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.
Предновогодний привет, Хабр! Ну что, самое время подводить итоги и мечтать о прекрасном? А так как у нас стартует год Питона Змеи, поговорим про Python.
Ниже собрали мнения экспертов цифровой экосистемы МТС: обсудили, чем был интересен релиз 3.13 и чего ждать от 3.14, какие у Python перспективы, а с чем возникают сложности. По традиции ждем вас в комментариях, присоединяйтесь к обсуждению. И с наступающим!
В данной статья я решил описать свой опыт создания шаблона для проектов, использующих FastAPI, SQLAlchemy, Docker
Python — удобный инструмент для быстрого прототипирования и проверки гипотез. Он позволяет превратить оригинальную идею в рабочий MVP за считанные дни, но в условиях такой скорости разработчикам не всегда удается посвятить достаточное время тщательной проработке кода, что создает барьер на пути дальнейшего превращения прототипа в завершенный продукт.
Осознавая эти ограничения, авторы Python заложили в него специальные конструкции, позволяющие развивать язык под требования времени. Одна из таких конструкций — это аннотации типов, которые уверенно прижились в сообществе «питонистов». Сегодня мы рассмотрим новый подход к использованию аннотаций для ускорения разработки прототипов и попробуем применить его для демо‑задачи в области финтеха. Итак, поехали!
Салют! Меня зовут Григорий, и я главный по спецпроектам в команде AllSee.
Новогодние праздники — не только лучший повод для подарков и взаимных поздравлений, но и время большой праздничной суеты: не всегда хватает времени и сил, чтобы придумать оригинальное поздравление для каждого друга, коллеги или члена семьи.
В данной статье я расскажу, как можно применить YandexGPT, YandexART и другие ИИ‑инструменты для генерации новогодних видео‑открыток, превращая рутину новогодних поздравлений в увлекательный эксперимент с искусственным интеллектом. А в конце статьи поделюсь небольшим новогодним подарком для каждого читателя 🎁
Прошло полгода с момента введения бизнес-режима в Telegram.
Суммарно за это время им воспользовались около 300.000 раз (в приложении, где миллионы сообщений отправляются ежедневно).
В статье я расскажу, как можно классно использовать использовать эту фичу и не потерять свой аккаунт.
Данный инструмент появился в результате попытки сэкономить время в процессе код-ревью, когда часть усилий тратилась на исправление какие-то незначительных, но тем не менее бросающихся в глаза артефактов, связанных с форматированием комментариев.
Понятно, что эта тема гораздо шире, т.к. есть различные форматы многострочных комментариев в стиле PEP 257 или Sphinx, ну а в этот линтер вошли только наиболее часто встречающиеся случаи, связанные с написанием комментариев после решетки '#', с которыми пришлось сталкиваться в работе мне лично.
Линтер может быть полезен как сам по себе либо как пример того, как можно автоматизировать проверки по согласованному стилю оформления кода.
PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей. Для использования этого фреймворка, часто достаточно поверхностно понимать работу алгоритмов машинного обучения.
В этой части мы будем писать инференс код для GPT2 на собственной библиотеке!
