей статье Обвиваем YouTube змеем, или как смотреть и скачивать видео с YouTube без VPN на чистом Python-е. Часть 1 (заблокирована по требованию РКН) я рассказывал о том, как скачивать видео с YouTube на Python, а так как YouTube у нас "деградировал", я поделился инструментом, с помощью которого можно исправить этот вопиющий недостаток. Инструмент тогда выглядел достаточно сыро, и несмотря на то, что он выполнял свою задачу, требовал серьезных улучшений. Увидев интерес общественности, я решил допилить его, и вот, спустя полгода, после немалой работы, я рад представить вам NoDPI - проект, который явно не понравится РКН (и он опять меня заблокирует).

В этой статье я хочу рассказать о его возможностях, внутреннем устройстве, отличии от аналогов. Надеюсь, статья будет вам полезна и интересна. Поехали!

Читать далее

Чем опасен apply() и почему его стоит заменить

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров13K

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим почему DataFrame.apply() — это так себе инструмент в 2025 году, чем его заменять и как писать dataframe-логику так, чтобы она летала вместо того, чтобы жечь CPU и бюджет.

Читать далее

Пример офлайн/онлайн инвентаризации на SimpleUI/1C как демонстрация новых возможностей платформы в 2025 году

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение13 мин
Количество просмотров1.6K

Пример такой:

Сквозной пример с пошаговым разбором решения на фреймворке SimpleUI для Android совместно с 1С: оффлайновая работа с инвентаризацией, загрузка/выгрузка товаров и документов из 1С и результатов инвентаризации обратно в 1С, CV-возможности ActiveCV. Демонстрация новых механизмов SimpleUI и актуальных подходов к разработке в 2025 году.

Читать далее

Шпаргалка по установке драйверов NVIDIA на ML сервер

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров2.6K

Данный материал предназначен для быстрой и последовательной установки драйверов NVIDIA, в том числе для видеокарт 50xx серии, а также настройки NVIDIA Container Toolkit. Эта инструкция актуальна для Linux-систем на базе Ubuntu и других Debian-совместимых дистрибутивов.

Читать далее

Объяснимый ИИ в ML и DL

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Количество просмотров1.9K

Объяснимый ИИ — очень важный аспект в ML и DL. Он заключается в том, чтобы интерпретировать модель так, чтобы можно было около прозрачно объяснить ее решения. Потому что это довольно частая необходимость как у конечного заказчика, ведь для них это просто «черный ящик», так и у разработчиков непосредственно (например, для отладки модели). На русском языке таких статей не так много (для тех, кто знает английский проблем с этим нет, на нем таких статей много, например, Kaggle), поэтому я решил, что статья покажется актуальной, и сегодня я попробую рассказать про это и показать на конкретном примере, как его можно реализовать.

Читать далее

Анализ и прогнозирование погодных условий

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение9 мин
Количество просмотров1.4K

Настоящее исследование посвящено комплексному анализу глобальных климатических изменений на основе исторических метеорологических данных за период с 1950 по 2024 год. Мы фокусируемся на шести ключевых странах, представляющих основные климатические зоны планеты.

Читать далее

Разработка NFT-приложений с помощью Magic Eden API: от идеи до реализации

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров690

Привет, Хабр! В этой статье я расскажу о возможностях API Magic Eden - одного из крупнейших NFT-маркетплейсов на Solana, и покажу, как с его помощью можно создавать интересные проекты.

Читать далее

На START, внимание, марш: как победить галлюцинации и научить LLM точным вычислениям

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров2.1K

START — опенсорсная LLM для точных вычислений и проверки кода. В START решены две главные проблемы большинства обычных моделей: галлюцинации и ошибки в многоэтапных расчетах. В статье разберемся, зачем и как именно эти проблемы решены.

Читать далее

Telegram-бот своими руками: от токена до прода

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение11 мин
Количество просмотров10K

Сейчас телеграм‑боты используют практически все. С помощью телеграм‑бота можно собрать заявки, оформить «предложку» для своего канала или использовать в каких‑то еще рабочих целях. Я работаю преподавателем, поэтому использую телеграм‑боты для анонимных отзывов и вопросов от студентов. А также как небольшой интерактивный справочник с информацией о курсе.

В этой статье я попробовала собрать всю основную информацию о том, как написать бота, начиная от получения токена и заканчивая деплоем бота на яндекс клауде.

Читать далее

Как одной математической формулой определить цвет ячейки на рулетке?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров4.5K

Однажды моя девушка проходила курс по основам python. Она показала мне небольшую задачку на использование if-else: "по номеру кармана (ячейки) на рулетке определите его цвет".

Казалось бы, все довольно просто — используем условные операторы и не знаем проблем! Но можно ли вывести математическую формулу которая будет работать для всех ячеек? В этой статье я описал поиски такой формулы!

Читать далее

Долгожданный релиз Airflow 3

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение11 мин
Количество просмотров9.5K

Привет, Хабр! Я Георгий Новожилов, инженер данных в «ДАР» (ГК «КОРУС Консалтинг»).

В моём стеке и стеке моих коллег Airflow, можно сказать, незаменим. Он помогает нам планировать, запускать и отслеживать сотни задач обработки данных, которые крутятся в кластере каждый день.

22 апреля 2025 года компания Apache выпустила новую версию своего оркестратора, которая была в разработке последние 4 года. Среди ключевых изменений — новый интерфейс, обновлённая и защищённая архитектура, а также стабильный интерфейс разработки.

В этой статье предлагаю рассмотреть, какие ещё нововведения нам привезли в масштабном обновлении Apache Airflow 3.0.0.

Читать далее

1С: Кабинет сотрудника: Как мы чинили то, что называлось «готовым продуктом»

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров7.7K

Привет, Хабр (и просто случайные читатели, зашедшие сюда в поисках истины или интересной статейки на пару минут)!

Сегодня я расскажу вам историю о том, как я провёл полгода в тесных объятиях «1С: Кабинет сотрудника» на новой технологии 1С:Элемент — системы, которая обещала сделать кадровый документооборот простым, как бутерброд с колбасой. Но, как выяснилось, бутерброд этот оказался с сюрпризом… то ли огурцом, то ли гвоздём.

Читать далее

Ближайшие события

Создаем Telegram-бота для генерации случайных пользовательских данных на Python

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров2.7K

Привет, Хабр! Сегодня я хочу поделиться опытом создания полезного инструмента для разработчиков и тестировщиков — Telegram-бота, который генерирует реалистичные пользовательские данные с учетом национальных особенностей. Такой бот может пригодиться при тестировании приложений, заполнении тестовых баз данных или при разработке прототипов.

Читать далее

Обучаемся основам компьютерного зрения с помощью Lichee Pi 4A и Python-библиотеки Pillow

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение18 мин
Количество просмотров4.6K

Привет, Хабр! На связи команда регионального научно-образовательного центра «Искусственный интеллект и анализ больших данных» при НГТУ им. Р. Е. Алексеева. При поддержке компании YADRO мы изучаем архитектуру RISC-V и компьютерное зрение, чтобы внедрить результаты в учебный процесс.

Предлагаем вместе с нами проверить, на что способен одноплатный компьютер Lichee Pi 4A в задачах обработки изображений, несмотря на его ограниченные ресурсы. А заодно — получить базовые навыки по разработке систем компьютерного зрения. Пройдем путь от настройки системы до отслеживания кликов по картинке и распознавания объектов с моделью YOLOX.

Читать далее

Некоторые неочевидные особенности Django ORM (filter и exclude)

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров1.7K

TLDR: В статье рассказывается о некоторых особенностях Django ORM, а именно, как при неправильном использовании некоторых встроенных методов (filter(), exclude()) можно незаметно, но очень больно, выстрелить себе в ногу при работе со связями many-to-many и one-to-many (связь, обратная к FK). Статья может быть полезной не слишком искушенному в тонкостях Django ORM разработчику.

Интересно...

Docker Registry на Python с нуля

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение19 мин
Количество просмотров2.4K

Всем привет! В современном мире разработки docker является одним из краеугольных камней эргономики рабочего пространства разработчика, наряду с git, разного рода IDE и редакторами, а для кого‑то — и GPT. И, хоть в самом по себе docker нет ничего такого уж уникального (LXC, CRI‑O, чистый containerd, различные легкие и средние виртуалки, бессерверные среды, для особых ценителей — chroot. Тысячи их), он подкупает удобством использования и развесистой экосистемой — поддержка Docker есть в большинстве редакторов кода и IDE, про него написаны многочисленные книги, статьи и туториалы от индусов, а по его реестрам (от Docker Hub до локальных реп на гитлабе) удобно разложен практически весь существующий на планете софт.

Вот о реестрах (registry) Docker и хочется сегодня поговорить.

Сам по себе реестр — это просто REST‑сервис и файловое хранилище. Образы прилетают в реестр в виде бинарных слоев (количество и размер которых зависит от Dockerfile, по которому собирался образ) и простого JSON‑файла манифеста.

Читать далее

Генерация карт Таро при помощи OpenAI модели GPT-Image-1

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров2.9K

Я решил сделать уникальную колоду карт Таро. Заказывать их у фриланс-художников дорого: каждая карта стоит от 5 USD, так что для полной колоды из 78 карт это выходит 390 USD. Перебрав разные генераторы изображений, я остановился на модели GPT-Image-1 от OpenAI, поскольку она выдаёт максимальное качество и минимальный процент ошибок. В среднем генерация одной карты занимает около минуты. Создание одной колоды обошлось мне в $25. В итоге я сгенерировал три колоды с уникальными стилями и потратил на это в общей сложности 75 USD.

Читать далее

Тестовые идентификаторы: как и где расставлять правильно

Время на прочтение21 мин
Количество просмотров9.3K

По фактам: почему CSS и XPath — путь в ад, а test-id — спасение. В статье — реальные советы, как договориться с командой, внедрить test-id и писать автотесты, которые не разваливаются каждую пятницу.

Читать далее

Отбор акций Мосбиржи для Backtrader: загрузка истории через библиотеку Игоря Чечета и её поквартальный анализ на Python

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение10 мин
Количество просмотров3.4K

Если вы задумывались о системной торговле, то, скорее всего, уже слышали о Python библиотеке Backtrader. Это гибкий фреймворк для тестирования торговых стратегий на исторических данных, который к тому же может быть подключён к автоторговле через API российского брокера. В нём можно реализовать практически любую логику, от простого пересечения скользящих средних до сложных многофакторных моделей.

Однако даже самая изощрённая стратегия ничего не стоит, если протестирована на неликвидных бумагах — там, где в реальной торговле вы бы просто не смогли купить или продать по нужной цене. Именно поэтому работа с ликвидными акциями — ключ к достоверному тесту.

Ликвидность — это не про «красиво на графике», а про то, как на самом деле исполняются сделки, насколько проскальзывает цена и как часто ваши заявки останутся без исполнения. Здесь нам поможет Игорь Чечет — автор библиотек AlorPy, TinkoffPy и FinamPy, размещенных на GitHub, которые дают удобный способ подключиться к API этих трёх брокеров из Python. Эти инструменты и библиотека‑обертка — фактически мост между Backtrader и живым рынком.

В статье будем скачивать исторические данные настолько глубоко, насколько это возможно и находить самые активно торгуемые акции по кварталам за последние 20 лет при помощи моего Python скрипта.

Ваша критика или поддержка идей, приведённых в статье приветствуется.

Ищем ликвидность

Вклад авторов