По работе я привык, что если какая-то нейронка не влезает на GPU-сервер, то первое моё действие — проверить, нет ли модели с квантизацией побольше, либо запросить ещё больше VRAM. Однако не все работают на облачных провайдерах, кто-то у нас ещё и заказывает услуги. А тарифы на GPU-серверы порой заставляют серьёзно задуматься о том, так ли они нужны, особенно когда нет потребности в нейронках на сотни миллиардов параметров. Что, если попробовать делать всё на обычном VPS-тарифе с бюджетом в 5000 рублей в месяц? Да и зачем ограничиваться одними лишь нейронками?

Привет, Хабр!

Каждый, кто хоть раз сталкивался с оформлением документов или версткой научных работ, слышал про LaTeX. Это мощный инструмент, способный на многое, но с непривычки разобраться с его синтаксисом может быть, мягко говоря, сложно. Именно по этой причине я решил создать книгу LaTeX book by examples — для начинающих и продвинутых пользователей. В этой статье я коротко расскажу, что в ней особенного и почему вам стоит на неё взглянуть (и возможно даже поставить звёздочку на GitHub 😁).

В моей первой статье на сайте об автоматизации оборудования Juniper в качестве подопытного выступал коммутатор, который стоит под столом, и до которого имеется полный прямой доступ по сети. Однако, такая ситуация скорее исключение. Практически всегда сейчас используют для доступа на сетевые устройства Jump Host. В этой статье я хотел бы рассмотреть, какие решения мы можем использовать при автоматизации работы с сетевым оборудованием на Python, чтобы учесть наличие промежуточного устройства.

Привет, Хабр! Меня зовут Светлана Болсуновская, я стратегический коуч-консультант в YADRO. Многие компании перешли на гибридный формат работы, где команды нуждаются в особом подходе для поддержания самоорганизации — процесса, при котором люди выполняют задачи без постоянного контроля руководителя. Я поделюсь своими наблюдениями, почему в современных условиях самоорганизация не происходит «магически» и что должен (и не должен) делать тимлид, чтобы помочь команде достичь этой цели.

Привет, Хабр! Стоит ли говорить, что Python ОЧЕНЬ и ОЧЕНЬ популярный язык программирования, местами даже догоняя JavaScript. Python в мире программирования — это эсперанто, легкий язык созданный для всех, но его владельцам не мешало бы помыться.

В мире программирования создание собственных библиотек — это не просто возможность пополнения своего портфолио или способ структурировать код, а настоящий акт творческого самовыражения (и иногда велосипедостроения). Каждый разработчик иногда использовал в нескольких своих проектах однообразный код, который приходилось каждый раз перемещать. Да и хотя бы как упаковать свои идеи и знания в удобный и доступный формат, которым можно будет поделиться с сообществом.

Если вы ловили себя на мысли: «А почему мне бы не создать свою полноценную библиотеку?», то я рекомендую прочитать вам мою статью.

Эту статью вы можете использовать как шпаргалку для создания своих python-библиотек. Я полностью расскажу все этапы создания библиотеки: документация, тестирование, архитектура, публикация и управление зависимостями

Некоторые из вас могут подумать что мы изобретаем велосипед. А я в ответ скажу — сможете ли вы прямо сейчас, без подсказок, только по памяти, нарисовать велосипед без ошибок?

Меня зовут Леонид Бычков, я руководитель продуктов в команде ROBIN. А еще я тренер и популяризатор игры го — мой опыт в этом деле более 15 лет. В Самаре, моем родном городе, занимаю должность президента Спортивной федерации го Самарской области. Также я основал и развиваю городской клуб игры го «Стратегия», где проходят встречи участников, организуются обучающие курсы и даже турниры. Плюс провожу корпоративные тренинги.

Сегодня моя история будет о том, как стратегии го помогают мне принимать решения в развитии ИТ‑продуктов. Кроме того, я расскажу о смыслах и концепциях, которым обучаю руководителей на своих мастер‑классах и тренингах.

Друзья, сегодня мы погрузимся в мир Pydantic 2 – мощного инструмента для валидации данных в Python! Узнаем, почему эта библиотека стала незаменимой в 30% Python-проектов и как она упрощает работу с данными. От базовых концепций до продвинутых техник – мы охватим всё, что нужно знать современному Python-разработчику. Готовьтесь к практике – ведь только так можно по-настоящему освоить Pydantic и сделать ваш код более надёжным и эффективным.

Для фронта MES у нас на заводе используются мнемосхемы производственных цехов. Мы очень любим их проектировать.

Допустим, надо отследить позиционирование ковша. Оператор может посмотреть детали, кликнув на нужный ковш, чтобы сразу увидеть его начальное, конечное и текущее положения в производственной цепочке. Или он может быстро просмотреть весь процесс в большом цехе размером с пару стадионов, и сразу отреагировать, если что-то пойдет не так.

Ещё лет пять назад было бы трудно поверить, что такое возможно. У нас был Oracle, для отображения состояния оборудования и процессов применялись таблицы, графики, диаграммы, были даже текстовые описания. Это было низкоэффективно, требовало изрядно времени и усилий для обработки. Потом пришёл MES и понемногу всё закрутилось. Для MES-интерфейсов потребовался новый подход, т.к. в мире нет унифицированных решений для их разработки.

Чтобы внедрить мнемосхемы на производстве, пришлось изрядно поработать. Но задача была вдохновляющая, и оно того стоило.

В этой статье автор делится тем, что узнал сам, когда заинтересовался темой о калибровке монитора и создании его цветового профиля в домашних условиях. Автор применил свои знания при создании программы предназначенной для визуальной калибровки монитора написав её на Python.

В чём существенные отличия между профилированием и калибровкой? Доступны ли эти процедуры домашнему пользователю компьютера? Возможна ли программная реализация калибровки монитора не уступающая по качеству аппаратному профилированию?

Привет, Хабр!

Сегодня мы прокачаем PostgreSQL, добавив в него Python. А именно — PL/Python. Это расширение позволяет писать функции на Python прямо внутри базы данных. Лично для меня это как объединение двух лучших миров: любимого PostgreSQL и могучего Python.

PL/Python — это про то, когда стандартного SQL мало. Когда надо сделать что-то действительно интересное: сложные расчеты, массивы данных, или интеграция с аналитикой прямо в базе. А самое крутое — можно тянуть любые Python-библиотеки.

Для начала нужно просто установить расширение в PostgreSQL.

Компьютерное зрение — это перспективное направление развития технологий, позволяющее обучить компьютер навыкам распознавания изображений и видео. С помощью компьютерного зрения компьютеры могут не только анализировать и понимать визуальную информацию, такую как изображения и видео, но и принимать решения на основе увиденного. Так автопилот, управляющий автомобилем, может анализировать изображения, поступающие с камер и принимать решения на основании данной информации. Компьютерное зрение на производстве позволяет выявлять износ различных деталей до того, как это приведет к поломке.

В этой статье мы рассмотрим несколько примеров работы с компьютерным зрением с помощью бесплатной библиотеки OpenCV.

Шёл 2022 год. Перед нами, как облачным провайдером, стояла задача создать под проект максимально быстрое хранилище объёмом от 150 ТБ. На тот момент рынок стремительно менялся: на смену традиционным SAS SSD стали приходить накопители форм‑фактора 2.5", поддерживающие интерфейс PCIe Gen4 x4 NVMe. И всё бы хорошо, да в привычную схему работы вмешались санкции.

Этот текст открывает цикл статей по рассмотрению проблемы управления знаниями в Obsidian. Эта часть почти не будет содержать практических советов о работе с заметками конкретно в Obsidian. Однако в ней будут раскрыты несколько более важные проблемы обработки различных источников информации. Несмотря на последовательное перетекание статьи из одной главы в другую, вы можете попробовать каждый пункт рассматривать как идею, как хак или как возможность внедрить в свою жизнь и рабочий процесс что-то новое.

О том, как сделать прозрачную синхронизацию заметок Obsidian между устройствами (Desktop, Android, iOS) через GitHub:

1. Без сторонних приложений (вроде iCloud, SyncThing, Termux и пр)
2. Бесплатно
3. Бонусом — резервная копия: как самих заметок, так и истории изменений.

В результате получается полноценная замена Notion: структурированные заметки с автоматической синхронизацией между устройствами.

Простое руководство для новичков: как самому генерировать данные для анализа и тестирования

Представьте: вы только что написали модель машинного обучения и вам нужно протестировать её работу в конкретном сценарии. Или вы собираетесь опубликовать научную статью о пользовательском решении в области Data Science, но имеющиеся датасеты нельзя использовать из-за юридических ограничений. А может быть, в рамках проекта машинного обучения вы занимаетесь отладкой и исправлением ошибок и вам нужны данные, чтобы идентифицировать и устранить проблемы.

В этих, да и во многих других ситуациях могут пригодиться синтетические данные. Реальные данные часто недоступны: уже кому-то принадлежат или дорого стоят. Так что умение создавать синтетические данные — важный навык для дата-сайентистов.

В этой статье я расскажу, с помощью каких приёмов и методов можно с нуля создать в Python синтетические данные, игрушечные датасеты и фиктивные значения. В некоторых решениях применяются методы из библиотек Python, в других — приёмы, основанные на встроенных функциях Python.

Привет, Хабр! На связи снова Юрий Никулин. В первой части статьи я рассказывал, почему в Cloud.ru решили перейти на doc as code и какой технологический стек мы выбрали. В этой части поделюсь самим процессом — расскажу, как настраивали, тестировали и внедряли новую систему и что из этого вышло.

В конце 2023го года в рамках работ по импортозамещению основным корпоративным мессенджером Московской Биржи вместо MS Teams стал eXpress.

На корпоративный мессенджер завязано множество интеграций и рабочих процессов, в частности - интеграция системы мониторинга Zabbix Ситуационного Центра. С помощью этой интеграции мы имели возможность оповещать инженеров в чатах о возникновении и устранении событий с помощью бота.

Перед командой Ситуационного Центра Московской Биржи встала задача: перенести все настроенные интеграции, рабочие процессы и оповещения Zabbix в eXpress