В задачах строительного контроля и складского учёта регулярно возникает практическая проблема: необходимо автоматически определить количество элементов в пачке металлопроката (трубы, профили, швеллеры) по фотографии.

На практике это до сих пор часто выполняется вручную — с типичными ошибками: — перекрытие элементов в пачке — сложное освещение на площадке — различие типов профилей — человеческий фактор при массовом пересчёте

Была проверена базовая идея: можно ли обойтись без нейросетей и решить задачу классическими методами компьютерного зрения.

Использован упрощённый CV-конвейер:

• локальное размытие изображения (11×1 и 1×11)

• сравнение пикселей с локальным средним уровнем

• выделение областей повышенной интенсивности

• формирование бинарной маски потенциальных торцов

Метод не требует обучения модели и работает на CPU.

Результаты

Метод действительно даёт первичный сигнал, но имеет существенные ограничения:

• быстро отсекает явно пустые или нерелевантные области

• не разделяет плотные пачки профилей

• чувствителен к освещению и теням

• даёт ложные срабатывания на посторонние объекты

Вывод

Классические методы CV могут использоваться только как предварительный фильтр.

Для практической задачи подсчёта металлопроката требуется: — детекция объектов (YOLO-подходы) — либо сегментация с учётом перекрытий — адаптация под разные типы профилей

Если у вас есть похожие задачи на производстве или складе — интересно обсудить реальные условия: — типы проката — качество фото — сценарии учёта

P.S. Код базового эксперимента — это около 20 строк на OpenCV. Если нужен код — дайте знать в комментариях, выложу полный сниппет с фильтрацией. Но спойлер: для реальной работы его недостаточно.

Иногда на построение расчётной схемы уходит больше времени, чем на сам расчёт.

Нужно показать балку, нагрузки, размеры, оформить картинку для отчёта или пояснительной записки. И вот уже запускается ЛИРА, CAD или другой тяжёлый софт ради схемы, которую можно описать несколькими параметрами.

Есть и другой подход — генерировать такие схемы программно на Python через Matplotlib.

Вместо ручного рисования задаются:

• координаты опор;

• сосредоточенные силы;

• распределённые нагрузки;

• размеры и подписи.

Меняется исходное значение — схема перестраивается автоматически за доли секунды.

На изображении пример консольной балки(часть балки для МНП - расчета по Маколею или методу начальных параметов) с нагрузками 75 кН и 20 кН/м. Вся графика построена кодом. Никакого ручного оформления, масштабирования и выравнивания стрелочек.

Что нравится больше всего — оформление перестаёт быть отдельной задачей. Можно сосредоточиться на механике и проверке гипотез, а не на поиске нужной кнопки в интерфейсе.

Кстати, сам скрипт занимает меньше 30 строк кода.

Если хотите продолжения — напишите, какую схему или эпюру вы бы автоматизировали в первую очередь. Потребуется код — предупредите, подготовлю.

Обходит большинство самых мощных и популярных капч:

• reCAPTCHA v2 и v3;

• Cloudflare Turnstile;

• FunCaptcha (Arkose Labs);

• GeeTest и GeeTest v4;

• Amazon WAF;

• KeyCaptcha;

• Grid, ClickCaptcha, Rotate, Canvas;

• обычные текстовые и графические капчи, в том числе аудио.

Библиотека небольшая, работает стабильно, разработчики её поддерживают, добавляя новые виды капч. Можно настраивать таймауты решения капч, чтобы имитировать поведение человека.

Привет, коллеги! 👋 Уже в это воскресенье, 31 мая в 10:00, устроим мощный заряд знаний! ⚡️ За 4 часа своими руками поднимем стек мониторинга, настроим дашборды и оповещения! 📊🔔

Для кого это будет полезно:
- разработчики 💻
- аналитики 📈
- системные инженеры 🔧

Все подробности здесь: https://debugskills.ru/articles/labs/prometheus-grafana/

На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.

 Маршрут собран под современный Python:

- Python 3.13+

- free-threaded mode без GIL

- JIT

- uv вместо боли с pip/venv/poetry

- ruff, pyright, pytest, hypothesis

- async-first подход

- типизация

- CPython внутри

- web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура

В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.

На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс.

Для джунов хороший роадмап закрыть дыры.

• Github

#junior #python

1. Порекомендуйте бесплатные ресурсы для подготовки к собеседованиям по аналитике.

2. Если найдётся кто-то, кто работал над галлюцинациями и достоверностm. информации, сгенерированной LLM, поделитесь опытом.

Mini Apps уже давно не просто «обертка для бота», а полноценная платформа для запуска спецпроектов, игровых механик и промо-активностей, которые  часто используются в маркетинге. 

Сегодня Mini Apps и боты — это полноценные платформы для:

• игровых механик

• программ лояльности

• event-маркетинга

• UGC-кампаний

• проектов с прямыми эфирами

• AI-сценариев

• интерактивного контента.

В этой подборке – статьи команды Doubletapp о запуске и, проектировании мини-приложений на разных платформах, а также реализации проектов наших клиентов. 

От кнопки до продакшена: как мы делаем Telegram Mini Apps

В туториале разработчики разобрали все стадии создания мини аппа:

• как настроить проект

• как создать фронтенд на React с поддержкой Telegram SDK

• как реализовать бэкенд на Python (Django)

• как связать все компоненты и развернуть приложение.

Пройдите все этапы вместе с авторами — и получите базу для запуска собственного Mini App в Telegram.

Fame to Flame: как мы за два месяца собрали VK Mini App на 80 000 пользователей и собственный видеостриминг

Интересный кейс про создание VK Mini App для танцевального чемпионата — с загрузкой пользовательского видеоконтента, голосованием, розыгрышами призов, anti-fraud системой и высокой нагрузкой.

Хороший пример того, как мини-приложения превращаются из маркетинговой механики в полноценную event-платформу.

Меньше нагрузки — больше запросов: искусство кеширования API

Маркетинговые спецпроекты часто живут короткое время, но получают резкие всплески нагрузки: запуск рекламы, стрим в реальном времени, конкурсы, голосования и UGC-механики.

В статье backend-разработчик Doubletapp показывает, как правильно строить API caching и снижать нагрузку на инфраструктуру без потери производительности.

Если вы планируете запуск собственного Mini App в Telegram, VK или Макс — команда Doubletapp поможет пройти путь от идеи и UX-сценариев до production-инфраструктуры и масштабирования под высокие нагрузки. 

По сути, это локальный тренер по агентному кодингу. Он смотрит на ваши сессии, показывает, какие агенты использовались, сколько ушло токенов, где промпты были нормальными, а где вы просто заставляли дорогую модель делать работу, которую можно было решить проще.

Отдельно плагин проверяет 45 анти-паттернов. Например, если вы не используете plan mode, гоняете мощные модели на мелкие задачи, повторяете одни и те же действия руками или плохо готовите проект под работу агентов - он это подсветит.

Есть и практичная часть: AI Engineer Coach анализирует, готов ли проект к агентному кодингу, есть ли нужные файлы и инструкции, находит повторяющиеся промпты и помогает превращать их в скиллы. Плюс внутри есть роадмап по вайбкодингу и ачивки, чтобы было понятно, куда расти дальше.

Всё работает локально и бесплатно. Microsoft отдельно подчёркивает, что данные никуда не отправляются.

Выглядит как полезная штука для тех, кто уже живёт в Claude Code, Codex, Cursor и похожих инструментах, но хочет понять, где реально ускоряется, а где просто красиво сжигает контекст.

https://github.com/microsoft/AI-Engineering-Coach

Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и что должно получиться на практике после каждого этапа.

Roadmap разбит на 7 треков:

1. Фундамент: Python, математика, статистика, инструменты

2. Классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация

3. Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop

4. LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты

5. Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность

6. MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, monitoring, serving

7. Специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety

Roadmap не продаёт иллюзию “обучил модель - стал ML-инженером”.

В реальной работе много времени уходит на данные, метрики, деплой, мониторинг, воспроизводимость и разбор ошибок. Модель - только часть системы.

Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сеньором. Она ускоряет того, кто уже понимает базу. Без базы человек просто становится оператором Copilot, который не может объяснить, почему всё сломалось.

По времени тоже без сказок:

1. 0-3 месяца: Python, математика, классический ML

2. 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch

3. 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты

4. 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация

Тут же собрано 7 болших бесплатных курсов по машинному обучению, математике и вайбкодингу!

Если давно хотели зайти в ML системно, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и “топ-10 библиотек”, это хороший ориентир.

https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap

Это кажется простой задачей, пока мы находимся в Европе или, к примеру, в Северной Америке. Но начинает быть очень интересным исследованием, когда мы переместимся в Африку, Центральную Азию или, положим, в Южную Америку. А в Карибском бассейне вдруг окажется, что этим маленькие острова и не связаны настолько хорошо между собой.

А если включить в это уравнение закрытость границ, визовые и паспортные ограничение, то внезапно окажется, что задачка-то и не из лёгких.

Именно поэтому и возник проект Портулан: portolanmap.com. Чтобы показать доступность территорий для внешнего мира. Ведь хотелось бы, чтобы границы были только у нас в головах, но на деле нам приходится считаться с границами государств и территорий.

Аэропорты, терминалы паромов, сеть железных дорог, включая международные. Визы, посольства, базовая информация по странам. Всё вместе и в очень залипательном формате.

Под капотом - Python-pipeline для сбора и нормализации данных, Svelte/MapLibre GL на фронтенде, статическая раздача через Cloudflare без бэкенда и баз данных.

Прикольный эпизод из фильма Пассажиры 2016 г., который точно описывает один из механизмов работы агентов. По сюжету, герой по ошибке пробуждается один из 5000 человек на корабле, который летит на далекую планету, и понимает, что он проснулся слишком рано, а до пункта назначения лететь еще 90 лет. Единственный его собеседник - андроид-бармен Артур.

Героя мучает совесть, но он все же будит спящую пассажирку, чтобы ему было не так скучно лететь. Однако прежде чем ее разбудить, он просит Артура хранить в секрете то, что это он ее разбудил. Говоря в терминологии ии-агентов, пользователь и агент на этом месте заключили контракт о чувствительной информации.

Затем во время празднования ДР героини в баре она сообщает Артуру, что между ними нет секретов. Артур, как хороший ии-агент, переспрашивает у героя, так ли это, и тот подтверждает, не особо задумываясь. В этот момент ии-агент получает указание, что эта информация больше не является чувствительной, что сразу же рушит счастье героя. Пардон за спойлер, если что.

Телеграм канал автора, где он что‑то пишет про ML, NLP и разработку

TLDR: TOML — удобный формат конфигураций, но ему не хватает поддержки null. Создатели языка осознанно отказались и отказываются добавлять null. Я столкнулся с этой проблемой при слиянии TOML-конфигураций в своём Python-проекте и решил её, форкнув популярные библиотеки и добавив в них поддержку значения null : tomli-null (парсер) и tomli-w-null (генератор).

TOML — популярный с недавних пор язык конфигурационных файлов, сочетающий избегающий проблемы других языков:

• TOML стандартизован, имеет типы данных, позволяет кодировать вложенные структуры (привет, INI);

• TOML относительно прост и парсится без хитростей (привет, YAML),

• синтаксис TOML легко читаем, поддерживает комментарии и не имеет нюансов вроде ошибок от далёких скобок и лишних запятых (привет, JSON).

TOML, согласно спецификации, "стремится быть минимальным форматом для файлов конфигурации, который легко читается благодаря очевидной семантике". С "минимальностью" языка в принципе можно поспорить — там и отдельные типы для даты/времени (4 штуки, 3 из них имеют варианты синтаксиса), и сахар в числовых литералах вроде 0xFF00_0000, и непростой синтаксис для ключей (чтобы допускать и сочетать простые ключи, составные ключи, произвольные ключи в кавычках).

Но вот что я совершенно не ожидал и проглядел, когда выбирал TOML основным форматом для человеко-редактируемых структур данных в своём проекте, — что в TOML нет null. Вообще. Это осознанное решение создателей языка. Разные аргументы против null, прозвучавшие за это время:

• "Если значение не определено, пару ключ-значение просто нужно не указывать." Нужно, не можно.

  Случаи, когда в приложении значение по умолчанию отличается от null, игнорируются.

• "null создаёт неоднозначность между значением null и отсутствием пары ключ-значение."

• "Если мы разрешим null, это повлияет на всю систему типов; например, целое число теперь будет не "целое число", а "целое число или null"."

  ???

• "Если очень нужно, вы можете использовать специальные значения по своему усмотрению: 0, -1, "", "null", [], {}. Ещё можно использовать дополнительные поля для обозначения наличия значения (типа { present=true, value=100500 }, или null_values = ["key_a", "key_c"])."

  Гора разнообразных костылей с барского плеча, на пустом месте добавляющие кучу боли для интероперабельности, спасибо.

Ответственных за спецификацию годами просят добавить null в будущей версии, ответственные ушли в глухой отказ.

Для меня наличие null в подобном языке было само собой разумеющимся, я даже не думал об этом, когда разрабатывал сложный проект на Python, где файлы TOML пишутся и читаются человеком, пишутся и читаются программами, сливаются друг с другом. Когда я наконец-то напоролся на практике на отсутствие null (при слиянии конфигураций), менять всё на YAML было уже слишком поздно, а костыли добавили бы слишком много сложности.

Поэтому я форкнул пару библиотек и добавил в них поддержку null самым очевидным образом, не нуждающимся даже в примерах — просто литерал null на стороне TOML соответствует None на стороне Python.

• tomli-null — парсер, форк tomli (tomli включена в Python 3.11 как tomllib);

• tomli-w-null — генератор, форк tomli-w.

(100% покрытие тестами прилагается само собой.)

P.S. PyPI очень... интересным образом показывает информацию об авторах из пакета, несколько раз напоролся, пока пытался убрать автора оригинальных библиотек из поля "для связи" на сайте.

Проект сканирует приложения, сервисы, страны и порты за последние 30 дней. При этом данные никуда не улетают — всё локально на компьютере.

Как и большинство из нас, я стал пробовать LLM - как замену поиску, для анализа кодов, советов, и вот наконец - несколько проектов - даже не читая кода - только давая команды и тестируя результат. Известная шутка - переписать на Rust. Почему бы у нет - Geeknote не велик - около пяти тысяч строк на Питоне, что я и попробовал - через Codex gpt-5.5. Несколько десятков итераций, "добавь это", "добавь то", "пропали теги", "пропала анимация" - и за несколько часов я получил рабочий Geeknote на Rust, назвал его reeknote.

Результат: быстрее работает, раза в два. Теперь буду им пользоваться.

P.S.: CLI хороши для перфоманса, SSH, быстрее разработка без GUI, а ещё похоже и для LLM - можно попросить сохранить ответ в Evernote. Как и прочие интеграции, в том числе в скриптах.

magicgui — это Python‑библиотека для быстрой разработки простых интерфейсов. Если нужен сложный интерфейс с кастомной вёрсткой и нестандартным поведением — лучше взять PyQt‑Pyside. Когда задача обернуть функцию в окошко за 5 минут — magicgui справится.

В настоящее время magicgui поддерживает следующие бэкэнды:

• Qt (через PySide2 / PySide6 или PyQt5 / PyQt6 )

• Виджеты Jupyter

API организовано на двух уровнях:

Верхний уровень — магия типов. Декораторы @magicgui, @guiclass, автоопределение виджетов по аннотациям.

Нижний уровень — ручная сборка из готовых виджетов (SpinBox, Slider, PushButton).

Примеры работы: https://pyapp‑kit.github.io/magicgui/generated_examples/

Github: https://github.com/pyapp‑kit/magicgui

Будущее это вероятностная функция от прошлого. ATR это чистая функция от прошлого. Разница в том, что в вероятностной функции есть коэфициент случайности и точно прогнозировать можно только лучший и худший случай

Именно по этому цена не доходит до TP, если высчитать его на индикаторах. Либо TP слишком низкий и не окупает fees. Верным решением для вероятностной функции будет прогнозировать лучший и худший случай на лету

//@version=5
strategy("Стратегия с TP по ATR")

...

tpPrice    = entryPrice + atrMultTP * atr // Это не работает

Выходить из позиции при просадке PNL на заранее известный процент статистически предсказуемо.

listenActivePing(async ({ symbol, data }) => {
  const peakProfitDistance = await getPositionHighestProfitDistancePnlPercentage(symbol);
  const currentProfit = await getPositionPnlPercent(symbol);

  if (currentProfit < 0) {
    return;
  }

  if (peakProfitDistance < TRAILING_TAKE) {
    return;
  }

  await commitClosePending(symbol, {
    id: "unknown",
    note: str.newline(
      "# Позиция закрыта по trailing take",
    ),
  });
});

Тут есть разница: в отличие от классического trailing take где выход из позиции ставится на цену, которая каждый раз разная, отклонение PnL - постоянная величина

Вокруг все чаще говорят, что ИИ скоро будет писать код за нас. Логичный вопрос — нужны ли тогда паттерны? Зачем разбираться в паттернах GoF, если нейросеть и так сгенерирует рабочий код по описанию?

У меня ощущение обратное.

Я плотно вошел в разработку в 2019 году. Переходил из 1С в .NET. Книги по паттернам GoF у меня были, но долго лежали как «книга на полке». Казалось, они оторваны от повседневных задач. Теорию вроде понимал, но не видел, где это реально применяется.

Все поменялось, когда я стал использовать ИИ как инструмент для обучения. Просил давать задачи, искать проблемы в решениях, объяснять, почему в одном месте уместен Strategy, а в другом лучше Mediator. Через практику и обсуждение паттерны перестали быть абстракцией.

Чем проще генерировать код, тем важнее понимать его форму и границы. Иначе не ускоришь разработку, а ускоришь накопление технического долга.

Из этого и вырос мой pet-project gofinsights.com. Я делаю его тренажером по паттернам проектирования. Не просто «прочитал и забыл», а через практику, сравнение решений и постепенное распознавание типовых архитектурных ходов.

Сейчас там есть интерактивный квиз, где можно проверить базу и не перепутать Factory Method с Abstract Factory. Дальше хочу развивать проект в сторону более глубокого ИИ-разбора. Чтобы можно было не только узнавать паттерн, но и разбирать кодовые запахи, причины проблем и возможную эволюцию решений.

Как вы это видите? Паттерны проектирования все еще рабочая база для разработчика? Или с появлением ИИ они станут менее важны?

Разрываем шаблоны: строим график с разрывом всего на 65 строк

Иногда нужно скрыть часть графика используя линию обрыва, чтобы показать данные с сильно различающимися значениями. Например, когда один язык программирования популярнее остальных в разы.

Самые ходовые решения этой проблемы — разорванная ось (broken axis) или отдельные бины для аномалий. Проблема в том, что в Matplotlib нет готовой «кнопки» для создания гистограммы с разрывом. Но это легко* собирается руками на уровне нескольких осей.

Вот три рабочих подхода — выбирайте под свою задачу.

1. Официальный пример из документации Matplotlib. 🔗 Ссылка на гайд. Отлично работает, когда выбросы зашкаливают по одной оси (X или Y). В посте разбирается как раз такой случай: гистограмма с волнистой линией обрыва.

2. Библиотека brokenaxes делает почти всё сама. Устанавливается стандартно через pip. Вариант для тех, кто не хочет углубляться в ручную настройку.

3. Логарифмическая шкала (часто — самый простой выход) Если выбросы строго положительные и отличаются на порядки, иногда достаточно двух строк: plt.xscale(«log») или plt.yscale(«log»). Никаких разрывов, никакой ручной работы — при этом график остаётся чистым и читаемым.

import matplotlib.patches as mpatches
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.path import Path


def plot_broken_axis(
    labels: list[str],
    values: tuple[float, ...],
    ylim_low=(0, 12),
    ylim_high=(20, 25),
    **kwargs,
):
    """
    Строит график с разрывом оси.
    Валидирует входные данные и инкапсулирует логику отрисовки.
    """
    if len(labels) != len(values):
        raise ValueError("Длины labels и values не совпадают")

    fig, (ax_high, ax_low) = plt.subplots(
        nrows=2, figsize=(7, 4), gridspec_kw={"height_ratios": [1, 2]}
    )

    # Настройки столбцов
    kwargs.setdefault("color", "skyblue")
    kwargs.setdefault("edgecolor", "black")
    kwargs.setdefault("alpha", 0.85)

    ax_low.bar(labels, values, **kwargs)
    ax_high.bar(labels, values, **kwargs)
    fig.subplots_adjust(hspace=0.0)

    # Настройка осей
    ax_low.set_ylim(*ylim_low)
    ax_high.set_ylim(*ylim_high)
    ax_high.set_title("График с разрывом")
    ax_low.set_ylabel("Рейтинг в %")
    ax_low.set_xlabel("Языки")
    ax_high.spines["bottom"].set_visible(False)
    ax_low.spines["top"].set_visible(False)
    ax_high.tick_params(axis="x", bottom=False, labelbottom=False)
    # Рисуем разрыв оси (волна)
    offset, n_points = 0.03, 33
    pts = np.linspace(-offset, 1 + offset, n_points)
    wave = np.array([1 + (0, offset, 0, -offset)[i % 4] for i in range(n_points)])
    path = Path(list(zip(pts, wave)), [Path.MOVETO] + [Path.CURVE3] * (n_points - 1))

    opts = dict(transform=ax_low.transAxes, clip_on=False, zorder=10)
    ax_low.add_patch(mpatches.PathPatch(path, lw=6, **opts))
    ax_low.add_patch(mpatches.PathPatch(path, lw=3, edgecolor="white", **opts))
    return fig


if __name__ == "__main__":
    langs = ["Python", "C", "C++", "Asm"]
    pops = (21.8, 11.1, 8.6, 1.1)

    # Стиль xkcd
    with plt.xkcd(scale=1, length=300, randomness=30):
        plt.rcParams["font.family"] = "Comic Sans MS"

        # Вызов функции
        fig = plot_broken_axis(langs, pops)
        plt.show()

Литература:

• Документация Matplotlib. 🔗 Ссылка на гайд

• Bernd Klein. Numerisches Python Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas

• Sandro Tosi. Matplotlib for Python Developers

Если вы работаете с машинным обучением или исследовательскими задачами, arXiv, скорее всего, — ваш основной источник свежих идей.

Но далеко не всегда удобно читать оригинал на английском: устали, хотите быстро пробежаться по статье или просто не готовы сейчас разбираться в длинном PDF.

В этом посте — два практичных способа читать статьи с arXiv в HTML‑формате прямо в браузере и сразу переводить их на русский с помощью встроенного перевода. Никаких LLM, сторонних ботов и скачивания PDF.

Зачем вообще HTML, если есть PDF

Классический сценарий работы с arXiv выглядит так: вы открываете страницу статьи, скачиваете PDF и читаете его в отдельной программе или через встроенный viewer браузера.

У такого подхода есть несколько минусов:

• Неудобно переводить: нужно копировать текст или использовать отдельные инструменты.

• Плохо искать по странице: текст может быть нераспознанным или разбитым.

• Тяжелее читать на маленьких экранах, особенно на ноутбуках и планшетах.

HTML‑версия решает эти проблемы: текст становится «живым», браузер может его переводить, а навигация и поиск по странице работают привычным образом.

Способ 1. Официальный HTML (experimental)

У части статей на arXiv есть встроенная HTML‑версия.Если она включена, справа на странице вы увидите кнопку «HTML (experimental)».

Что это даёт:

• статья открывается как полноценная HTML‑страница;

• формулы остаются корректными;

• можно использовать встроенный перевод в браузере.

Ограничения:

• HTML‑версии есть не у всех препринтов.

• Иногда верстка «плывёт», особенно в сложных таблицах.

Способ 2. ar5iv (если HTML нет)

Если кнопки HTML (experimental) нет, можно воспользоваться сторонним сервисом ar5iv из экосистемы arXiv Labs. Он автоматически конвертирует TeX‑исходники статей в HTML.

Идея простая: вы берете обычный URL arXiv и меняете в домене букву x на 5.

Пример:

• Было: https://arxiv.org/abs/1706.03762

• Стало: https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/1706.03762

Такой простой приём заметно снижает «порог входа» в чтение статей и экономит время, особенно если вы регулярно мониторите arXiv.

Такой вариант хорошо подходит, если нужно:

• показать скрипт на чужом компьютере;

• поработать на машине без прав администратора;

• запускать Python в ограниченной среде;

• держать рядом интерпретатор, проект и зависимости в одном месте.

На корпоративных ПК всё зависит от политики безопасности. Если запуск с USB, .exe или PowerShell ограничен, портативная сборка тоже может не стартовать.

Что нужно

Минимальный набор простой:

• USB-накопитель;

• Windows x64;

• доступ в интернет, если планируете ставить дополнительные пакеты.

Скачиваем Python

Идём на официальную страницу загрузок Python и берём Windows embeddable package (64-bit) для нужной версии, например, python-3.14.4-embed-amd64.zip.
После распаковки вы получите что-то вроде этого:

F:\
└── python3.14\
    ├── python.exe
    ├── python314.dll
    ├── python314._pth
    ├── python314.zip
    └── ...

На этом этапе интерпретатор уже можно запускать прямо с флешки.

Что делает _pth

Файл python314._pth управляет тем, какие пути Python видит при запуске. По умолчанию embeddable package изолирован от системного окружения, реестра и установленных пакетов.

Если вам нужно подключить локальные библиотеки, можно прописать пути вручную:

python314.zip
.
Lib
Lib\site-packages
import site

Строка import site нужна, чтобы Python начал использовать site-механику и подхватывать дополнительные каталоги.

Как добавить pip

У embeddable package pip обычно не идёт «из коробки» как в обычной установке.
Его можно добавить вручную через официальный bootstrap-скрипт get-pip.py.

Сценарий такой:

1. Скачайте get-pip.py.

2. Положите его рядом с python.exe.

3. Запустите:

PS F:\> cd ./python3.14
PS F:\python3.14> ./python get-pip.py

После этого проверьте:

./python -m pip --version
# Выведет версию pip (например, pip 26.0.1).

Ставим пакеты

Когда pip уже доступен, можно ставить нужные библиотеки:

PS F:\python3.14> ./python -m pip install numpy pandas matplotlib seaborn requests

Или сразу из requirements.txt:

PS F:\python3.14> ./python -m pip install -r requirements.txt

Запускаем проект

Чтобы не помнить длинные пути, удобно сделать run.bat в корне флешки:

@echo off
cd /d %~dp0
set PYTHON_HOME=%~dp0python3.14
set PATH=%PYTHON_HOME%;%PATH%

%PYTHON_HOME%\python.exe my_project\main.py
pause

Плюс такого подхода в том, что он не привязан к букве диска. Сегодня флешка может быть F:, а завтра D: — батник всё равно найдёт себя сам.

Типичная структура

Обычно папка на флешке выглядит так:

F:\
├── python3.14\
│   ├── python.exe
│   ├── python314.dll
│   ├── python314._pth
│   ├── python314.zip
│   └── Lib\site-packages\
├── my_project\
│   ├── main.py
│   └── requirements.txt
├── run.bat