Python *

В эпоху стремительного развития технологий управление становится не просто точным, а интеллектуальным и адаптивным в режиме реального времени. Использование визуального трекинга для корректировки управляющих каналов по протоколу CRSF открывает новые горизонты в повышении стабильности и эффективности управления даже в самых сложных условиях.

Эта концепция уже воплощена в проекте VisionPilot — автономном автопилоте на базе Betaflight и Orange Pi 5 с аппаратным ускорением YOLO и управлением через ELRS. VisionPilot — это простой, расширяемый и доступный инструмент, который сочетает мощь нейросетевого обнаружения объектов и надёжность протокола управления для создания настоящей автономии.

Рабочая задача: развернуть VPN на MikroTik с поддержкой L2TP и PPTP, авторизация — через Radius.
В роли серверов — стандартные для нас RouterOS CCR1016-12G. Параллельно возникло требование: подобрать клиент под Windows, чтобы можно было просто передать пользователям исполняемый файл, и они могли подключиться — без инструкций, .bat-файлов и шаманства.

Привет! Меня зовут Никита Соболев, я core-разработчик языка программирования CPython, а так же автор серии видео про его устройство.

Я продолжаю свой цикл статей на хабре про детали реализации питона. Сегодня поговорим про субинтерпертаторы, их устройство, прошлое и, надеюсь, светлое будущее.

Под катом будет про: новые питоновские API для ускорение и паралеллизации ваших програм, про управление памятью, про дублирование данных. Ну и много C кода!

Чтобы разобраться в вопросе и рассказать вам, я сделал несколько важных шагов: прочитал почти весь код данной фичи, начал коммить в субинтерпретаторы и взял интервью у автора данного проекта. Интервью доступно с русскими и английскими субтитрами. А еще я добавил кучу контекста прямо в видео. Ставьте на паузу и читайте код.

Если вам такое интересно или целиком незнакомо – добро пожаловать!

Реализация метода визуальной одометрии для оценки смещения и угла поворота камеры с использованием простого оборудования и OpenCV. Используется улучшенный трекинг оптического потока и «верёвочный» метод стабилизации движения.

Снова всех приветствую. В моей прошлой статье "Как превратить статус Telegram в статус Steam" вдохновленной статьей "Как превратить свою аватарку в Telegram в часы" я описал интересную концепцию. Почитав комментарии с обеих статей, я пришел к еще одной идее. А именно - аватар с термометром. Это будет последняя статья, которая будет описывать скрипты для стилизации вашего аккаунта в ТГ.

Да, может я и высасываю идею из пальца, но мне показалось это весьма интересным. Ведь статус не очень заметен, а смена аватара часов очень любит вызывать flood-бан.

Всем привет, в этой статье я хочу рассказать о своем приложении для генерации QR-кодов.

Мне 13 лет, и это мой первый крупный проект.

Я хочу узнать мнение других людей о моем проекте.

5 июня 2025 года был принят PEP-0734. Судя по информации на официальном сайте, он является продолжением PEP-0554. Этот PEP предлагает добавить новый модуль, interpreters, для поддержки проверки, создания и запуска кода в нескольких интерпретаторах в текущем процессе. А если идти дальше, то он является частью PEP-0684, которые предлагает один GIL на интерпретатор.

Несколько полноценных интерпретаторов работающих рядом. Какие плюсы?

— Один процесс;
— Один тред, но руками можно создавать еще;
— По GILу на интерпретатор, все еще можно получить плюшки настоящей многозадачности по сети;
— Работает с asyncio.

В этой статье вы узнаете как работает эта фича под капотом и в реальном питоне. Приятного чтения!

До 2022 года я думал, что автоматизация — это удел только крупных компаний. Но в 2022 году я открыл для себя n8n, и всё изменилось. Теперь я автоматизирую рутинную работу, отчёты и даже целые бизнес-процессы — иногда менее чем за 30 минут. Вот как это работает, что меня удивило и что вы можете попробовать уже сегодня.

FT8 — цифровой радиолюбительский протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и Стивом Франке (K9AN) в 2017 году. В этой статье будут рассмотрены подробности работы протокола.
Статья может быть интересна радиолюбителям, как знакомым, так и не знакомым с протоколами FT8 и FT4, а также тем, кто хочет в подробностях понять устройство этих протоколов.

Python давно перестал быть просто «языком скриптов» и уверенно вышел в лидеры среди инструментов для нейросетей. Его синтаксис понятен «с первого взгляда», а мощные библиотеки позволяют сосредоточиться на идее, а не на рутине. Сегодня, от первых численных расчётов в NumPy до сложных моделей в TensorFlow и PyTorch, всё строится вокруг привычного Python-кода. 

В этой статье мы пройдём путь от базовых скриптов до «ручных» нейросетей и ноукод-решений, чтобы понять, почему именно Python стал стандартом в мире ИИ и как с его помощью оживить ваши первые нейросети.

Мне приходится тратить много времени на мониторинг арбитража, госзакупок и других документов: PDF на сотни страниц, новости с «водой», RSS при этом отсутствует.

Поэтому я решил разработать open-source инструмент, который сам проверяет сайты, скачивает документы и с помощью локального ИИ (GPT4All / DeepSeek) делает краткую смысловую выжимку по YAML-шаблону.

Он должен работать как конвейер: источник → шаблон → интерпретация → результат. Локально, без облаков. И объединять всё в единую ленту новостей.

Сейчас я дорабатываю MVP — и я хочу понять, какие шаблоны наблюдения наиболее востребованы: законопроекты, торги, релизы, или что-то ещё?

Всем привет! Это Леша Жиряков. На прошлой неделе мы начали разбирать, почему Python стал настолько востребован для создания корпоративных программных решений. Сегодня продолжим тему — поговорим об управлении зависимостями, асинхронном программировании в корпоративной среде, тестировании, корпоративной безопасности и других ключевых моментах. Заодно обсудим перспективы Python в enterprise-разработке. Приступим!

Excel - главный рабочий инструмент многих частных инвесторов. Здесь ведут портфели, стратегии и мониторинг котировок. Но получить от Московской биржи лучшие цены на покупку (BID) и продажу (OFFER) из стакана прямо в таблицу - задача не из простых. Даже платная подписка на сайт биржи не даёт получать котировки в Excel напрямую.

Но слово «взлом» в названии статьи - это художественное преувеличение. Мы не будем нарушать никаких законов или пытаться обойти защиту биржи и вообще даже не дышим в сторону серверов Мосбиржи. Однако голь на выдумки хитра - построим элегантное решение с помощью официального API от любого брокера.

Идея проста: создать локальный сервер-прокладку, который Excel сможет опрашивать через веб-запросы. Сервер будет обращаться к API брокера, получать данные стакана и возвращать их в понятном для себя XML формате прямо в вашу таблицу, в ячейке которой будет отображена нужная цифра.

Фактически по такой схеме можно получать любые параметры с биржи и видеть их в своём локальном Microsoft Excel или его свободном аналоге LibreOffice Calc.

Весь код представлен на GitHub.

Привет! Я Ярослав, технический директор топ-10 интеграторов России R77 AI. Рассказываю, как мы делали умную мусорку с классификацией мусора на фракции.

BirdCLEF+ 2025 — очередная часть ежегодного соревнования от Cornell Lab of Ornithology по распознаванию звуков дикой природы. В этом году участникам предстало предсказывать целевое животное на коротких фрагментах записи, балансируя между качеством моделей и жёсткими ограничениями железа.

В этой статье мы погрузимся во внутреннее устройство Claude Code - агента для помощи в разработке от Anthropic. Мы проанализируем его с точки зрения архитектуры, рассмотрим доступные инструменты и разберем системные промпты, которые определяют его поведение.

Пишем свой алгоритм шифрования с помощью хеш-функции xxHash со скоростью 6.4 Гбит/с и обгоняем AES и DES (почти).

Да. Спустя наверно 3 дня я решил сделать это. Долго конечно, но что тут поделаешь.

Также если нужно, можете посмотреть на первую статью об этом лиспе.

В предыдущем туториале "Единицы измерения физических величин" было сказано, что результат любых инженерных измерений и расчётов не имеет никакого смысла, если не указаны две его основные характеристики: единица измерения и точность. Как использовать единицы измерения при вычислениях на Питоне мы уже обсудили - теперь перейдём к точности и связанным ней понятиям погрешности и неопределённости

Погрешность измерения — это отклонение измеренного значения величины от её истинного (действительного) значения. Погрешность измерения является характеристикой точности измерения. Выяснить с абсолютной точностью истинное значение измеряемой величины, как правило, невозможно, поэтому невозможно и указать величину отклонения измеренного значения от истинного. Это отклонение принято называть ошибкой измерения. Возможно лишь оценить величину этого отклонения, например, при помощи статистических методов. На практике вместо истинного значения используют действительное значение величины , то есть значение физической величины, полученное экспериментальным путём и настолько близкое к истинному значению, что в поставленной измерительной задаче может быть использовано вместо него. Такое значение обычно вычисляется как среднестатистическое значение, полученное при статистической обработке результатов серии измерений. Это полученное значение не является точным, а лишь наиболее вероятным. Поэтому при записи результатов измерений необходимо указывать их точность. Например, запись означает, что истинное значение величины лежит в интервале от 2.7 s до 2.9 s с доверительной вероятностью 95%. Количественная оценка величины погрешности измерения — мера сомнения в измеряемой величине — приводит к такому понятию, как неопределённость измерения. Синонимом термина "погрешность измерения" (англ. measurement error) является "неопределённость измерения" (англ. measurement uncertainty). Таким образом мы плавно и ненавязчиво подошли к названию модуля языка Питон, которому посвящён настоящий туториал - uncertainties (неопределённости).

Привет! Это Леша Жиряков, я руководить бэкенд-команды витрины KION и Python-гильдии в МТС. Как раз о Python сегодня и пойдет речь. Обсудим, почему самый популярный ЯП, по версии TIOBE, так востребован в корпоративном секторе: из простого инструмента автоматизации он превратился в полноценную экосистему для создания критически важных продуктов.

Если коротко, причина успеха — в эволюции языка и его экосистемы. Аннотации типов в Python 3.5 сделали доступной статическую проверку кода без потери гибкости динамической типизации. Это решающий фактор для корпоративной разработки, ведь главные требования тут — это надежность и поддерживаемость.

Недавно я уже писал о причинах успеха Python в целом, а сегодня хочу подробно рассмотреть его современные инструменты для предприятий: типизированные структуры данных с dataclasses, высокопроизводительные системы валидации msgspec, pydantic 2 и другие библиотеки. То есть все, что помогло ему стать идеальным выбором для серьезных бизнес-решений. Информации много, так что тему разобью на две части. Погнали!