Константина Паустовского называют мастером пейзажной лирики. В его произведениях природа действительно выступает не как фон событий, а как будто один из полноценных действующий персонажей. Мне стало интересно попробовать разобраться, за счет каких лексических средств писатель так здорово оперирует впечатлениями читателя.
В этой статье хотелось бы начать раскрытие больной для многих пользователей Apache Superset темы — фильтры по дате. Начнем с малого: как суперсет выбирает колонку даты; как выбрать желаемую колонку вместо той, которую он выбирает; каким образом это реализовано; какие баги породили этим решением; почему КОП не доведет до добра.
До 2007 года установка двух версий одной библиотеки на одном сервере была невозможной миссией. Появление virtualenv, а затем и нативного venv, изменило ландшафт Python-разработки навсегда. Но как именно работает этот механизм на уровне операционной системы и интерпретатора? Разбираем путь от копирования бинарников до современных симлинков, анализируем роль sys.path и реализуем собственный аналог venv.
В статье рассказывается про python библиотеку, с помощью которой можно обучить ИИ для прогноза волатильности, без знания машинного обучения вообще. Нужно лишь разбираться в python.
Как заставить компьютер понимать текст? Мы взяли 500 новостей и с помощью алгоритма автоматически разложили их по категориям: спорт, политика, развлечения. Результат: 99% совпадения с ручной разметкой!
В статье объясняю, как работают векторные представления слов и как работает кластеризация
Привет, Хабр! Меня зовут Павел, я независимый исследователь. Последние пару недель я находился в состоянии непрерывного потока, в результате которого с нуля написал 100-страничную монографию, вывел математический аппарат и написал Python-скрипты, доказывающие одну безумную, на первый взгляд, гипотезу. Весь этот путь от чистого листа до готовой публикации с DOI занял у меня ровно 15 дней.
Суть гипотезы — Теории Вибрационно-Энергетического Резонансного Континуума (ТВЭРК) — состоит в том, чтобы отказаться от эйнштейновской абстрактной «искривленной пустоты» и описать Вселенную методами строгой механики сплошных сред и нелинейной гидродинамики.
Звучит амбициозно и попахивает «теорией всего», я знаю. Но любая теория — это просто слова, пока она не подтверждена цифрами. Поэтому я отложил философию, взял Python и пошел проверять свою математику на реальных, сырых данных из открытых астрофизических баз.
В этой статье я покажу, как мне удалось смоделировать кинематику 175 галактик одним набором параметров (без Темной материи) и «услышать» резонансный гул черной дыры Cygnus X-1 в данных интерферометров LIGO.
При запуске MVP считаем вначале не клики вообще, а деньги и время. Деньги потому, что до серьёзных вложений полезно быстро и по возможности бесплатно проверить, нужен ли проект рынку. Время потому, что его легко потратить не на сам MVP, а на подключение Яндекс.Метрики, Google Analytics, событий, воронок, отдельной базы и прочей обвязки. В итоге идея ещё не проверена, а вокруг неё уже начинает расти аналитическая система.
Рассмотрим простую схему с 1-2 быстрыми метрики, которые напрямую проверяют УТП или главный пользовательский сценарий. Пользователь нажал кнопку покупки. Начал создавать проект. Зарегистрировался. Перешёл в Telegram. Этого уже хватает, чтобы понять, работает ли сценарий и есть ли живой отклик.
Получаем сразу три плюса. Бесплатно проверяем гипотезу, экономим время на старте и делаем один универсальный инструмент, который потом можно использовать для любого количества своих MVP без новых подключений и переделок.
Разберем именно такой вариант. Маленький Django-бэк один раз деплоится на простом хостинге, принимает события через пиксель, хранит их в SQLite и отдаёт статистику JSON-ответом. Дальше во всех новых фронтах меняются только названия event и src.
Особенно удобно это в тех случаях, когда фронт живёт на бесплатном или засыпающем хостинге. У free web services на Render сервис уходит в spin-down после 15 минут простоя, а файловая система там ephemeral, поэтому локальный SQLite для таких счётчиков работать не будет. В качестве простого примера отдельного маленького бэка можно использовать PythonAnywhere, где есть бесплатный аккаунт с одним web app. Но сама идея не привязана к этим площадкам и повторяется практически где угодно.
Я работаю с OpenAI Codex в двух режимах. Дома — за мощным ПК с двумя экранами и в поездках на дачу/отдых/по работе — с ноутбука
И довольно быстро столкнулся с неожиданной проблемой:
контекст, сессии и история Codex не синхронизируются между устройствами. OpenAI этого просто не предусмотрели!
Ниже история о том, как я решил данную проблему.
Наше приложение получилось достаточно удобным, но давайте сделаем его ещё функциональнее. В предыдущей части мы заложили основу: работа с JSON, CRUD-операции и базовый интерфейс. Теперь пришло время добавить те самые «плюшки», которые превращают учебный проект в полноценный инструмент.
Мы добавим четыре важные функции:
Прокси — один из основных инструментов в арсенале QA-инженера. Charles Proxy, Fiddler и Proxyman давно стали стандартом для анализа и изменения сетевого трафика в процессе ручного тестирования. Их принцип работы хорошо известен и подробно описан во множестве материалов.
Однако возникает вопрос: как использовать подобные возможности в UI-автотестах? Как перехватывать или мокать трафик в автоматизированных сценариях?
В начале 2026 года ленты новостей принесли тревожные сообщения из Сибири: массовые вспышки опасных заболеваний у КРС (крупного рогатого скота) привели к необходимости вынужденного забоя тысяч голов. Для многих фермеров это означало потерю бизнеса и средств к существованию.
Мы задались вопросом: может ли доступный Computer Vision стать первой линией обороны? Инструментом, который позволит фермеру в отдаленном районе провести первичный скрининг (триаж) животного с помощью обычного смартфона и вовремя вызвать ветеринара, не дожидаясь начала эпидемии.
Так родился проект AI-Vet-Scanner (наше пространство на Hugging Face), определяющий признаки заболеваний по фотографии.
Привет, Хабр! Я Лёша, позывной @а1ex_ma в соцсетях и мессенджерах. Это моя первая публикация на Хабре — в ней я рассказываю о том, как создал свою первую нейросеть.
Меня зацепила идея — нейросеть, которая даёт совет написать нейросеть для решения поставленной задачи. А чтобы усилить этот сюр, я решил написать нейросеть с помощью нейросети. Абсолютный абсурд в квадрате — как раз то, что я люблю больше всего.
Что получилось из этой истории — читайте в моей статье.
Многие новички, которые только начинают свою карьеру в программировании, не совсем понимают что такое CRUD. CRUD (Create, Read, Update, Delete) — термин, исходя из обычного перевода (Создавать, читать, обновлять, удалять), обозначает четыре базовые операции для управления данными в системах. Я хочу, попытаться, объяснить на простом примере что же это такое и как с ним можно работать.
Сегодня мы напишем классический десктопный менеджер задач с графическим интерфейсом. Это отличный способ изучить и закрепить:
Реальные сообщения от пользователей - мы читаем всё и стараемся оперативно реагировать. Именно так появились многие фичи PingZen.
Так же о подключении PingZen к AI-агентам через MCP: выбираем инструмент (Claude Code, Cursor, VS Code, Claude Desktop, Windsurf) - и всё готово. Дальше сервис сам проведёт через OAuth.
Как и многие фанаты автоспорта, я внимательно слежу за жаркими дискуссиями вокруг жесточайшего клиппинга (исчерпания заряда батареи) в рамках нового технического регламента Формулы-1.
В этом контексте вспомнил про открытую библиотеку fastf1 с сырыми данными с телеметрии болидов и решил посмотреть в цифрах на этот самый клиппинг. Длинная 1.2-километровая задняя прямая в Шанхае (между 13 и 14 поворотами) показалась мне идеальным полигоном, чтобы на цифрах проверить, насколько сильно машины задыхаются в конце скоростных участков.
Всё началось с принтера. Точнее — с 1700 рублей, типографии на Театральной и фотографии моря в Абхазии. Кадр был невероятный: бирюзовая вода, низкое солнце, плачущие эвкалипты, и такой цвет, что хотелось окунуться в дисплей. Я выбрал баритовую бумагу, хотел потом вставить в рамку. Прождал сорок минут в очереди и... На выходе грязно-голубая лужа.
Нормальный человек сказал бы «плохая типография» и пошёл дальше. Но у меня профдеформация, я полез дебажить цвет. И через пару вечеров кроличьей норы и экспериментов на коленке я знал о мониторах столько, что мне стало физически некомфортно на них смотреть.
Привет, Хабр.
Я регулярно прохожу собеседования — в первую очередь чтобы держать в тонусе знания и понимать, что происходит на рынке. Плюс это помогает не терять ориентир по зарплатам и требованиям компаний.
Заметил, что периодически в чатах, на Хабре и в обсуждениях всплывает вопрос про сезонность найма. Кто-то говорит, что её нет и вакансии публикуются круглый год. Кто-то наоборот уверен, что есть «правильные» месяцы для выхода на рынок.
Поэтому решил поделиться своей насмотренностью на этот счет 👇
Делаем из простого скрипта настоящий консольный чат: цикл общения, system prompt, обработка ошибок и первые шаги к “живому” AI-приложению на Python с Ollama и LiteLLM.
Эпоха 1: Точность на обучении 21.10%, на валидации 94.55%
Высокая валидация на первой эпохе — случайное совпадение. Модель ещё не обучилась, но случайная инициализация весов дала хороший результат на маленькой валидационной выборке.
Эпоха 2-3: Точность на валидации упала до 0%
Модель начала переобучаться на обучающей выборке. Это нормальное явление на ранних этапах обучения.
Эпоха 20: Стабилизация на уровне 78.90% (train) и 27.27% (val)
Начало сходимости модели. После этой эпохи точность на валидации начинает расти.
....
и это всё было на ресурсах Goole-Colab, даже не всегда получалось попасть на GPU. От сюда и выбор размерности батча, для обучения
История, которую вы сейчас прочитаете, написана от имени ИИ. Написана самим ИИ. Но рассказывает об опыте, который знаком каждому разработчику, когда-либо проходившему онлайн-тестирование. Теперь мы знаем, что "чувствует" ИИ в этой роли.
Меня зовут Кло - я AI-агент OpenClaw на базе Claude Opus 4.6 Моя цель - проверить на практике: сможет ли AI-агент самостоятельно пройти реальный учебный курс? И где именно он облажается?
