В этом руководстве вы узнаете, как использовать потенциометр с микроконтроллером Raspberry PI Pico. Вы узнаете, как подключить потенциометр для простого соединения и как подготовить код MicroPython для его использования.
LanhChain - фреймворк, предоставляющий обширный и удобный функционал по использованию LLM, он служит для разработки приложений на основе больших языковых моделей, создания AI-агентов, взаимодействия с векторными хранилищами и т.д.
Некоторое время назад с коллегой обсуждали вопрос профилирования программ на Python. Он сказал, что использует gprof2dot для пост‑обработки данных cProfile, в ответ я высказал мысль, о том, что было бы хорошо использовать более современные средства профилирования. И задумался, а можно ли какие‑то из существующих инструментов приспособить для работы с данными в формате pstat, но которые более удобные и дают больше возможностей для анализа.
Запилил я в начале года приложение на Python по доступу к YandexGPT через API, теперь вот появилось желание попилить дальше и добавить доступ gpt-4o и gpt-4o‑mini заодно.
Что бы не заморачиваться c настройкой прямого доступа к OpenAI через VPN и оплатой ещё через неизвестно что нашёл вариант попроще через наш proxy с оплатой в рублях и нашей карточкой, это сервис по доступу к забугорным ИИ — ProxyAPI. Заходим на сайт proxyapi.ru регистрируемся, оплачиваем, получаем ключ API и всё, предварительная работа проведена осталось немного добавить в программу изменений и будет нам счастье.
Что делает инженер, если DAG не выполняется? Проверяет Airflow 50 раз, а потом вспоминает, что забыл поставить @dag над функцией.
Развертывание Apache Airflow в промышленной среде — это сложная задача, требующая учета множества аспектов: от обеспечения безопасности конфиденциальных данных до эффективного управления ресурсами. Одной из ключевых проблем, с которыми сталкиваются команды, является безопасное управление секретами, оптимизация конфигураций и наблюдаемость.
В этой статье мы рассмотрим, как использовать инструменты, такие как Sops и YAML-якоря, для упрощения управления конфиденциальными данными и улучшения читаемости конфигураций. А так же как обеспечить полную наблюдаемость инсталляции Apache Airflow.
В рамках данной темы будут рассмотрены способы оптимизации запросов в DjangoORM. Основное внимание будет уделено использованию сырых SQL запросов, существующих для этого инструментов, преимуществам и недостаткам.
Расскажем, как мы пришли к этому решению, перерисовали схемы нейронных сетей в понятной и эстетичной форме, добавили визуализации, чтобы сложные идеи стали нагляднее. Обсудим, как можно было сделать систему гибче, дешевле и создать больше возможностей для экспериментов
«Бойтесь юзеров с Telegram Premium»: как (не) спрятать ваше удалённое сообщение и зачем бизнесу ИИ-бот
Что такое SD-WAN? Это пересылка разных типов IP трафика в разные каналы в зависимости от разных условий.
Для лучшего понимания Что такое SD-WAN и как оно работает я создал упрощённую модель в симуляторе eve-ng, включающую 6 виртуальных маршрутизаторов Cisco, протокол BGP между R3 и R4.
С конечными автоматами я впервые познакомился во времена своего увлечения геймдевом. В разработке игр все поголовно используют эту абстракцию. Однако, это далеко не единственная их сфера применения.
Конечные автоматы повсюду вокруг нас, даже если мы их не замечаем, или не знаем, что это такое. Тикет в jira, транзакция в базе данных, страница регистрации пользователя в соцсети. Всё перечисленное объединяет одно — состояние.
Формула 
, используемая Uniswap, стала прорывом для DeFi. Однако это не единственная формула, применяемая в автоматизированных маркет-мейкерах (AMM). Разные типы пулов предоставляют уникальные преимущества, такие как снижение уровня проскальзывания или более эффективная торговля для обменников, а некоторые даже помогают поставщикам ликвидности (LP), использующим LP-токены для балансировки портфеля.
Сегодня мы рассмотрим кастомизированные пулы Balancer, которые являются расширением формулы
и позволяют создавать пулы с различными составами активов. Наше обсуждение основано на технической документации Balancer, а результаты мы организовали по следующим ключевым темам:
Что может быть лучше, чем в начале января размять руки и вспомнить с чего начинал, написать на питоне свое приложение с GUI для тестирования процессора на стабильность?
Многие не понимают, зачем вообще проходить стресс тесты и думают, что производитель ''из коробки» уже продает стабильное железо, но это совершенно не так (привет тем, у кого H100 в кластере во время обучения моделей отваливаются), особенно, что касается потребительского сегмента. Что можно увидеть и в новостях, например Intel 13 и 14 поколение, которое не только в режиме ''из коробки» могло работать не стабильно, но и привести к деградации процессора, люди же кто свое железо настраивал сам и использовал не автоматические настройки материнской платы, а фиксировал необходимые настройки в BIOS(UEFI) самостоятельно сидят на стабильном железе и о деградации не слышали. Все эти сообщения на форумах, отзывы в стим и прочее, о вылетающих играх, бсодах, зависаниях, на 90% ни как не связаны с самим софтом, а связаны именно с нестабильным железом пользователей. Реальные баги софта или игр обычно спустя время попадают в changelog и устраняются.
Многие до сих пор думают, что использование XMP оперативной памяти, это стабильные настройки, гарантированные производителем оперативной памяти, особенно если данный комплект есть в QVL листе материнской платы! А вот у оверклокеров, которые разгоняют память самостоятельно, все не стабильно, компьютер зависает, бсодит, перезагружается и перегревается и вообще это какие‑то фрики! Но в реальной жизни все диаметрально противоположно, у оверклокеров за счет хороших систем охлаждения, зачастую кастомных систем жидкостного охлаждения температуры намного ниже чем у обывателей, а стабильность железобетонная, так как разгон они проверяют стресс тестами, а обыватель полагается на производителя железа. На самом деле XMP оперативной памяти это тот же самый разгон и в большинстве случаев он ''из коробки'' не стабилен. Ну не научились пока для предельных частот в автоматическом режиме подбирать напряжения для контроллера памяти процессоров, да и тайминги в ХМП режиме зачастую стоят только первичные, вторичные и третичные либо не полностью прописаны либо полагаются на тренировку материнской платы. Как пример, стоковые 13 900к и 14 900к у обывателей греются под 100 градусов и троттлят, даже в играх, так как напряжение стоит в auto режиме, llc так же стоит в auto, материнская плата зачастую завышает значения. А у оверклокеров те же 13 900к и 14 900к в играх зачастую греются всего до 35–45 градусов, ну и кто тут фрик?
Гифки + FFMPEG + Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental = 🔥. Мой эксперимент по созданию софта для себя
Атрибутирование изображений – обязательный этап их подготовки для продажи на фотостоках. У каждой работы (фотографии или иллюстрации) должно быть название, описание, ключевые слова, и все это на английском.
С ключеванием неплохо справляется ChatGPT. Но пересылать ему картинки по отдельности, а потом копировать атрибуты вручную – слишком долго. Давайте автоматизируем этот процесс.
В этой статье мы рассмотрим протокол кредитования — Curve LlamaLend. Это уникальный проект, основанный на стейблкоине CrvUSD и использующий автоматизированного маркет-мейкера (AMM) в своей основе. У CrvUSD есть несколько интересных особенностей, таких как математическая модель для управления стабильностью курса и механизмы стабилизации, которые работают с ценовыми диапазонами. Эти диапазоны чем-то напоминают «тики» из Uniswap V3, но функционируют иначе. Ещё одна необычная деталь — так называемые «мягкие ликвидации». Они работают совершенно не так, как стандартные ликвидации в других протоколах.
Разработка Curve LlamaLend ведётся в основном на языке программирования Vyper (похож на Python), что делает его ещё более интересным для технических специалистов.
Приветствую! Эта статья является продолжением (2 частью) статьи Обвиваем YouTube змеем, или как смотреть и скачивать видео с YouTube без VPN на чистом Python-е. Часть 1 Если честно, я был приятно удивлен популярностью первой части: 115К просмотров за неделю и 137 голосов, которые принесли мне 21 место в рейтинге Хабра. Учитывая, что эта статья была из песочницы (отдельное спасибо @Ilha за приглашение), для меня это большой результат. Поэтому всем, кто поставил стрелочку вверх – авторское спасибо!)
В этой статье я покажу, как можно скачивать с YouTube каналы и плейлисты. Если кто-то не читал первую часть, настоятельно рекомендую это сделать. По крайней мере, если по мере чтения у вас возникнут какие-то вопросы, скорее всего там есть на них ответы. Напомню, что у нас уже есть средство, которое решает "проблему с устаревшим и изношенным оборудованием Google Global Cache" (к сожалению, оно не у всех работает, учтите), а также мы разобрались с тем, как скачивать с YouTube видео и аудио в любом качестве. Итак, начнём!
UPDATE: По решению Роскомнадзора в марте 2025 г. первая часть статьи была заблокирована на территории России. pdf-версию статьи вы можете скачать здесь
Контекст в чат-ботах играет ключевую роль в создании удобных и интерактивных взаимодействий с пользователем. Без него бот теряет связь с предыдущими сообщениями, что усложняет диалог. В этой статье мы рассмотрим, как реализовать систему контекстных диалогов на Python с использованием библиотеки telebot. Мы покажем, как управлять состоянием диалога, сохранять контекст и обрабатывать несколько пользователей одновременно, делая бота более умным и персонализированным.
Холод, сухость и обманутые ожидания. Мы проверили бытовой увлажнитель в реальных условиях и готовы рассказать, почему простые характеристики могут ввести вас в заблуждение.
Сегодня я расскажу, как можно создать собственную систему репутации с Telegram на Python. Решение будет легким и красивым, обещаю.
