После публикации предыдущей статьи я решил провести эксперимент: сколько крупных фич можно сделать за пару вечеров с помощью ИИ. В итоге в приложении появились PWA, офлайн-режим, полноценный кабинет клиники и восстановление пароля. Рассказываю, как это собиралось и где ИИ действительно помогает, а где всё равно приходится думать самому.
Статья демонстрирует два подхода к практическому применению статистических толерантных интервалов и адресована двум категориям читателей:
Отраслевым технологам — специалистам по автоклавированию: для них приведена пошаговая процедура решения прикладной задачи «подбор времени выдержки продукта при температуре стерилизации» с использованием таблиц ГОСТа.
Специалистам в области контроля и диагностики, которым интересен инструментарий толерантных интервалов для решения задач в непараметрической постановке. Для них с помощью Python кода мы получим непараметрическую оценку границы толерантного интервала (то есть воспроизведём то, что «зашито» в таблицах ГОСТа для непараметрической постановки). Дополнительно бутстрап‑моделированием проведём анализ устойчивости этой оценки и рассчитаем достигнутые значения уровней покрытия и доверия.
Ссылка на блокнот с кодом в конце статьи.
Существует проблема описанная тут (ссылка на пост в ТГ).
Суть проста — если LLM (или агенты вокруг LLM) вызывают последовательно одни и те же запросы с одним и тем же контекстом, попадание в тупик/цикл — вопрос лишь времени. То есть в случае зацикливания между агентами/контекстами надо менять промты или контекст, или последовательность вызова агентов.
Это яркая демонстрация когда агенты не смотря на всю свою сложность тупят хуже моей кошки. Кошка не будет в цикле проверять две пустые миски в поисках еды, она сделает это раз, ну или два и пойдет дальше. А агенты будут если наткнутся на такую ситуацию.
В последнее время я активно занимаюсь автоматизацией торговли и знакомлюсь с разными решениями, два раза летал на конференции, познакомился с интересными людьми. На этом фоне я наткнулся на open-source проект cia76/FinLabPy, о котором уже давно слышал, но никогда не разбирался подробно.
Российская алготорговля переживает странный период: возможности растут, но стандартизации как будто не существует. Брокеры выпускают свои API, но каждый из них живёт в отдельной вселенной — со своим обозначением тикеров, задержками и внезапными отключениями.
Про проблемы алготорговли на Московской бирже почти не пишут, хотя есть мнение что 60% оборота биржи создаётся роботами. А вот автор этого проекта Игорь Чечет на своём вебинаре рассказывает о том с какими проблемами может столкнуться частный инвестор, когда приходит в алгоритмическую среду.
Как я взял готовый state-of-the-art RAG-прототип и превратил его в многофункциональную AI-платформу с помощью FastMCP и внешних интеграций.
Как я получил Perplexity~26 на сверхмалой модели трансформерного типа собственной разработки (16M параметров, сверхмалый датасет) на тестовом корпусе и выжал Val Accuracy~0.982 на временных рядах (физических данных, EEG).
Не так давно довелось спонтанно поучаствовать в активности от T‑банка. Кроме всяких «интересных» заданий, там были задачки и на кодинг. Критерием победы в задачах «Стековки» были не O(n), не микросекунды, а краткость кода, твёрдо измеренная в символах, что тоже по своему интересно. «Как написать решение используя минимальное число символов?».
С одной стороны это были задания на компактный алгоритм, с другой стороны — на знания возможностей языка. Я к такому родам задачам не готовился, но по ходу дела мне показалось, что приёмы, которые можно придуматьприменить при таких метриках, вполне стоило бы обобщить, структурировать, и применять уже с меньшими когнитивными нагрузками. Заинтересовало? Добро пожаловать за странными конструкциями и хацкер-бонусом.
В статье разбираются три практических способа интеграции C кода с Python для ускорения вычислений, а так же поясняется причина по которой не используется NumPy. Каждый метод рассматривается с примерами кода и бенчмарками.
Сравнил Пушкина и Ершова с помощью Python и пытался найти автора "КОнька-горбунка" среди цифр и кода.
Установка и эксплуатация приложений Spark в облаке зачастую становятся препятствием для дата-инженеров (Data Engineer, DE): сложная работа с Helm-конфигурациями отвлекает внимание от анализа данных и замедляет подготовку среды. Но полностью отказываться от Spark зачастую нерационально, поэтому многие команды стремятся найти свое решение для обхода существующих сложностей.
Привет, Хабр. Меня зовут Юрий Орлов. Я руководитель команды разработки ML Platform в VK Tech. В этой статье я расскажу о том, как мы автоматизировали развертывание Spark в облаке и создали клиент на Python, который снижает требования к знаниям в области DevOps и Kubernetes, необходимым для начала работы со Spark.
Хотите запустить своего Telegram-бота, но не желаете платить за VPS ради простого пет-проекта? А что, если я скажу, что полноценный Linux-сервер уже лежит у вас в кармане? В этой статье мы пошагово превратим любой Android-смартфон в хостинг для нашего бота на Python. Без root-прав, вложений и сложных настроек. Понадобится только приложение UserLAnd и 60 минут времени.
У моей кошки Манишки диабет. Ей 13 лет, весит она всего 3 кг, и каждый день я меряю ей сахар глюкометром и колю инсулин. Первые месяцы записывал показания в блокнот на холодильнике — просто дата, время, цифра. Потом понял что так динамику не увидишь, перешёл на Excel с формулами и цветными ячейками. Потом написал Python‑скрипт который рисовал графики и сохранял их картинками.
А что из этого получилось — смотрите под катом!
В прошлый раз я уже рассказывала о том, как в ходе обучения в "Школе 21" создавала класс линейной регресии, на этот раз будем рассматривать реализацию LogisticRegression, GaussianNB, KNN. Как и в прошлый раз, минимум теории, максимум практики.
В феврале этого года я [писал на Хабре](https://habr.com/ru/articles/883590/) про автоматизацию тестов для САПР. Мы делали систему с записью действий в JSON и воспроизведением через pyautogui. Работало. Но только для одного конкретного проекта.
С тех пор фреймворк вырос. Сильно. Из узкоспециализированного решения для промышленного ПО превратился в универсальный инструмент. Теперь работает с чем угодно - офисные пакеты, банковские клиенты, CAD-системы.
Что изменилось? Убрал привязку к конкретному софту. Добавил умный поиск элементов вместо тупых координат. Сделал так, чтобы QA мог записать тест без единой строки кода. Прикрутил UI-ассерты, мониторинг системы, файловые проверки.
Короче, то что начиналось как решение для одной задачи, выросло в полноценный фреймворк. И оказалось полезным не только мне.
На данный момент я прохожу 5-дневный интенсив по AI-агентам от Google и параллельно веду собственный конспект. Эта статья представляет собой перевод оригинального материала, выполненный с помощью Gemini и мной. В некоторых местах я немного упростила формулировки или обобщила идеи. Это последний день курса.
Другие статьи:
Интенсивный курс «AI-агенты» от Google День 1
Интенсивный курс «AI-агенты» от Google День 2
Работа с датой и временем в программировании — это одна из тех «темных» областей, на которой каждый разработчик набивает свои шишки. На первый взгляд все просто: from datetime import datetime, datetime.now(). Что может пойти не так?
А потом в проекте появляются часовые пояса, и начинается тихий ужас.
Вы внезапно обнаруживаете, что стандартная библиотека Python оперирует двумя видами объектов: «наивными» (naive), которые ничего не знают о своем часовом поясе, и «осведомленными» (aware), у которых эта информация есть. И datetime.now() по умолчанию создает именно «наивный» объект, который в лучшем случае бесполезен, а в худшем — источник трудноуловимых багов, когда ваш код запускается на сервере в другом конце света.
В 2023 году, исследуя безопасность IoT устройств, я наткнулся на критическую уязвимость в одном из самых популярных брендов IP-камер в мире. Камеры v380 используются миллионами людей — в квартирах, офисах, магазинах, детских комнатах. Они доступны, просты в настройке и работают через удобное мобильное приложение.
Проблема оказалась банальной и пугающей одновременно: учетные данные пользователей передавались по сети в открытом виде. Любой, кто знал ID камеры, мог подключиться к незащищенному relay-серверу, перехватить логин и пароль владельца, получить полный доступ к видеопотоку и даже транслировать заранее записанное видео вместо live feed — как в классических фильмах про ограбления.
Эта статья — технический разбор уязвимости, детальный анализ кода эксплойта и история о том, как правильное раскрытие уязвимостей помогает делать IoT безопаснее.
BUSY Bar — девайс для концентрации и современный Pomodoro-таймер с блокировкой отвлекающих приложений и интеграцией в умный дом. Предыдущие посты [1],[2]
В этом посте мы покажем, как с помощью HTTP API создавать виджеты для BUSY Bar. Это смогут сделать не только разработчики, но и обычные пользователи.
Далее вы узнаете как:
— Вывести изображения и текст на экран BUSY Bar.
— Взаимодействовать с устройством прямо из браузера.
— Создать виджеты без программирования.
На данный момент я прохожу 5-дневный интенсив по AI-агентам от Google и параллельно веду собственный конспект. Эта статья представляет собой перевод оригинального материала, выполненный с помощью Gemini и мной. В некоторых местах я немного упростила формулировки или обобщила идеи.
Оригинал статьи тут Agent Quality
Другие статьи:
Интенсивный курс «AI-агенты» от Google День 1
Интенсивный курс «AI-агенты» от Google День 2
Интенсивный курс «AI-агенты» от Google День 3
Название громкое, но цель реальна: написать на Python простую, но полезную утилиту для обработки изображений, которая выглядит и работает как современное приложение.
Внутри — пошаговый гайд, где мы берем всю мощь библиотеки Pillow для работы с картинками, добавляем магию Flet для создания интерфейса. Только чистый Python.
