Друзья, только недавно вышел новый релиз Numpy 1.20.0 и самое время обсудить, что туда завезли интересного.
Само собой, обсуждать будем не все - иначе мы просто с головой погрязнем в изучении доки. Публикуем только самое интересное (на наш скромный и неправильный взгляд). Если Вы для себя выделяете еще что-то важное, о чем мы не упомянули - поделитесь в комментариях!
Итак, приступим.
Ещё одна причуда Python, исследование её подноготной и попытка понять, почему так случается.
Недавно в сети X был популярен этот твит (см. скриншот), и я обратил внимание. Это очередной сюрприз в Python, связанный с характерными для него уникальными деталями реализации.
Привет, Хабр!
Здесь начинаем разбирать анализ текстовых данных. По-разному «от руки» написанных отчетов о причинах возникновения инцидентов. Сегодня о том, как я пытаюсь выявлять паттерны возникновения Инцидентов, другими словами, искать мелкие Проблемы.
Эта статья не будет полезна матерым дата-сатанистам, но может быть полезна менеджерам, которые хотят отследить повторяемость похожих задач, или как я – похожих технических неполадок.
Доброго дня, если это день. Мне немного жаль тратить время на такие развлечения, как компьютерные игры, но иногда не могу отказать себе в удовольствии чуть-чуть пострелять в виртуальном пространстве. Одной из игр, которая находится в моем арсенале, является Rainbow Six Siege, онлайн шутер с элементами тактико-специальной подготовки.
Одной из "фишек" игры являются индивидуальные умения оперативников. И в данной статье рассмотрена реализация бота-помощника, написанного за 5 минут на Python, который помогает играть за российского оперативника GLAZ.
Введение
В наше время, с развитием бизнеса и увеличением объемов автоматизации и бизнес-процессов, эффективная автоматизация некоторых таких бизнес-процессов становится ключевым фактором успеха для многих компаний. Наша компания не является исключением. По мере роста и развития нашего бизнеса наша CRM-система столкнулась с проблемами медленной работы и увеличения блокировок в базе. Увеличившееся количество бизнес-процессов и интеграций привело к сильной загрузке системы, что начало вызывать блокировки в базе данных и временные остановки процессов внутри компании – ситуация, которую нельзя оставить без изменений.
Мы поняли, что для продолжения успешной работы нам необходимо решение, способное справиться с ежедневной нагрузкой, интегрировать новые сервисы и обрабатывать сложные процессы без задержек. Таким образом, мы столкнулись с вопросами: как избавиться от проблем блокировки, как оптимизировать интеграции и как эффективно обрабатывать сложные запросы, не загружая при этом базу данных.
В результате наших размышлений мы приняли решение разделить нашу CRM-систему на микросервисы. В этой статье я хотел бы поделиться с вами нашим опытом разгрузки CRM-системы и показать, какими путями мы шли для решения выше поставленных вопросов.
Самое начало
Изначально наша CRM-система была загружена не сильно. Было несколько бизнес-процессов, которые в основном отвечали за обновление суммы счета при изменении товара в нем. Все эти процессы были реализованы с использованием триггеров, поскольку наша система, к сожалению, не предоставляла других возможностей. Однако со временем количество таких бизнес-процессов, реализованных на триггерах, стало увеличиваться.
Привет, Хабр! Я продолжаю цикл небольших статей для энтузиастов и начинающих программистов о том, как интересно, а иногда и с выгодой, можно применять свои навыки.
В последнее время широкое распространение получили разные крипто-проекты, которые обещают пользователям материальные вознаграждения за определенную активность. Особенно актуальны они стали после успеха Notcoin, который очень неплохо отблагодарил своих пользователей. Не буду углубляться как это всё работает, откуда там деньги, и много ли среди таких проектов скама (да), нас интересует лишь тот момент, что большинство этих проектов можно автоматизировать, а значит не терять драгоценное время.
Иллюстрации к статье подготовлены нейросетью freepik.com.
В первой части нашей статьи, мы научились собирать Wine с поддержкой Wayland и запустили игру Overwatch 2. Но для большинства геймеров конечно же больший интерес представляет запуск игр Steam, и этот вопрос мы не пройдем стороной. Преимущество нашей сборки Proton будет ещё и в том, что она будет работать напрямую с системными библиотеками и оборудованием, когда обычный Proton и GE Proton Custom загружаются в виртуальном контейнере, подгружают свои библиотеки и драйвера. Тем самым мы получим чуть лучшую производительность и избавимся от еще одного ненужного слоя.
Если вас заинтересовала статья, то добро пожаловать под cut.
Привет! В этой статье узнаете, как студенты Университета МИСИС создавали HR-приложение, выиграв с ним 250 000 рублей в хакатоне «Лидеры цифровой трансформации. Якутия». Сервис отслеживает активность сотрудников на рабочем месте, анализирует ее и прогнозирует вероятность увольнения. Разработка признана полноценным коммерческим продуктом — её можно успешно внедрить в любой офис в качестве комплексного инструмента управления персоналом.
Эта статья содержит краткую теорию о gRPC, обсудит преимущества и особенности использования данной технологии для создания высокопроизводительных и масштабируемых микросервисов.
Кто-то в качестве своего первого серьезного проекта пишет калькулятор, другие веб-сайт и в принципе идея ограничивается только скилами и вашей собственной фантазией (или фантазией преподавателя, если у вас такой есть). Калькулятор мне писать не хотелось (как минимум из-за наличия прекрасной функции eval частично заменяющей его), а для веба на тот момент я был слишком зелен и ничего не понимал в протоколах, html, фреймворках и т.д.
Но месяцы за изучением Python были пройдены, сотни задач на Stepik, Leetcode и подобных ресурсах решены, десятки часов Хирьянова и других святил на Youtube с упоением просмотрены и руки невероятно чесались написать что-то «своё, масштабное и нужное».
Часто ли нам приходится пользоваться записными книжками? Удобно ли это? Всегда ли
тот кусочек бумаги, на котором записано время и место встречи, под рукой? Насколько
быстро можно записать необходимую информацию? Все эти вопросы не открывают
Америку, всем понятно, что цифровые планировщики гораздо практичнее, нежели
традиционные письменные. Но что может быть не так с электронными записными
книжками? Например, для внесения очередной записи необходимо произвести большое количество действий: от создания плана новой встречи до ручного ввода места и времени встреч в каждое отдельное поле. Казалось бы, пустяк, да и отнимает не так уж много времени. Но ведь нет предела совершенству! Как раз для улучшения данного аспекта: планирования повседневной (и не только) жизни, предназначен мой проект. Стоит отметить, что он будет полезен в основном для бэк‑офиса: поможет не опоздать на важную встречу, не пропустить совещание и не забыть про дедлайн. И так, перейдем от пустых слов, непосредственно к разработке. В последующей статье описан мой опыт по разработке такого рода проекта, а я это делал впервые, поэтому сильный хейт не принимается:‑)
Привет! На связи Никита Ильин из Spectr, Backend-разработчик с опытом более 5 лет.
Один из проектов, с которым мы работаем, — IBP-платформа для планирования и прогнозирования спроса и продаж в ритейле. В статье поговорим о конкретной реализации для одной из задач в рамках этой платформы на Python и Django. При этом сама концепция может быть реализована абсолютно на любом фреймворке или платформе: Spring, .NET, Laravel.
Представьте: вы ведете Telegram-канал о животных и хотите пригласить в него посетителей зоопарка. Или вам нужно собрать контакты потенциальных клиентов, посещающих определенный торговый центр. Как это сделать?
Полиция может легко получить такую информацию от мобильных операторов, но что делать обычному человеку?
Ответ – использовать Telegram и его функцию "Люди рядом" в сочетании с Python-скриптом.
Часть 1: Денис, 10 лет
Привет всем! Меня зовут Дениска, и я хочу рассказать вам о нашем с папой увлекательном проекте! Всё началось с того, что играл с другом в мобильную игру. Мне стало очень интересно, как всё это работает: персонажи, графика, всё-всё! Я побежал к папе и спросил: "Папа, ты знаешь, как это приложение работает?".
Dockerfile, вам приходится снова следить, что он выкинет. Заходя в какой-то контейнер через+ exec, вы не представляете, будет ли там bash, sh или какая-нибудь другая оболочка. Вы также не знаете, какой контейнерный init сейчас рекомендуется как наилучшая практика. Я определенно до сих пор не знаю, что за фрукт этот Moby.
Проверка юридических документов с помощью визуальных помощников может оказаться важной задачей. Если человек способен хранить в голове одновременно в зоне его мозговых вычислений 6-8 параметров, ну может и больше, если гений... А остальные держать в блокноте. То ИИ учитывает больше параметров, те же модели LLM доступны с количеством 70 миллиардов параметров. То есть мы-то тоже ежедневно принимаем решения на основе большого количества входных параметров: купить ли сегодня эту вещь, поехать ли отдыхать на море, бросив все, доехать на такси или на автобусе. Но учитываем не все сразу, хотя что-то учитывается на подсознательном уровне. Эдакое дело вкуса, когда просто чувствуешь, что так правильнее, и в итоге не прогадал.
Правда люди еще не научились влиять на решения сети. У нейросетей особенные вкусы. Если GAN-сеть создает нам девушку, у которой 2 руки, то для каких-нибудь художников эпохи Сюрреализма это могло бы показаться гениальным. Двумя руками обнимает парня, словно вцепилась в него всей душой и влюбилась всем сердцем... К сожалению или к счастью, в задачах создания юридических документов мало необходимости творить что-либо на уровне латентного вектора в цепочке между кодировщиком и декодировщиком. Но работа с юридическими документами – тот самый скоп задач, где важно найти судебную практику, предшествующие документы и просто оформить все примерно также.
Таким образом, работа с юридическими документами – лакомый кусочек уже лет так 5, особенно на зарубежном рынке, где задача автоматизации рутинной деятельности сводится именно к тому, чтобы из исторически предшествующих документов собрать что-то стоящее, применимое к текущему документу. По семантическому окрасу и истории работы с документом можно понимать, что именно перед тобой: проигрышная трактовка, выигрышная трактовка, доводы, играющие в пользу истца или аргументы, помогающие ответчику, если дело идет о судебных исках.
Всех приветствую. Сегодня хочу поделиться опытом создания своего первого проекта на Python. Мой проект — это простой аудиоплеер, и я хочу рассказать, как я его создавал, с какими сложностями столкнулся и что из этого вышло.
Для того, чтобы разобраться в сложной и объемной теме машинного обучения, попробовать свои силы и отточить навыки, оптимально подходит библиотека scikit-learn (sklearn).
#lang racket
(define series_sum
( lambda (n)
(if (= n 0) 0
(+ (/ 1 (* n (+ n 1))) (series_sum(- n 1)))
) ) )
(series_sum 10)
(series_sum 100)
(series_sum 1000)
(series_sum 10000)
(series_sum 100000)
(series_sum 1000000)
(define series_sum_1
( lambda (n)
(if (= n 0) 0
(+ (/ 1.0 (* n (+ n 1.0))) (series_sum_1(- n 1.0)))
) ) )
(series_sum_1 10)
(series_sum_1 100)
(series_sum_1 1000)
(series_sum_1 10000)
(series_sum_1 100000)
(series_sum_1 1000000)