Продолжаем знакомиться с Portainer и сферами его применения.
В этой статье узнаем как написать CI/CD для сборки Docker-образа и деплоя проекта, а также, как получить бесплатно Portainer BE.
Полный разбор создания алгоритмического трейдинг-бота с использованием индикатора Bollinger Bands, кластерных сигналов и API Bybit. 1700% прибыли за год использования.
Привет, Хаброжители! Мы представляем вам новую книгу Дэниса Ротмана — «RAG и генеративный ИИ. Создаем собственные RAG-пайплайны с помощью LlamaIndex, Deep Lake и Pinecone». Это практическое руководство для тех, кто хочет освоить передовые технологии искусственного интеллекта и научиться создавать эффективные системы на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG).
В книге описываются приемы создания эффективных больших языковых моделей, систем компьютерного зрения и генеративного ИИ, показывающих высокую производительность при относительно невысоких затратах. В ней приводится подробное исследование технологии RAG, а также подходов к проектированию мультимодальных пайплайнов ИИ и управлению ими. Связывая вывод с исходными документами, RAG повышает точность и контекстную релевантность результатов, предлагая динамический подход к управлению большими объемами информации.
Ошибки из-за несоответствия типов — самые обидные и распространенные. Аннотации в Python решают это раз и навсегда. В этой статье я покажу, как они делают ваш код безопаснее и красивее
В проектах по разработке ML-моделей я регулярно сталкиваюсь с тем, что значительная часть времени уходит не на саму модель, а на приведение данных в нужный формат: очистку, трансформацию, агрегацию.
Этот этап требует не только времени, но и вычислительных ресурсов, особенно когда речь идет о больших объемах информации. В этой статье я расскажу о своем небольшом исследовании DuckDB — инструменте, который может значительно упростить и ускорить работу с данными.
От бизнес‑проблемы до технической реализации — опыт создания ИИ‑ассистента для Росатома за 48 часов
Представьте: новый сотрудник крупной корпорации ищет ответ на рабочий вопрос. Он открывает внутренний портал, видит сотни PDF-инструкций, тысячи записей в базе знаний службы поддержки. Час поиска, звонки коллегам, еще час изучения документов. В итоге — либо неточный ответ, либо решение отложить задачу.
RFID-технология давно стала частью повседневности — мы встречаем её в проездных, пропусках, банковских картах, системах доступа и даже в метках на одежде. Но что на самом деле происходит, когда мы подносим метку к считывателю? Как устроена эта метка внутри? Какие данные она хранит, и как программа может их прочитать или изменить?
Если вы — разработчик и хотите не просто «подключить библиотеку», а понять, как метка устроена на уровне байтов, как работает обмен данными, как выглядит структура памяти и какие команды реально отправляются на устройство, — эта статья для вас.
Если вам довелось уже почитав статьи про mcp технологию озадачиться вопросом «а что же происходит под капотом» и при этом какое то представление о том, что же такое mcp, у вас все таки есть, то, возможно, эта заметка поможет вам сделать еще один шаг к пониманию что за всем этим скрывается.
Всем доброго дня! Мой никнейм Arduinum628, я занимаюсь DIY проектами и программированием на Python и C++. В этой статье пойдёт речь о выводе системной информации с ПК на круглый LCD дисплей GC9A01.
Сама идея проекта мне пришла во время разговора с другом Иваном @proDream Я рассказал ему, что заказал пару LCD дисплеев GC9A01 с Ali Express для своих будущих DIY проектов. Во время разговора Иван внезапно сказал, что ему-бы пригодился девайс для вывода системной информации с ПК. Я подумал - почему-бы не научиться использовать этот дисплей на подобном проекте?!
Сам проект я буду писать не для нужд друга, а скорее в целях обучения работы с этим дисплеем. Как я понял, что ему нужно что-то более компактное и встраиваемое в корпус ПК. По моему совету он купил компактную плату esp32 с дисплеем и будет писать своё решение сам. Я же собираюсь делать что-то вроде приборной панели и поставлю её за клавиатурой. Это чем-то будет напоминать спидометр автомобиля =)
Эта статья о разработке небольшого инструмента для помощи в изучении китайского языка. Приложение позволяет просмотреть иероглифы, внешне похожие на требуемый, что бы разобрать их сходство и различие. Здесь на довольно простом примере показано как формируется архитектура проекта и подбираются основные компоненты (под катом код с комментариями). Для чтения и понимания достаточно минимального знания python и sql запросов.
Всех приветствую! Зовут меня Павел, работаю в Datapulse. Создаем различные решения для автоматизации DWH.
Мы живем в переходном периоде, когда на смену традиционным инструментам и подходам в data-engineer приходят новые. То, что еще вчера казалось стандартом де-факто, сегодня все чаще воспринимается как анахронизм. Пример тому - война GUI («гуевых») ETL инструментов со скриптовыми закончилась безоговорочной победой последних. Скрипты взяли верх благодаря своей масштабируемости, возможности применения Git и лучшей интеграции в процессы CI/CD.
А что же с BI? Мы привыкли к мастодонтам: PowerBI, Tableau, Qlik. Либо open-source: Superset, Metabase. Они в свое время стали стандартом, захватив большую часть рынка, а sales manager получали очень неплохие премии за их внедрение. И, казалось, время молочных рек и кисельных берегов не закончится никогда. Компании продолжат тратить кучу денег на красивенькие графики, которыми не пользуются, а в сообществе аналитиков будут лишь рассуждать о том, как доказать упертому менеджеру, что дашборд-вундервафля в PowerBI гораздо удобнее старого доброго Excel (шутка).
А времена эти, если и не прошли, то близятся к закату. Старые короли чахнут и умирают. Приветствуем новых!
Обычно на нашей конференции PiterPy доклады посвящены разработке на Python. Но закрывающий доклад — отдельная история: тут впору оторваться от конкретных строчек кода и расширить кругозор, уже не привязываясь к определённому языку.
Осенью на конференции так выступил российский астроном и популяризатор науки Дмитрий Вибе. А теперь мы решили, что накануне Дня космонавтики его доклад может быть интересен и читателям Хабра, даже никак не связанным с Python. Поэтому подготовили текстовую версию.
А если вы именно питонист, обратите внимание: мы уже готовим новую PiterPy, которая пройдёт 16-17 мая в Петербурге и онлайн. А если другой IT-специалист — возможно, вам подойдёт другая из наших конференций.
Далее — повествование от лица спикера.
В прошлой статье мы сделали первое пробное фронтенд-приложение.
Сегодня покажем, как делать автоматизацию и добавим 4 роботов: исправление номеров телефонов, нормализация имён и сбор данных по задачам и суммам сделок.
Для проекта используем специально подготовленный для работы с AI-агентами шаблон AI-стартера, где уже заложены подробные инструкции для работы с ИИ.
В статье — описание всех изменений, возможных проблем во время работы и их решения. И ссылка на репозиторий с проектом, конечно.
Мне нужен был голосовой ввод. Не диктовка в Google Docs, не облачный API — а простая штука: зажал клавишу, сказал, отпустил, текст появился в активном окне. Локально, без отправки аудио куда-либо.
Готовых решений, которые бы устроили, сходу не нашёл. Сделал свое. Может, кому будет полезно.
Как запустить AI code review по git diff на своей машине через Ollama - без облака и API-ключей? Установка, конфиг и пример отчёта.
Всем привет! Я пытаюсь реализовать свою систему анализа металлов и сплавов. Занимаюсь своим проектом уже год. В составе системы уже около 15 модулей. И хочу представить один из них. Если кому-то интересно или есть изображения, которые нужно измерить, верифицировать с другими системами я только - за.
Немного теории из мира металловедения, который чем-то схож с миром биологии. Главное различие мира металлов, пластиков и других материалов, что это неживая материя.
Определение чугуна
Чугун представляет собой сплав железа с углеродом, где содержание углерода превышает 2,14% (обычно от 2,5% до 4,5%). Благодаря своей жидкотекучести, малой усадке и относительно низкой стоимости, чугун является одним из основных конструкционных материалов в машиностроении, энергетике и строительстве.
При анализе чугуны разделяют по состоянию углерода и форме графитовых включений, что определяет их физико-механические свойства:
Я очень люблю аудиокниги. Но перепробовав десятки офлайн-плееров и сервисов по подписке, понял: везде чего-то не хватает. То нет синхронизации, то слетает прогресс. В какой-то момент я психанул и написал свой плеер прямо в Telegram.
За время закрытого бета-теста бот переварил терабайты аудио. Мы довели UX до ума: сделали удобные заметки по таймкоду, реализовали систему папок, добавили статистику с геймификацией и научили бота делиться книгами в два клика. Сегодня я открываю его для всех. Под катом — история разработки на Python и обзор главных киллер-фич.
Alibaba Cloud Model Studio (Сингапурский регион) даёт бесплатную квоту новым пользователям: 1 000 000 токенов на каждую модель. Не на аккаунт, а именно на каждую модель отдельно. То есть вы получаете по миллиону на Qwen-Max, Qwen-Plus, Qwen-Flash, Qwen3-Coder-Plus и так далее — параллельно.
Квота действует 90 дней с момента активации.
Что доступно
Полная линейка Qwen3:
Qwen-Max — флагман, сложные multi-step задачи, контекст 32K
Qwen-Plus — баланс качества и скорости, контекст до 1M токенов
Qwen-Flash — быстрая и дешёвая, тоже до 1M контекста
Qwen3-Coder-Plus/Flash — специализированные для кода, контекст до 1M
Qwen-VL — мультимодальные (текст + изображения)
Qwen-OCR — извлечение текста из изображений, поддержка русского
Qwen-Omni — аудио, видео, мультимодальность
Плюс открытые модели (qwen3-235b-a22b и другие) тоже доступны через API с квотой.
Когда данных мало, а домен сильно отличается, предобученные модели перестают работать.
Я попробовал вместо сбора и ручной разметки генерировать дорожные дефекты поверх реальных кадров.
Что получилось, где работает, где нет и сколько это стоит - в статье.
Plotly — библиотека для интерактивной визуализации данных в Python. Она подходит для задач, где статичного графика недостаточно и важно исследовать данные прямо в процессе анализа.
В статье разбираем базовые возможности Plotly и основные типы графиков.
