Как стать автором
Обновить
638.47

Python *

Высокоуровневый язык программирования

Сначала показывать
Порог рейтинга

Привет, меня зовут Александр, я аналитик в Альфа-Банке. Однажды я устал, что на Feature Store, на платформе для дата-инженеров (DE) и дата-саентистов (DS), невозможно ничего найти.

Поиск по контексту отсутствует. Приходится руками шерстить огромное количество ETL-проектов в поисках той самой полезной информации, полагаясь сначала на удачу, а после — на опыт и помощь коллег. 

Feature Store сама по себе — платформа, которая должна упрощать работу коллег с большими данными, упрощает бюрократию жизненного цикла создания ETL, ввода моделей в промышленную эксплуатацию. Но какой же поиск там...В общем, хотелось бы улучшить процесс по поиску данных в ней.

И я сделал MVP с GPT-2: весит около ~400 МБ и, самое главное, не требует регистрации. В статье пошагово описал, как всё прикрутить. Заходите почитать.

Примечание. Для прома MVP, конечно, не прокатит, но после показа решения начали реализовывать решение на OpenSearch.

Теги:
+3
Комментарии1

Конвейер функций в Python

В данном примере мы создаём класс Pipe с перегрузкой метода __or__.

Метод __or__. был добавлен для поддержки синтаксиса X | Y, как замена typing.Union и также используется для указания, что переменная или функция могут принимать несколько различных типов значений.

import typing

int | str == typing.Union[int, str]  # True
class Pipe:

    def __init__(self, value):
        self.value = value

    def __or__(self, other):
        if callable(other):
            return Pipe(other(self.value))
        else:
            raise ValueError("Right operand must be callable")


def multiply_2(x):
    return x * 2


def add_3(x):
    return x + 3


changed_num = Pipe(5) | multiply_2 | add_3  # 5 * 2 + 3
print(changed_num.value)  # 13

Более "сложный" пример добавил в статью как вариант для валидации атрибутов класса.

Теги:
+1
Комментарии0

IMPulse - менеджмент инцидентов. Интеграция с Google Calendar, вложенные цепочки эскалации.

Предыдущие публикации:
https://habr.com/ru/articles/865208/
https://habr.com/ru/posts/889768/

Мы продолжаем развивать нашу систему менеджмента инцидентов. И рады представить интеграцию с Google Calendar, благодаря которой вы сможете гибко настраивать график дежурств и цепочки эскалации для этих дежурств.

Помимо интеграции с Google Calendar, мы реализовали вложенные цепочки эскалации. Теперь в chain можно добавить другой chain (nested), благодаря чему размер конфигурационного файла уменьшится.

Мы хотим создать достаточно гибкую, но не перегруженную систему цепочек эскалации, чтобы на проектах разной величины вы могли использовать IMPulse так как вам удобно. Для этого в комментариях расскажите, какой самый сложный кейс уведомлений / эскалации вам необходимо было реализовать. Например: во вторник нужно дёргать Антона, через 5 минут Олега, а по средам - только дёргать Геннадия, в остальное время, если severity == 'critical', звонить Грише.
Будем рады почитать самые сложные варианты и предложить наше универсальное решение для них.

Остаёмся на связи в нашем Telegram канале - там можно общаться / задавать вопросы.

Теги:
+2
Комментарии0

Всем привет!

Представляю вам мой новый проект: Terpinal.

Также я называл его "терпи нал".

Это терминальная операционная система для Raspberry Pi Pico. Который выводит на SSD1306.

Вот ссылка:

https://github.com/SystemSoftware2/Terpinal

Прочитайте README.md и узнайте что и как подключить.

Также я называю операционку как PicoOS Firmware (не знаю почему так).

Теги:
-1
Комментарии3

Инженерной боли пост. С надеждой на дельные советы

Все началось с pet-проекта, который использовал polars(сорцы) и должен был крутиться в Docker на моем домашнем NAS, в следующей конфигурации:

Спойлер: принципиальное решение проблемы - найдено. Купил маленькую коробочку на "мейнстримной" архитектуре, на которой все цветет и пахнет.. кроме моего внутреннего(ну и внешнего, че уж там) инженера) Так что решение выкинуть железку - можно не предлагать

Так вот, пока я писал код, и готовил сборочные скрипты ничто не предвещало беды - я спокойно потестил код локально, написал Dockerfile для сборки на poetry. Настало время развернуть это все на NAS - казалось бы ARM уже давно мейнстрим, но тут понеслось

  1. python как всегда лишь удобный биндинг к куче платформозависимого кода) подавляющее большинство python-зависимостей под arm/v7 приходится компилировать

  2. готовых бинарников polars под arm/v7 - тоже нет

  3. Никаких блокеров к тому, чтобы собрать polars под arm/v7 я не нашел. Но скомпилить его нативно на 4Гб ОЗУ - не получится, даже с минимальными оптимизациями. Нужна кросс-компиляция. Благо с rust и maturin(которым собирается polars) - это несложно, target armv7-unknown-linux-gnueabihf в хорошем tier-е поддержки

  4. забегая чуть вперед указываем окружение для сборки аллокатора jemalloc(по умолчанию в polars) под 32k страницу

Итак, усложняем сборку Docker(см. repro) - используем кросс-компиляцию, энв-переменные, QEMU, охапку дров и теперь у нас есть приложка, которая успешно стартует в докере на целевой железке. Вот только за рамками самых примитивных тестов - OOM-ится, причем память точно есть, никакой OOM-киллер процесс не убивает(на всякий случай смотрим лимиты cgoup) - оно "шамо":

memory allocation of 1345920 bytes failed

(подробные логи можно посмотреть по ссылкам в конце поста)

Что же делать?

  1. пробуем mimalloc - он использует для конфигурации рантайм(getconf), эффект - тот же

  2. пробуем env-крутилки, в частности arena_reserve может стоит просто меньше резервировать - но нет, просто больше попыток, но по факту все равно OOM

  3. помимо jemalloc и mimalloc не работают также: стандартный аллокатор rust(чем бы он ни был), libc-аллокатор и версия mimalloc, установленного как системная библиотека

И вот на этом месте я застрял. Я не большой спец по системному программированию - не понимаю куда копать

  • Общение с поддержкой QNAP свелось к

    Справедливости ради они еще дали советов что попробовать, но это я уже попробовал до них
    Справедливости ради они еще дали советов что попробовать, но это я уже попробовал до них
  • Пытался отлаживать приложение в gdb - никаких аномальных трейсбэков во время OOM не увидел: rust честно пытается аллоцировать большой raw_vec(трейс есть в вопросе на stackoverflow)

  • Как-то глубоко копать переменные не получается, т.к. дебаг-символы для бинарника polars получаются слишком большими

    BFD: error: /app/.venv/lib/python3.12/site-packages/polars/polars.abi3.so(.debug_str) is too large (0x498a9fd1 bytes)

  • Я сделал небольшое repro на голом расте - там эта проблема не воспроизводится, значит базово бинарная совместимость - в порядке

  • Есть несколько гипотез, но я не знаю как их проверить

    • возможно, кривая вся адресация, но ее проверить я тоже не могу

    • возможно, стоит чего-нибудь половить в ядре bpf-ом, но что..

    • кастомное ядро 4.2.8 кастомный дистриб(QTS) не богат средствами отладки - как я понял там запускается busybox набор утилит

В итоге я завел

Но активности там не очень много(

А мне бы хотелось все-таки дожать диагностику и однозначно ответить на вопрос: это лыжи не едутя не умею собирать приложения под нужное окружение или все-таки целевая платформа не умеет выполнять корректно собранное? Не потому что эту проблему нельзя решить по-другому, а потому что в том, чем пользуешься - хочется разбираться.

Пишите в комментах ваши соображения. Если что-то удастся прояснить - буду держать читателей поста в курсе

Теги:
+1
Комментарии2

unraisable exceptions в питоне

Мы все с вами привыкли, что в питоне можно "зарайзить" исключение в любой момент: raise Exception
Но, что если в какой-то момент времени мы не можем вызывать исключение?

Простейший пример: что произойдет при запуске такого скрипта?

# ex.py
class BrokenDel:
    def __del__(self):
        raise ValueError('del is broken')

obj = BrokenDel()
del obj
print('done!')  # будет ли выведено?

Тут может быть два варианта:

  1. Или del вызовет ValueError и программа завершится

  2. Или случится какая-то магия, ошибка будет вызвана, напечатается, но программа продолжится

Ну и так как мы с вами на том канале, где мы с вами, то конечно же будет второй вариант.

» python ex.py
Exception ignored while calling deallocator :
Traceback (most recent call last):  File "/Users/sobolev/Desktop/cpython/ex.py", line 3, in __del__    raise ValueError('del is broken')
ValueError: del is broken
done!

Знакомьтесь – unraisable exceptions 🤝

Как оно работает?

В некоторых местах C кода у нас есть необходимость вызывать исключения, но нет технической возможности. Пример, как выглядит упрощенный dealloc для list?

static void
list_dealloc(PyListObject *op)
{
    Py_ssize_t i;
    PyObject_GC_UnTrack(op);  // убираем объект из отслеживания gc
    if (op->ob_item != NULL) {
        i = Py_SIZE(op);
        while (--i >= 0) {
            // уменьшаем счетчик ссылок каждого объекта в списке
            Py_XDECREF(op->ob_item[i]);  
        }
        op->ob_item = NULL;
    }
    PyObject_GC_Del(op);
}

А, как вы можете знать, чтобы в C коде вызвать ошибку, нужно сделать две вещи:

  • Взывать специальное АПИ вроде PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "some text")

  • И вернуть NULL как PyObject * из соответствующих АПИ, показывая, что у нас ошибка. Если вернуть NULL нельзя, то мы не можем поставить ошибку в текущий стейт интерпертатора. А тут у нас void и вернуть вообще ничего нельзя. Потому приходится использовать вот такой подход с unraisable exception

Ошибку мы "вызываем" через специальные АПИ:

Они создают ошибку, но не выкидывают её обычным способом, а сразу отправляют в специальный хук-обработчик. Данный хук не производит классическое "выбрасывание" исключения, а просто его печатает по-умолчанию. Ниже посмотрим, как его можно кастомизировать.

В питоне оно используется где-то 150 раз. То есть – прям часто. Примеры:

  • Ошибки при завершении интерпретатора, попробуйте сами:

import atexit
def foo():
    raise Exception('foo')
atexit.register(foo)
  • Ошибки внутри sys.excepthook

  • Ошибки внутри gc

  • Ошибки внутри логики установки ошибок (вдруг память кончилась, например) 🌚️️️️

  • И многое другое

Пользовательское АПИ

Ну и конечно же, есть специальный хук для обработки таких ошибок: sys.unraisablehook

Он может выполнять любой пользовательский код, который мы установим при старте приложения.

Например, pytest использует кастомный хук, чтобы валить тесты при возникновении такой ситуации. Что логично.

Нравится контент про технику и устройство технологий? Присоединяйся к каналу @opensource_findings в телеге; там много такого.

Обсуждение: знали ли вы про такую особенность? Приходилось ли где-то в мониторинге особо настраивать?

Теги:
+10
Комментарии1

Я сделал своего первого Telegram-бота — WebCheck. Мониторинг сайтов прямо в Telegram⁠⁠

Привет!

Меня зовут Александр, и я решил поделиться с вами своим первым публичным Telegram-ботом.
Я давно хотел реализовать что-то полезное и практичное — в итоге получилось то, чем сам теперь пользуюсь каждый день.

Знакомьтесь: WebCheck — бот, который следит за доступностью сайтов, SSL-сертификатами и доменами.

🧠 Что умеет бот

  • Проверяет, доступен ли сайт (HTTP-код);

  • Показывает, сколько дней осталось до окончания SSL-сертификата;

  • Проверяет, когда истекает регистрация домена;

  • Присылает уведомление, если:

    • сайт стал недоступен;

    • до окончания SSL-сертификата осталось 14 дней или меньше;

    • до окончания регистрации домена осталось 14 дней или меньше;

  • Позволяет экспортировать логи и список сайтов в CSV;

  • Есть админ-интерфейс для контроля всех добавленных сайтов.

⚙️ Как пользоваться

  1. Открываете бота 👉 @ITSync_WebCheckBot

  2. Жмёте «Start» или пишете /start

  3. Просто отправляете ссылку на сайт (например: example.comozon.ru или https://wildberries.ru)

  4. Получаете оповещения, если с ресурсом что-то не так

Бот абсолютно бесплатный, ничего не требует — просто добавил сайт, и бот сам всё контролирует.

👨‍💻 Технически

Бот написан на Python с использованием:

  • aiogram v3

  • PostgreSQL

  • APScheduler

  • Shell-команд (whois, curl, openssl) для большей точности

Контейнеризирован в Docker, база хранится вне контейнера, а вся логика максимально простая и прозрачная.

🔐 А ещё я сделал бот для дешифровки VNC

Если вдруг работаете с .vnc файлами или UltraVNC — может пригодиться мой мини-инструмент:
@DecryptVNC_bot — он расшифровывает VNC-пароли прямо в Telegram.

🙏 Буду рад, если протестируете

Это мой первый бот, и я был бы благодарен за фидбек.
Если найдёте баг, захотите предложить улучшение — пишите. Буду дорабатывать и развивать.

Спасибо, что прочитали.
Бот тут 👉 @ITSync_WebCheckBot
И ещё один на всякий 👉 @DecryptVNC_bot

Теги:
0
Комментарии0

Новый тайпчекер для Python от авторов ruff и uv, написанный на Rust

Вышло видео про новый тайпчекер и lsp: ty (старое название red-knot) от авторов ruff и uv. Пока по первым впечатлениям – бомба! Не смотря на версию 0.0.0a8 🌚

Из плюсов:

  • Быстрый

  • На расте

  • Куча новых фичей для типов

  • Полная спецификация

  • Интеграция с ruff и IDEшками

Из минусов:

  • Пока есть баги (но их поправят, конечно же)

  • Нет плагинов (и скорее всего никогда не будет)

  • Софт от молодой и маленькой компании

  • Как сделать поддержку ty и mypy вместе? А если использовались ty_extensions?

Обсуждение: а как вам проект? Успели попробовать?

Теги:
Всего голосов 8: ↑8 и ↓0+10
Комментарии1

Представлен бесплатный гайд по изучению языка программирования Python за 100 дней от истории создания языка и его работы на уровне процессора и памяти до мощнейших фреймворков и комплексных алгоритмов. Задачи равномерно распределены. Каждый урок объёмный и разжеван досконально — поймет даже полный нуль в кодинге. Любое объяснение подкрепили примерами кода.После разделов есть сборники задач разного уровня сложности, чтобы железно зафиксировать знания.

Теги:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓1+2
Комментарии4

PEP 750: t-строки в 3.14

Недавно ревьюил один интересный PR в CPython: в питон добавили еще один способ форматировать строки. Теперь – со специальным АПИ для внешних интеграций. Расскажу: как и зачем.

Основная причина: использовать f строки удобно, но нет никакого АПИ для перехвата момента "вставки" или интерполяции значений. Например, при форматировании html или sql – требуется специальным образом делать escape для значений. И раньше код вида f"{template}" представлял собой дыру в безопасности и потенциальное место для XSS.

string.templatelib.Template

Новый префикс t не будет создавать объект str, он будет создавать объект класса string.templatelib.Template:

>>> user = 'sobolevn'
>>> template = t"Hi, {user}"
>>> template
Template(strings=('Hi, ', ''), interpolations=(Interpolation('sobolevn', 'user', None, ''),))

>>> from string.templatelib import Template
>>> isinstance(template, Template)
True

Обратите внимание, что при создании template – у нас не произошло форматирование сразу. Мы создали объект, у которого есть свойства strings и interpolations, из которых можно собрать финальную отформатированную строку.

Давайте посмотрим на примере. Допустим, мы хотим формировать URL из наших данных:

>>> domain = 'example.com'
>>> query = 'python string formatting is too complex'
>>> template = t'https://{domain}?q={query}'

И сам код логики форматирования, где мы будем вставлять значения разным способом. Если у нас шаблон query, то мы будем использовать quote_plus для его форматирования. Остальные значения – будем вставлять как есть:

>>> from string.templatelib import Template, Interpolation
>>> from urllib.parse import quote_plus

>>> def format_url(template: Template) -> str:
...     parts = []
...     for part in template:
...         match part:
...             case str() as s:  # regular string
...                 parts.append(s)
...             case Interpolation(value, expression='query'):
...                 parts.append(quote_plus(value))
...             case Interpolation(value):
...                 parts.append(value)
...     return ''.join(parts)

И вот результат:

>>> format_url(template)
'https://example.com?q=python+string+formatting+is+too+complex'

Только теперь наш Template был отформатирован. Нами. Ручками.
У нас есть полный контроль за процессом форматирования. Вот в чем суть данного ПЕПа.

Фичи одной строкой

  • Работает = как обычно в f строках: t'{user=}'

  • Есть привычные определители формата: !r, !s, .2f, тд

  • t строки можно конкатенировать: t'Hello' + t' , world!' и t'Hello, ' + 'world'

  • Поддерживается режим raw строк: rt"Hi \n!"

Как устроено внутри?

Интересные места имплементации:

>>> import dis
>>> user = 'sobolevn'
>>> dis.dis('t"Hi, {user}"')
  0           RESUME                   0

  1           LOAD_CONST               2 (('Hi, ', ''))
              LOAD_NAME                0 (user)
              LOAD_CONST               1 ('user')
              BUILD_INTERPOLATION      2
              BUILD_TUPLE              1
              BUILD_TEMPLATE
              RETURN_VALUE

Обсуждение: как вам еще один способ форматирования строк?

Если понравилось – заходи в тг, где я рассказываю, как я делаю CPython.

Теги:
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0+13
Комментарии7

Я доделал компилятор C на Python.

Баги всё ещё есть но их намного меньше

Его я назвал pycc.

Если хотите попробовать, вот гитхаб: https://github.com/SystemSoftware2/pycc

Всё остальное смотрите там.

[UPD]: А за что минусуете?

Теги:
Всего голосов 7: ↑6 и ↓1+6
Комментарии2

Всем привет.

Как вы знаете я пишу компилятор C на Python.

Сегодня я исправил баг с типизацией, который случайно нашёл когда делал ошибки.

Вот этот отрывок: void main() { int x = "h"; } обрабатывался как правильный синтатикс. Теперь нет.

И я добавил цикл do-while. Правда в нём есть проблема: в конце если выражения = false то он ещё раз выполняет и потом останавливает цикл do-while. Ну, пока что так.

Пример цикла do-while:

void main() {
  int a = 10;
  do {
    a = a + 1;
  } while (a > 2);
}

Только вывод не то что "a" это 1 а 0. Правда, сил нету добавлять ненужные части кода для исправления.

Ну. Хотя бы работает как то. А то когда в первый раз делал этот цикл то вообще нечего не работало.

Всем пока.

Теги:
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+3
Комментарии0

Снова всем привет. В прошлом посту я писал о том что пишу компилятор C (на Python).

Вчера я добавил функции, вот пример программы вычисления факториала с функциями:

void fac(n) {
  int f = 1;
  while (n > 1) {
    f = f * n;
    n = n - 1;
  }
}

void main() {
  fac(5);
}

Что можно заметить нового и чего нету:

  • Функция main стала обязательной

  • Не обрабатывается тип данных у аргументов (не везде)

  • Все переменные и параметры - глобальные

  • Оператора return не существует

  • Функции объявляются только с помощью void

Вот как компилятор создаёт функции:

  1. Добавляет в словарь self.funcs данные о функции

  2. Когда видит вызов функции то компилирует код функции но перед компиляцией создаёт переменные со значениями аргументов

Получается мы не заставляем виртуальную машину работать с функциями ВООБЩЕ.

Но и в этом есть свой минус: return сделать будет невозможно.

Самым сложным это сделать нормальный парсер для этого чуда.

Из-за этого я испортил код парсера. Главное работает 😅.

Всем пока.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Комментарии0

Ближайшие события

От картотеки Лумана к современным графам: учим языки программирования с методом Цеттелькастен

В середине XX века социолог Никлас Луман разработал метод организации информации Цеттелькастен (Zettelkasten). Он создавал множество заметок и, чтобы не терять знания, начал вести картотеку. Система нумерации и ссылок помогала ориентироваться в карточках. У каждой заметки был уникальный номер, отражающий тему и дополнения.

Спустя полвека идеи Лумана остаются актуальными. Более того, появились программные обеспечения для ведения базы знаний. Заметки сохраняются в облаке и отображаются в виде графа.

Все заметки Дмитрия в виде графа
Все заметки Дмитрия в виде графа

Веб-разработчик в YADRO Дмитрий сохраняет заметки в сервисе Obsidian. Дмитрий услышал о ПО от инженера и блогера Николая Тузова и понял, что система, похожая на картотеку, ему близка.

Программа оказалась понятной, легко адаптируемой под разные задачи. Когда Дмитрий перенес данные из Notion в Obsidian, образовалось несколько графов: по Go, хешированию и базам данных. В этой базе знаний все концепции в Go пересеклись в двух точках — интерфейсе и горутинах. Есть еще слайсы, но в основном все «лучи» сходятся именно в эти две точки. 

Как Дмитрию удалось упорядочить большие объемы знаний и кому он рекомендует Цеттелькастен, читайте в статье →

Теги:
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+3
Комментарии2

Всем привет.

Сегодня на данный момент я пишу компилятор C в байткод.

Вы скажете: но C же в машинный код компилируется? В моём случае нет. Лишь в байткод.

Вот правила которые мой C поддерживает:

  • цикл do-while, цикл while, условие if-else, цикл for (возможно)

  • Из операций: +, -, /, *, ==, !=, <, >

  • Декларация переменных только с инициализацией (не int x;) а (int x = 5;)

  • Присваивание (типо a = a + 1;) можно при созданной переменной

  • Из типов данных только два: int, char

  • Функции не обещаю но возможно будут

А то что уже есть:

  • if-else, while

  • Декларация переменных

  • Присваивание переменных

  • Все типы данных

  • Все операции

Сделать факториал уже можно. Вот пример факториала 5:

int n = 5;
int f = 1;
while (n > 1) {
  f = f * n;
  n = n - 1;
}

Вывод:

Execution finished
n: 0
f: 120

Вот как он работает:

  • С помощью регулярок лексер получает нужный токен и тег

  • Парсер строит AST

  • Компилятор делает байткод

  • Виртуальная машина выполняет его

Вот так всё работает.

Все инструкции байткода (на данный момент):

FETCH переменная - положить на стек значение переменной
PUSH число - положить на стек число
POP - я не помню зачем это ведь это не нужно будет нам
ADD, SUB, MUL, DIV - бинарные операции
NOTEQ, EQ, LT, GT - реляционные операции
JMP адрес - перейти по адресу
JNZ адрес - перейти по адресу если на вершине стека не 0
JZ адрес - перейти по адресу если на вершине стека 0
PASS - игнорировать
STORE имя - сделать переменную если она есть и её тип данных
      соответствует типу данных значения
TSTORE имя - декларация переменной
HALT - конец программы

Вот так. На данный момент в проекте где-то 400 строчек кода но это с комментариями и всеми пустыми строками.

Конец. Всем пока.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+4
Комментарии1

Опубликовано исследование о том что индексирование сайтов поисковиком (Google) не зависит от того, SPA ли это или же он SSR. Также пару лет назад делал аналогичное расследование и пришел к тому же выводу.

Вообще, мы пришли к идеалу достаточно давно - когда сервер занимается своими делами, а клиент статический, минифицирован, и раздается из CDN для быстроты и без траты ресурсов сервера.

https://vercel.com/blog/how-google-handles-javascript-throughout-the-indexing-process

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Комментарии9

Программирование на квантовом компьютере. Урок 1

В данной статье мы рассмотрим только как запустить программный код на симуляторе квантового компьютера (локально на вашем компьютере).

В следующих уроках мы подробно рассмотрим теоретические и практические аспекты программирования для квантового компьютера.

Теги:
Всего голосов 6: ↑1 и ↓5-4
Комментарии0

Увидел сегодня на русском Stackoverflow один не отвеченный вопрос про то, как понять, какой метод с двойным подчёркиванием будет вызван, если в выражении будет использован тот или иной оператор.

Не очень было понятно, как можно извлечь эту информацию из самого Питона, не заглядывая в готовые таблицы соответствия (это было бы скучно). Тем более, что на самом деле Питон много чего оптимизирует, и на самом деле при сложении двух сущностей обычно не будет вызван метод __add__, а в байткоде сгенерируется вызов BINARY_ADD, в чём можно легко убедиться с помощью модуля dis (если речь не о самописном классе с перегруженным методом __add__, а о каких-то стандартных объектах Питона). Например, сложим два списка через + и через __add__ и посмотрим, какой байткод будет сгенерирован.

import dis

dis.dis("first_list = [1, 2]; second_list = [3, 4]; final_list = first_list + second_list")
# Только самое существенное в выводе:
#             16 LOAD_NAME                0 (first_list)
#             18 LOAD_NAME                1 (second_list)
#             20 BINARY_ADD

dis.dis("first_list = [1, 2]; second_list = [3, 4]; final_list = first_list.__add__(second_list)")
# Опять же самая суть:
#             16 LOAD_NAME                0 (first_list)
#             18 LOAD_METHOD              2 (__add__)
#             20 LOAD_NAME                1 (second_list)
#             22 CALL_METHOD              1

И тут я вдруг вспомнил про стандартный модуль operator, в который зашиты все возможные операторы Питона именно в виде именованных методов как с двойным подчёркиванием, так и без оного. После небольшого исследования оказалось, что в нём каждый такой метод имеет строку документации, в которой таки написано что-то типа "Same as a + b." ("Тоже самое, что a+b.")

То есть мы хотя бы можем извлечь табличку соответствия операторов и этих методов прямо изнутри самого Питона. В результате был написан следующий код.

# Модуль operator содержит методы, аналогичные встроенным методам Питона и методам классов Питона
import operator
import re

# Будем искать в докстрингах методов фразу "Same as" ("То же, что и")
rx = re.compile('Same as (.*)')

# Перебираем имена модуля operator
for name in dir(operator):
    
    # Нас интересуют только имеющие двойное подчёркивание в названии
    if '__' in name:
        
        # Берём аттрибут модуля operator с таким именем
        attr = getattr(operator, name)
        
        # Читаем его docstring и ищем там фразу (см. выше)
        descr = rx.findall(attr.__doc__)
        
        # Если фраза нашлась, то она там одна и заканчивается она точкой, которая нам не нужна
        if descr:
            print(f'{descr[0][:-1]} -> {name}')

Получилось такое соответствие.

abs(a) -> __abs__
a + b -> __add__
a & b -> __and__
a + b, for a and b sequences -> __concat__
b in a (note reversed operands) -> __contains__
del a[b] -> __delitem__
a == b -> __eq__
a // b -> __floordiv__
a >= b -> __ge__
a[b] -> __getitem__
a > b -> __gt__
a += b -> __iadd__
a &= b -> __iand__
a += b, for a and b sequences -> __iconcat__
a //= b -> __ifloordiv__
a <<= b -> __ilshift__
a @= b -> __imatmul__
a %= b -> __imod__
a *= b -> __imul__
a.__index__( -> __index__
~a -> __inv__
~a -> __invert__
a |= b -> __ior__
a **= b -> __ipow__
a >>= b -> __irshift__
a -= b -> __isub__
a /= b -> __itruediv__
a ^= b -> __ixor__
a <= b -> __le__
a << b -> __lshift__
a < b -> __lt__
a @ b -> __matmul__
a % b -> __mod__
a * b -> __mul__
a != b -> __ne__
-a -> __neg__
not a -> __not__
a | b -> __or__
+a -> __pos__
a ** b -> __pow__
a >> b -> __rshift__
a[b] = c -> __setitem__
a - b -> __sub__
a / b -> __truediv__
a ^ b -> __xor__

К чему это всё? Да просто люблю исследовать Питон. Благо он позволяет легко извлекать из себя и обрабатывать такие штуки, которые из других языков бывает довольно непросто вытащить даже с применением каких-то специальных библиотек. А в Питоне всё это стандартными методами и встроенными библиотеками делается буквально в несколько строк кода.

Спасибо за чтение.

Теги:
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+5
Комментарии0

Напоминаем, что в Академии Selectel можно пройти бесплатный курс «Изучаем Python: теория, практика, настройка инструментов».

Вы наверняка уже знаете основы. Не будем понапрасну расходовать ваше время и поможем сделать первые шаги в мире реального программирования. Курс сжатый — на изучение уйдет вечер.

Что будем делать:

✅ настроим инструменты разработчика — уделим внимание связке IDE и Python;

✅ поработаем с базами данных и брокерами сообщений — будем писать запросы SQL;

✅ создадим приложения с графическим интерфейсом — нарисуем виджеты, выведем диалоговые окна;

✅ научимся автоматизировать получение данных — попрактикуемся и с Request, и с Selenium.

Без задач для практики тоже не останетесь!

Но и это не все! Поделимся записями докладов Python Meetup. Дадим подборку для дальнейшего изучения.

Все материалы бесплатные. Не требуется даже регистрация.

Изучить курс в Академии Selectel

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+2
Комментарии0

Очень быстрая графика в Matplotlib (Python). Достигли 2-х кратного ускорения в сравнении с предыдущей версией. Python исходник в моем телеграм

Теги:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓1+1
Комментарии1

IMPulse - менеджмент инцидентов. Интеграция с Telegram.

После первой публикации об IMPulse, стало понятно, что основная интеграция, которую от нас ждут, это Telegram. И мы рады её представить!

Для работы с Telegram мы использовали группы с топиками - они лучше всего ложатся на наш функционал. В процессе разработки мы столкнулись с багом при упоминании (mention) пользователей в Telegram, о чём составили соответствующий issue. Если вы тоже заинтересованы в закрытии этого бага, пожалуйста поставьте "👍".

Помимо интеграции с Telegram стоит упомянуть реализованный шедулер для работы команд реагирования по расписанию. Синтаксис конфигурации составлен таким образом, чтобы в будущем была возможность интегрироваться с внешними календарями типа Google.

Также мы запустили нашу группу в Telegram для вопросов и обсуждений.

Скоро мы снова придём с очередными хорошими новостями! Подписывайтесь здесь, в Telegram'е или на GitHub'е, чтобы быть в курсе.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+2
Комментарии1

Непонятно с Reddit

c 2016 года был аккаунт на Reddit. Читал и постил исключительно только в форум по Python (1 млн. подписчиков!). Вчера неожиданно получил теневой бан. То есть твои комментарии и посты никто не видит. Фактически это read only.

Сделал несколько новых аккаунтов с разных IP и устройств. Оказалось теперь не надо верифицировать email. Это занимает 15 сек. На части аккаунтов почту верифицировал - это не помогло. Вот пример только созданного аккаунта без почты, на нем ничего не делалось и потому он еще жив: https://www.reddit.com/user/No-Half8140/

Если у вас есть возможность получить код на почту вида dff35fghf@hfhlltgf.com, то вам автоматически дадут бесплатно PRO версию аккаунта - это расширенная статистика и другие плюшки, но все равно состояние "перед баном".

При проверке работоспособности выяснилось, что все новые аккаунты находятся в состоянии "перед баном". Это значит можно менять аватарку, можно читать, голосовать, аккаунты видны с разлогиненного устройства или из приватного окна браузера.

При попытке сделать пост на свою собственную стену (автоматически появляется при регистрации), написать любой комментарий в любую ветку обсуждения (даже в /askReddit и даже /NewToReddit), создать пост в любых группах и даже пригласить человека модератором на свою стену, а также сделать Follow на человека без кармы - мгновенный теневой бан. Аккаунт не виден из приватного окна и с разлогиненных устройств, аватарка меняется на красный и ее невозможно изменить.

Для всех IP и языков (english, poland, русский ) симптоматика одинаковая. ChatGPT говорит, что, да, теперь так, бан очень вероятен. Однако, я вижу в группах о Москве и Питере некоторую активность, значит как-то людям удается пройти этот квест.... Но как?

AI Reddit лютует!
AI Reddit лютует!

Теги:
Всего голосов 3: ↑2 и ↓1+3
Комментарии16

LLM для генерации признаков

Как LLM могут помочь в классическом ML?

По статистике, специалисты по Data Science тратят до 70% рабочего времени на этап Feature Engineering, то есть отбирают наиболее важные признаки в данных и формируют новые, более информативные, датасеты. Кажется, с этой рутинной задачей отлично справится LLM. Но нет — в итоге 64% времени уйдёт на подготовку промптов.

Исследователи предлагают новые решения проблемы, одно из них — FELIX(Feature Engineering with LLMs for Interpretability and Explainability). Всё, что нужно для получения готовых фич — сам датасет и его короткий контекст. Дальше FELIX делает следующее:

  • Из случайных групп сэмплов датасета LLM генерирует численных и категориальных кандидатов в новые признаки.

  • С помощью кластеризации эмбеддингов похожие признаки отбрасываются.

  • Из полученных признаков отбрасываются те, что дают наименьшую объяснимость.

    Метод эффективен для текстовых данных и сильно превосходит TF-IDF и трансформерные эмбеддинги от RoBERT. Если вам интересно, расскажем и о преобразовании других типов данных в новых постах!

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии0

Хочу поделиться своим максимально ненужным проектом на Python, под названием flexpasm.

Это билдер кода для FASM под Linux. Работает ограниченно, но вроде-бы работает.

Проект, лично для меня, интересный.

Установить эту библиотеку можно через PyPi:

from flexpasm import ASMProgram
from flexpasm.constants import LinuxInterrupts
from flexpasm.instructions.registers import get_registers
from flexpasm.instructions.segments import Label
from flexpasm.mnemonics import IntMnemonic, MovMnemonic, XorMnemonic
from flexpasm.settings import Settings


def main():
    settings = Settings(
        title="Example ASM Program",
        author="alexeev-prog",
        filename="example.asm",
        mode="64",
    )
    asmprogram = ASMProgram(settings, __name__)
    regs = get_registers(settings.mode)

    start_lbl = Label("start")

    start_lbl.add_instruction(MovMnemonic(regs.AX, 4))
    start_lbl.add_instruction(MovMnemonic(regs.CX, "message"))
    start_lbl.add_instruction(MovMnemonic(regs.DX, "message_size"))
    start_lbl.add_instruction(IntMnemonic(LinuxInterrupts.SYSCALL))
    start_lbl.add_instruction(MovMnemonic(regs.AX, 1))
    start_lbl.add_instruction(XorMnemonic(regs.BX, regs.BX))
    start_lbl.add_instruction(IntMnemonic(LinuxInterrupts.SYSCALL))

    asmprogram.add_label(start_lbl)
    asmprogram.main_rws.add_string("message", "Hello, World!")

    asmprogram.save_code()
    # asmprogram.restore_backup()


if __name__ == "__main__":
    main()
$ fasm example.asm example
$ ld example -o example
$ ./example

Hello, World!

А сам код генерируется такой:

;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
;; Author: alexeev-prog                                                                                               ;;
;; Example ASM Program                                                                                                ;;
;; Program generated by FLEXPASM (github.com/alexeev-pro/flexpasm)                                                    ;;
;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;

format ELF64 executable 3;                      ; ELF64 EXECUTABLE
entry start                                     ; Set Start Entry


;; Segment readable executable in FASM is a directive for defining a section of code with readable and executable attributes.
segment readable executable

start:                                          ; Label start with 7 commands
    MOV RAX, 4                                      ; Loading 4 value into RAX register.
    MOV RCX, message                                ; Loading message value into RCX register.
    MOV RDX, message_size                           ; Loading message_size value into RDX register.
    INT 128                                         ; Call software interrupt 128: SYSCALL
    MOV RAX, 1                                      ; Loading 1 value into RAX register.
    MOV RBX, RBX                                    ; Exclusive OR operation RBX and RBX using XOR
    INT 128                                         ; Call software interrupt 128: SYSCALL


;; Segment readable writeable in FASM is a definition of a segment of program data codes, where the attributes readable (the contents of the segment can be read) and writeable (program commands can both read codes and change their values) are specified for it.
segment readable writeable

message db 'Hello, World!', 0xA                 ; Var message (string)
message_size = $-message                        ; Var message (string) length

Я его написал довольно давно, вот решил поделиться. Может кому-то пригодится. Если есть баги - создавайте PR и Issue, буду рад)

github.com/alexeev-prog/flexpasm

Теги:
Всего голосов 5: ↑4 и ↓1+3
Комментарии0

Пользователь Reddit рассказал, что проанализировал с помощью нейросети Claude 3.7 EXE-файл на Visual Basic 27-летней давности и смог с помощью простого промта провести реверс-инжиниринг программы так, чтобы нейросеть переписала её на Python.

Это была старая программа на Visual Basic 4, написанная в 1997 году. Запуск exe-файла VB4 в 2025 году может стать настоящим кошмаром совместимости, требующим поиска устаревших DLL и сложных обходных путей.

Пользователь загрузил файл exe в Claude 3.7 с таким запросом: «Можете ли вы сказать мне, как запустить этот файл? Было бы неплохо преобразовать его в Python».

Claude 3.7 проанализировала двоичный файл, извлекла токены VB (VB не является языком, полностью компилируемым в машинный код, что делает эту задачу намного проще, чем что‑то из C/C++), идентифицировала элементы пользовательского интерфейса и даже извлекла звуковые файлы.

Затем нейросеть сгенерировала полный эквивалент приложения на Python с помощью Pygame. По словам автора, код заработал с первой попытки, и весь процесс занял менее пяти минут.

Теги:
Всего голосов 7: ↑7 и ↓0+7
Комментарии1

SRE PUB #5 Судный день

Интерактивный стримкаст со зрителями 9 марта в 19:00

Максим будет писать веб интерфейс для вики (с выделением текста и возможностью отставлять инлайн комментарии) с помощью последней версии Copilot agent.
А все мы (включая вас) — токсично (и не очень) комментировать.

Посмотреть нас можно будет на следующих платформах:
Youtube - https://www.youtube.com/@srepubstreamcast
Twitch - https://www.twitch.tv/srepubstreamcast
Telegram - https://t.me/sre_pub

Готовьте попкорн, напитки, хорошее настроение и колкие комментарии.

Пишите в календари: 9 марта, 19:00

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Комментарии0

Kahneman-Tversky Optimization

Авторы метода подсмотрели идею Loss Aversion в экономической теории Канемана и Тверски.


Основная идея для метода: люди склонны переоценивать низкие вероятности возникновения альтернатив и недооценивать высокие. Кроме того, приобретенная ценность в результате действий оказывается менее значительной, чем потеря такой же ценности, и даже при малом риске потерь люди склонны отказываться от него.

Авторы вводят Human-Aware Loss, который моделирует такое восприятие. Здесь уже не нужны пары ответов модели: достаточно иметь бинарную оценку, которая показывает «хороший» он или «плохой». Лосс сначала оценивает относительную награду, используя референсную политику — вероятность получить тот же ответ, используя модель до начала дообучения. После этого относительная награда максимизируется с учетом KL-дивергенции и заданного желаемого промежута между хорошими и плохими ответами.

Плюсы метода:

  • Очень простой сбор датасета. Достаточно просить пользователя после ответа поставить лайк или дизлайк. А уже существующие парные датасеты увеличиваются в 2 раза автоматически.

  • Более устойчивый метод, чем DPO и PPO.

  • Не использует прямую генерацию референсной модели, сильно повышая эффективность по памяти и скорости работы.

  • На достаточно больших моделях 13B+ не требует SFT.

Минусы метода:

  • Не показано качество работы на больших моделях 30B+.

  • Нужно уделять больше внимания датасету при переработке его из других форматов. Проблема может крыться в транзитивности A>B>C. В датасете DPO будет A>B, B>C. В датасете KTO окажется, что A — хороший пример, C — плохой, а B один раз хороший, а другой плохой, и мы будем пытаться по-разному отметить один и тот же пример.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Необычное! Исходник прототипа игры Пинг-Понг на MatPlotLib (научная графика на python) с высоким FPS .

Ранее в моей >>статье на Хабр было рассмотрено применение PyGame для построения графиков, а теперь, наоборот, делаем игру на системе построения научных графиков. В предыдущей версии при попытке вывода текста с высоким FPS возникали сильные "тормоза", В текущей версии эта проблема решена.

В коде для отрисовки всех элементов игры используются только объекты MatPlotLib: теннисные ракетки - это столбцовые диаграммы, мячик - это scatter диаграмма, само игровое поле - это объект figure из MatPlotLib, текст также выводится через встроенные в MatPlotLib функции. Для анимации используется встроенный в MatPlotLib объект Animation + update(). FPS=40 (сорок!).

P.S. желтая столбцовая диаграмма - это распределение координат по оси Y, в которых ракетка отбивает мячик. Обновляется при каждом ударе ракеткой по мячику.

Теги:
Всего голосов 5: ↑3 и ↓2+2
Комментарии1

Представлен локальный ИИ-ассистент DeepSeek Code Companion для разработчиков на базе DeepSeek R1. Для работы с ним не нужен даже API. Пишет код на уровне сеньора. Во время компиляции помогает в отладке и исправлении багов. Даёт рекомендации по архитектуре и масштабированию. На выбор есть две модели: для быстрых ответов и для более сложных задач.

Теги:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓10
Комментарии5

Из комментариев к статье о гитарном тюнере выяснилось, что многие НЕ верят, что можно вычислять ОЧЕНЬ ТОЧНО частоту синусоидального сигнала по очень небольшому количеству отсчетов не равному степени двойки для FFT и намного точнее чем FFT на том же количестве отсчетов и том же временном интервале накопления данных. Например, ошибка определения частоты может быть 0.05 Гц при небольшом количестве отсчетов на интервале 0.1 сек (FFT дало бы ошибку в 10 Гц = 1/0.1 сек) . Однако, кажется, это возможно. Вот ссылка на мой код на Python (>>исходник) (в телеграм) Коллеги, прошу проверить код, возможно я где-то ошибся.

Actual frequency: 5.77 Hz Estimated frequency: 5.769999999999999 Hz Frequency estimation error: 8.881784197001252e-16 Hz
Actual frequency: 5.77 Hz Estimated frequency: 5.769999999999999 Hz Frequency estimation error: 8.881784197001252e-16 Hz

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Комментарии11

Создать Telegram-бота и получить за это подарок от Selectel?

Да, это возможно, если вписаться в наш интерактив. Вот что нужно сделать:

  1. Создайте бота и опубликуйте репозиторий на GitHub.

  2. Пришлите ссылку на репозиторий в Telegram-канал SelectelFeedbackBot, чтобы получить бонусные рубли для панели управления.

  3. Задеплойте бота в облаке Selectel, оплатив услуги полученными баллами.

  4. Отправьте ссылку на бота в Telegram-канал SelectelFeedbackBot.

Мы будем ждать ваших сообщений до 2 марта 2025 года, после чего подведем итоги. 10 счастливчиков получат комплект мерча Selectel: картхолдер, кружку и плюшевого Тирекса 🦖

Если готового бота у вас еще нет и вы вообще таким не занимались, то у нас в Академии Selectel есть пример для вдохновения — пошаговый гайд по созданию бота для прогноза погоды. На всякий случай есть еще инструкция, как задеплоить бота на сервер (мало ли).

Полные правила конкурса доступны по ссылке. Узнать обо всем чуть подробнее можно в нашем Telegram-канале.

Теги:
Всего голосов 8: ↑8 и ↓0+9
Комментарии0

Direct Preference Optimization

Proximal Policy Optimization работает хорошо, но необходимость собирать фидбэк, обучать на нем модель наград и тюнить дальнейший RL оказывается довольно ресурсоемкой задачей, вместо которой можно напрямую оптимизировать нашу политику (LLM) по парам предпочтений пользователей. Имея промпт и пару ответов chosen/rejected, мы можем вместо их абсолютных значений награды требовать, чтобы вероятность генерации одного была выше, чем у второго. Как и в PPO, метод имеет свойство сильно ухудшать другие качества модели, из-за чего нужно добавлять ограничивающий член в лосс, который будет сохранять общее распределение предсказаний похожим на начальную модель.

Плюсы метода:

  • Не требует обучения и хранения в памяти ревард модели, в том числе не подвержен ее собственным искажениям. Проще контролировать, чем PPO.

  • Можно попробовать использовать вместо исходной модели предполагать равномерное распределение предсказаний, чтобы ограничить затраты по памяти.

  • Есть модификации, которые используют отранжированные списки ответов для улучшения качества обучения.

Минусы метода:

  • Некоторые исследования показывают, что модель после DPO перформит еще хуже, чем до него.

  • Все еще довольно неэффективный по памяти, так как нужно хранить не только саму модель, но и ее начальное состояние, что даже с шарингом некоторых слоев оказывается затратным.

  • Все еще оверфиттится под датасет. Кроме того, мы не можем использовать многие методы расширения датасета, так как ожидаем, что все ответы сгенерированы одной и той же политикой. То есть, можем наказать модель за то, чего она не делала.

  • В отличие от более свежих методов, требует больше времени на обучение.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

За что я люблю python или почему его можно выбрать в качестве основного инструмента разработчика
1. Быстрая разработка. Самая сильная сторона Python — обширная стандартная библиотека и огромное число сторонних модулей на любой случай из жизни. Их применение экономит кучу времени.

2. Простая поддержка кода. Синтаксический сахар приводит к немногословным программам. Меньше кода — меньше мест для ошибок.

3. Возможность точечного ускорения кода. Изначально невысокую скорость работы можно починить разными хаками. Обычно в программе тормозит "бутылочное горлышко" . Это не вся программа, а только небольшая её часть. Зачастую профилирование позволяет найти и устранить это "бутылочное горлышко" путём переписывания кода на правильный. Если переписывание не помогло, можно использовать pypy или написать модуль на С/С++.

Конечно, нельзя забывать о низком пороге входа, развитом сообществе и кроссплатформенности. А ещё ИИ хорошо пишет на питоне, ибо примеров кода через край. Безусловно, есть и минусы:

  1. Низкий порог входа плюс популярность всякий курсов привели к переизбытку джунов. Начинающему, говорят, найти работу сложно.

  2. Отсутствие честных private полей не очень удобно, хотя привыкаешь. Понятное дело, что по особенностям куча нюансов, но они есть в каждом языке.

  3. Текущие неудобства с пакетным менеджером. Выбор pip, poetry, uv — хотелось бы всем на чём-то одном остановиться.

За что вы любите питон? А что вас в нём бесит?

Приглашаю вас посмотреть мой часовой стрим по созданию небольшого проекта для начинающих разработчиков. Идея проста — прочитать в csv-файле ФИО и login и проверить существование этого login на gitlab. Но тут vim, проект на gitlab, консольный git, исключения, google docstring, правильная структура проекта и тесты — всё слилось в едином экстазе.

Теги:
Всего голосов 8: ↑6 и ↓2+4
Комментарии2

Proximal Policy Optimization

Многие слышали про RLHF, который стал причиной успеха ChatGPT. Этот подход учит модели вести себя так, как мы хотели бы: этим он отличается от претрена, который дает только базовые способности к естественному языку.

В основе метода лежит reinforcement learning алгоритм Proximal Policy Optimization. Сначала мы создаем датасет из пар ответов, отранжированных человеком, и обучаем отдельную модель наград предсказывать, насколько ответ будет подходящим к вопросу. Это позволяет использовать модель для понимания, насколько людям понравятся неразмеченные ответы.

Дальше мы используем обученную модель, чтобы оценивать ответы нашей LLM и обучать ее максимизировать вероятность сгенерировать текст, который получит большую награду — то есть, быть ближе к “хорошему” ответу.

При использовании метода LLM сильно деградирует, потому что для максимизации вероятности успеха жертвует другими способностями. Для сохранения начальных качеств модели мы ставим ограничение (Kullback-Leibler divergence) на вид распределения вероятностей получить различные токены.

Плюсы метода:

  • Достаточно эффективен, в том числе для очень больших моделей. На нем работают модели из топа арены.

  • В зависимости от требований, мы можем обучить модель под любые качества и быть уверенными, что она не будет слишком сильно деградировать по другим способностям.

Минусы:

  • RL достаточно сложно настраивать и контролировать, а еще она довольно быстро оверфитится.

  • Так как фидбэк от людей очень дорогой, нужно обучить дополнительную модель наград для ранжирования ответов.

  • Нужно держать в памяти сразу несколько больших моделей: саму модель, ее начальную версию, ревард-модель.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии0

Готовим валентинку в Python:

1. Заходим сюда;

2. Копируем и вставляем код:

print('\n'.join
 ([''.join
   ([('Name'[(x-y)%4 ]
     if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)
      **3-(x*0.05)**2*(y*0.1)
       **3<=0 else ' ')
        for x in range(-30,30)])
         for y in range(15,-15,-1)]))

Замените Name на название\имя, а число в конце этой же строки — на количество букв в этом слове;

3. Жмём Run.

Теги:
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0+6
Комментарии3

Всех с праздником, любимые Хабрчане!

Сегодня день особенный — 14 февраля, нужно уделить время своим любимым и близким (просто автоапдейт девушке сегодня не прокатит!) и поздравить их по-особенному.

Как вы уже меня знаете по ряду практических гайдов с ИИ — я Гриша, главный по спецпроектам в AllSee!

Поэтому без долгих прелюдий — держите от меня подарок всему сообществу — Бот, который создаст персональную валентинку для ваших любимых!

Вы можете выбрать персонажа, прислать боту ваши пожелания и имя человека, а он на основе YandexGPT сделает персональную видео-валентинку.

Потестировать можно всем прямо в телеграм вот тут, но поторопитесь, ведь прошлый ИИ-дед-мороз с новогодними видео-открытками выстроил в очередь больше 200 человек, а суммарно набрал 1000 пользователей накануне Нового года.

Ну, и конечно, вот вам открытка, дорогие 💙

https://youtube.com/shorts/9WDFuHSCwW0?si=kJDr-RiwXbxAR7E2

P.s. а всех гиков и захабренных сверх прочего поздравляю с Днем компьютерщика (праздник начали отмечать еще в 40-х годах XX века, также отмечается 14 февраля, спасибо, подсказали зумеру в комментах)!

Теги:
Всего голосов 1: ↑0 и ↓1-1
Комментарии2

Расширенные алерты в Amvera Cloud

Сегодня мы выпускаем функционал расширенных алертов.

Теперь каждый наш пользователь сможет получать уведомления в специальный бот, если:

  1. Проект ушел в ошибку.

  2. Произошло превышение ОЗУ или ЦПУ выше заданного порога

  3. Сработала Liveness или Readiness проба.

  4. Произошла ошибка сборки или запуска проекта.

  5. Встретилась заданная фраза в логе.

Amvera Cloud — это облако для простого деплоя приложений через git push. Встроенный CI/CD, бэкапы и мониторинг позволяют развернуть проект тремя командами в IDE и не думать о настойке инфраструктуры. Amvera проще, чем использование VPS или Kubernetes-кластера.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

База для изучения одного из популярнейших языков программирования Python. С новыми знаниями вы сможете вкатиться в ИИ, веб-разработку, создание приложений и даже в геймдев.

Курсы и задачи:

Интерактивные платформы:

Видеоуроки:

Книги:

Бонус: в Steam вышла игра Joy of Programming — Software Engineering Simulator от разработчика на Python.

Теги:
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+4
Комментарии1
1
23 ...

Работа

Data Scientist
45 вакансий