Python *

Есть код, который физики передают друг другу с 2002 года. Кристиан Мэтцлер из Бернского университета написал набор MATLAB‑функций для расчёта рассеяния Ми, физики, из‑за которой небо голубое, а молоко белое. В 2009-м Стивен Жак обернул его для тканевой оптики, и с тех пор эти полторы сотни строк разошлись по тысячам работ, от атмосферных исследований до лазерной медицины.

Введение

Кажется, что нейросети могут все. Мы видим результат их работы в системах распознавания лиц, видеоаналитике. Нас поражает умение нейросетей рисовать изображения, распознавать и синтезировать голос, а большие языковые модели уже давно проходят тест Тьюринга и ведут беседу как живые люди. Но, как показал мой эксперимент, в задачах кредитного скоринга они нисколько не лучше классических ML-моделей. В этой статье я расскажу, как решающее дерево, случайный лес, бустинг и даже многослойная нейросеть упираются в один и тот же потолок на данных кредитного скоринга.

Ход эксперимента

В качестве датасета были взяты данные кредитного скоринга с https://www.kaggle.com/competitions/GiveMeSomeCredit. Сначала мы обучили решающее дерево, с кросс-валидацией.  График зависимости roc-auc от количества элементов выборки (Ореол вокруг кривой – это дисперсия (разброс) при кроссвалидации):

Когда я начал активно использовать OpenAI Codex для длительных задач, я быстро заметил странный парадокс. Агент способен работать самостоятельно десятки минут, но именно человек продолжает каждые несколько минут проверять терминал: не закончил ли он работу. Я решил поменять эту модель взаимодействия. Вместо того чтобы следить за агентом, агент стал сам сообщать, когда моё участие действительно необходимо.

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это четвёртая часть цикла статей по написанию и обучению небольшой decoder-only LLM с нуля.

Данная статья целиком посвящена этапу SFT - дообучению на датасете “вопрос - ответ”, чтобы модель могла вести диалог с пользователем, а не просто дописывать за него фразы.

Недавно я зарегистрировал fluxcast.dev и понял, что основной домен простаивает без дела. Рассказываю, как я написал свой реестр бесплатных поддоменов на Python через PR на GitHub и с какими подводными камнями DNS, Cloudflare и Git столкнулся.

В исходном orders.csv было 11 строк. До BI-витрины дошло 7, а валовая сумма 4720.30 после применения бизнес-правил превратилась в 2200.30 выручки. Четыре строки не исчезли: каждая попала в rejects с конкретной причиной.

На этом небольшом примере покажу весь путь данных через RAW, STG, CORE и MARTS. Разберём, где меняются строки и суммы, как пережить повторную доставку файла и какие проверки позволяют доверять итоговому дашборду. Внутри MinIO, Postgres и Airflow.

В июле вышла новая версия OpenFB - открытой среды исполнения для IEC 61499, позволяющая вести разработку на python. OpenFB предназначена для разработки и интеграции приложений компьютерного зрения и ML алгоритмов в АСУ ТП.

В статье рассмотрен пример включения базовых алгоритмов компьютерного зрения в систему управления.

Несмотря на то, что PyCharm уже несколько лет официально недоступен в России, он по-прежнему остаётся одним из главных инструментов для Python-разработчиков. Недавно вышла новая версия PyCharm 2026.2.

В релиз вошли разработка Python-расширений на Rust, новый отладчик debugpy, интеграция с Pyrefly, поддержка инструментов uv и uvx и многопроектных конфигураций Poetry и Hatch. Также появились мини-карта редактора, генерация проектов с помощью ИИ, менеджер скиллов для агентов и поддержка TypeScript 7.

В статье разберём основные изменения PyCharm 2026.2, а также расскажем, какие возможности для Python-разработки уже доступны в OpenIDE и чего ожидать от её предстоящего перехода на платформу 2026.2.

У каждого бывают ситуации, когда сервис в проде начинает тормозить. Клиенты жалуются, дашборды пестрят красными графиками, а перед глазами открывается бездна метрик, логов и трейсов. В этот момент возникает непреодолимое желание открыть профайлер и начать оптимизировать наугад. И это главная ошибка.

Меня зовут Юра Ашуров, я тимлид в Точка Банк. В статье расскажу, почему не стоит начинать расследование с профайлера и какие метрики помогают сузить область поиска. Всё это — на примере двух реальных кейсов с высоконагруженными проектами.

В этой статье разговор пойдет о приложении на Java Card, бегающем на смарт-картах. На хабре уже есть несколько публикаций на эту тему, в своей же я бы хотел немного выйти за рамки стандартного “Hello World”. Здесь вы узнаете как собирать апплет, увидите пример размещения данных в апплет на этапе инсталляции, а также установим защищенный канал между Хостом и картой.

Как известно, гипотеза Пуанкаре на сегодня является единственной решённой задачей тысячелетия.

Её формулировка довольно проста:Всякое односвязное компактное трёхмерное многообразие без края гомеоморфно трёхмерной сфере.

В этой статье мы создадим простенькую компьютерную визуализацию основных пунктов  упрощённого доказательства.

У Яндекс Лавки нет публичного API. А мне захотелось написать ассистенту «закажи молоко и что-нибудь к ужину» — и чтобы заказ реально уехал курьеру.

Рассказываю, как я отреверсил приватный веб-API Лавки прямо из браузерного трафика и завернул его в MCP-сервер: поиск, корзина, оформление с подтверждением суммы. А главное — про грабли, которые ловил воспроизведением, а не «на глаз»: заголовок X-CSRF-Token, зашитый в HTML; гонки за общую корзину и HTTP 409; «Раскупили» и «только из Большой Лавки», которые оказались не тем, чем выглядели; пустой способ оплаты; и удалённый деплой с OAuth, чтобы заказывать с телефона.

Код открыт (MIT), ставится через uvx. Осторожно: неофициально, реверс приватного API, оформление тратит реальные деньги.

Зашёл тут на карту и вижу странную картину. На Чистых прудах висят три пина ровно друг на друге. Тыкаю, а там один и тот же «Вишнёвый сад» в Ленкоме. Совпадает всё, вплоть до времени и зала. Просто данные прилетели из трёх разных мест. Где-то площадка записана просто как Ленком, где-то полностью с именем Марка Захарова, а в третьем случае вообще пусто. Для пользователя это три разных события на карте, хотя спектакль на самом деле один.

У меня сейчас Окрест тянет афиши по шестнадцати городам из Яндекс Афиши, Afisha.ru, Timepad, KudaGo и телеграм-каналов самих площадок. Сейчас в базе 23 097 активных событий, и пересечений между источниками много. 8260 событий приходят из двух источников, 533 из трёх, десять встречаются сразу в четырёх. На карте всё это должно превращаться в одну точку, а не в гирлянду пинов.

Python. IT-курсы разрекламировали его как один из самых легких языков для входа в разработку, любители ИИ создают на нем свои первые нейросети, а некоторые сеньоры Java и C++ по-прежнему смотрят на него свысока, считая недостаточно строгим и производительным для «серьезной» разработки. В любом случае сегодня о Python знают все.

Поскольку заметный рост его популярности пришелся на 2010-е годы, многие считают, что язык появился сравнительно недавно. Но это неверно: Python старше большинства современных веб- и ML-фреймворков, массовой мобильной разработки и нынешнего AI-бума.

Как язык с репутацией медленного стал основным инструментом data science и машинного обучения, почему он поднялся на вершину рейтингов популярности и какую роль в этом сыграли его архитектура и экосистема — разберем в этой статье.

ЦИПР — это площадка, где встречаются вендоры, интеграторы и заказчики. Мы решили показать, что Открытая АСУТП — это не просто концепция, а работающий инструмент, который можно взять и внедрить уже сегодня. Мы привезли стенд, который демонстрирует полный производственный цикл: от разработки модели управления и компьютерного зрения на контроллере до выдачи производственных заданий через MES и их отработки на реальном оборудовании. И всё это — на отечественных и open-source компонентах. В статье расскажем какую бизнес-ценность представляет Открытая АСУТП сегодня.

Месяц назад закончилась тренировка DATA DOJO от Яндекса. Здесь я бы хотел рассказать про ключевые аспекты соревнования, моё решение на топ-6%, авторские идеи и, конечно, про реальный путь к победе.

При разработке проектов на небольших VPS часто возникает ситуация, когда процесс mysqld загружает процессор на 100%. Обычно в такие моменты приходится заходить по SSH, открывать консоль бд и вручную вводить SHOW FULL PROCESSLIST;, чтобы найти тяжелый запрос и завершить его через KILL. Если запросов много, делать это вручную через стандартный вывод не всегда удобно.

Это легковесный интерактивный CLI - менеджер процессов, который работает на базе асинхронного драйвера aiomysql. Он опрашивает системную таблицу information_schema.processlist и выводит текущую активность в терминал в виде таблицы, позволяя управлять потоками СУБД.

Что происходит под капотом, когда вы вызываете scipy.stats.norm.fit()? В статье рассматриваются два классических подхода точечного оценивания параметров — метод моментов и метод максимального правдоподобия — с математическими выводами, экспериментами на Python и визуализацией.

Всем привет!

У вас было такое, когда заканчиваются недельные или часовые лимиты в Codex или Claude Code, а потом вы внезапно обнаруживаете, что лимиты уже сбросили?

Приятно, да? Особенно Codex этим часто радует :)

Так вот, я хотел получать уведомления о таких сбросах. Но при этом не хотел самостоятельно мониторить X — бывший Twitter — или постоянно проверять другие источники.

Что делать, если статический анализ crackme выдает 187 064 инструкции мусорного кода? Идти в динамику! В этой статье разбираем таск Callfuscated с HTB: пишем свой ptrace-трассировщик, создаем валидируемый x86-64 эмулятор на Python, снимаем дампы памяти и сводим сложную VM-обфускацию к арифметике первого курса.