Все потоки

Хочу поделиться полезной наработкой для тех, кто разрабатывает торговых роботов - шаблоном кода для асинхронной торговой стратегии (live и offline), этот код можно достаточно просто перестраивать под любое API провайдера данных по инструментам.

Сам код опубликовал на Github Тинькофф: https://github.com/Tinkoff/invest-python/blob/main/examples/wiseplat_live_strategy_print_ohlcv.py

Сразу приведу ссылку на этот же мною переработанный код, который использует данные из открытого доступа предоставляемые провайдером - биржей MOEX (даже не нужно получать токен) по торговым инструментам (правда с задержкой в 15 минут) https://github.com/WISEPLAT/Hackathon-Finam-NN-Trade-Robot/blob/master/7_live_strategy.py

Не знаю как вы, но я часто испытываю трудности в создании увлекательного контента для своей страницы в Instagram. Я долго подбираю слова с которых хотел бы начать, собираю дополнительную информацию, чтобы насытить пост содержанием. Иногда одна только мысль о том, что надо что-то написать, вгоняет в уныние и усталость. Это я еще не говорю про то, что надо подобрать качественный и уникальный визуал. В общем, я тоже подсел на волну вау эффекта от ChatGPT и Midjourney, и решил разработать некий инструмент, который позволил бы мне создавать контент для Instagram от моего лица быстро и просто, а также желательно в одном месте и всегда под рукой. Собственно, о том что получилось дальше и пойдет речь.

GptGram — iOS приложение. Это персональный помощник в создании контента для Instagram, работающего на базе передовых технологий искусственного интеллекта: OpenAI GPT-4 для генерации текста и Midjourney V5 для создания изображений.

В настоящее время многие компании задумываются над миграцией в Linux инфраструктуру и вместо Microsoft AD DS планируют использовать службу каталога с открытым исходным кодом FreeIPA или более функциональные решения на ее основе, такие как ALD Pro. Но сколь бы ни были амбициозны планы по миграции, перевести сразу все сервисы и все рабочие места на Linux может оказаться непосильной задачей даже для очень сильных команд, поэтому ИТ-директора крайне внимательно присматриваются к возможностям по развертыванию гибридной среды, и одним из ключевых инструментов такого развертывания является механизм доверительных отношений. 

В данной статье мы объясним наиболее принципиальные аспекты работы доверительных отношений FreeIPA - AD DS, расскажем зачем нужен модуль глобального каталога в ALD Pro, и поделимся несколькими наработками, которые помогут вам, если в вашей инфраструктуре пока еще используется ванильная система FreeIPA.

В предыдущей статье, посвященной WAF мы рассмотрели отличия межсетевого экрана уровня приложений от средств обнаружения вторжений. Однако, на этом список новомодных сетевых средств защиты не исчерпывается.  В этой статье мы поговорим о межсетевых экранах нового поколения Next Generation Firewall, NGFW. Обычно NGFW называют межсетевой экран для глубокой фильтрации трафика, интегрированный с IDS/IPS и обладающий возможностью контролировать и блокировать трафик на уровне приложений. Под такое, достаточно емкое определение подпадает целый ряд решений, обладающих различным функционалом.

Поэтому предлагаю для начала разобрать по порядку, от каких угроз и каким образом NGFW и песочницы защищают сеть.

На Хабре много статей про разработку Телеграм ботов на Python, в том числе при помощи Django. Однако, большинство из них направлено на первичное ознакомление с API Телеграм.

В этой статье я хочу рассказать как можно упростить разработку ботов, сократив количество кода в разы, и не создавать велосипед.

Появление генеративных моделей, а что еще более важно, появление их в широком доступе, разом изменило привычный "ландшафт" информационных технологий. Базы данных не остались в стороне. Как оказалось, с языком SQL большие языковые модели дружат чуть ли не лучше, чем со всеми остальными языками программирования. И это определенно дает новый импульс реляционным базам данных. Но только ли им?

Сингулярный спектральный анализ (SSA) – это метод анализа временных рядов, который использует линейную алгебру и теорию сигналов для извлечения информации из данных. Суть метода заключается в том, что временной ряд разбивается на компоненты сингулярного разложения и затем эти компоненты используются для анализа и прогнозирования.

SSA широко применяется в различных областях, таких как транспортная доступность, анализ экономических данных, мониторинг технического состояния оборудования и других.

Самурайский путь в IT с конца 90-х и до наших дней

Когда я начал осознавать мир, меня увлекали различные истории, которые я придумывал, играя в игрушки. В особенности меня увлекала часть про создание логических цепочек. Например, машинка везёт лего-блоки для стройки, впрочем сама стройка меня привлекала не меньше.

Помните Буратино, перед которым было две дороги — в школу или в кукольный театр? Он решил повернуть к развлечениям, и вскоре начались его несчастья. Закончилось всё хорошо, но это сказка, а в реальной жизни последствия неправильного решения могут быть более плачевными. Почему так происходит и можно ли этого избежать?

АВ-тест (или A/B-тест) - это метод экспериментального исследования, используемый в маркетинге и продуктовом менеджменте для сравнения двух или более вариантов одного элемента или стратегии с целью определения наиболее эффективного решения. В А/В-тесте обычно сравниваются две версии (варианта A и варианта B) одного и того же элемента, такого как веб-страница, рекламный баннер, электронное письмо и т.д., чтобы определить, какой из них приводит к лучшим результатам или большей конверсии.

Принцип А/В-теста заключается в том, что случайно выбранная аудитория делится на две группы: одна группа видит вариант A, а другая группа - вариант B. Затем собираются данные о поведении и реакции пользователей на каждый вариант. Сравнивая результаты двух групп, можно определить, какой вариант более успешный или эффективный.

А/В-тесты позволяют проводить эксперименты с минимальными рисками, так как изменения применяются только к выбранным группам пользователей. Они могут помочь в оптимизации веб-сайтов, улучшении пользовательского опыта, повышении конверсии и максимизации эффективности маркетинговых кампаний и продуктовых стратегий.

Данному типу тестирования уже много лет. Инструмент еще в начале 20 века применял математик Вильям Госсет на производстве пива Guinness. Он использовал в производстве продукции разные виды ячменя, чтобы определить наиболее лучшее сочетание, которое понравится потребителю больше всего.

Кратко разобрал из каких частей состоит экран приложения для торговли криптовалюты на бирже. Сделал это чтобы объяснить дизайнерам задание для воркаута. Подумал, что вдруг кому ещё пригодится для быстрого старта в теме :)

В 19 веке, когда еще не было компьютеров и программирования, в Великобритании появилась первая программа. Ее создала дочь знаменитого поэта Джорджа Байрона — женщина-математик Ада Лавлейс.

Ещё пару месяцев назад я не думал, что производство автомобилей да и вообще управление крупным производством в целом, может быть таким интересным и сложно организованным процессом. А там, где в огромных количествах есть сложности всегда найдётся работа для их решения и пытливого ума. Хочу рассказать о моём впечатлении от знакомства с производственной системой «Тойоты» или Toyota Production System (TPS) и книгe Jeffrey K. Liker «The Toyota Way: 14 Management Principles from the World»s Greatest Manufacturer».

По мере развития технологий геймдев значительно продвинулся в создании захватывающих и реалистичных игровых миров. В этом посте пройдемся по основным игровым технологиям, которые позволяют создавать реалистичные игровые миры, ИИ для персонажей и миров, физику, звук и графику. Посмотрим, что сейчас в топе, где эти технологии применяются, в каких проектах и какие компании их разрабатывают.

А хотите, я расскажу вам сказку, про то, как одна компания решила перейти на agile working model, и в региональное представительство в России искало себе Agile‑мастера?

Этот пост в какой‑то мере вдохновлен обсуждениями про управление персоналом, которые почему‑то особенно мне близки и нравятся, хотя я никак не связан с HR службой. История будет без имен и лиц, почти не выдумана. Не в формате нытья, а наоборот, ради позитивного подхода к работе:)

Итак, есть великолепная инициатива штаб‑квартиры — что, мол, все региональные офисы независимо от объёма работы и уровня разработки должны у себя внедрить Аджайл, и сделать это за 9 месяцев, условно с января по октябрь. Да, скорее всего в других офисах и самой штаб‑квартире этот проект разрабатывали годами, но до российской дочки докопались только сейчас.

А может и раньше докопались, да только Тимлид ДепОпс (которому видимо и был поручен проект трансформации) откладывал все вопросы на «потом», а как этот потом наступил, понял, что его дико грузят вопросы безопасности и не менее бесят темы аджайла… свалил в общем.

Если вам когда-нибудь приходилось работать с NumPy, то вы скорее всего знаете, что в индексатор массива можно передать не только индексы начала, конца, и шага. Потрясающая возможность - получить срез массива по некоторому условию, в виде data[data > 0] предает массивам NumPy некоторое сходство с СУБД.

Тут же можно вспомнить про SqlAlchemy и возможность передать в функцию filter некоторое условие для отбора записей session.query(MyModel).filter(MyModel.field == 10).

Отличные, в общем-то возможности, не так ли? Не возникало ли у вас вопроса как они работают внутри? data > 0 и MyModel.field == 10 с точки зрения грамматики языка являются выражениями, и при передаче куда-либо Python попытается вычислить их значения. Попробуем разобраться как это работает.

Американский писатель, философ, бывший трейдер и риск-менеджер Нассим Талеб называет «черными лебедями» события, которые кажутся абсолютно невероятными, пока не произойдут. Мировая война, распад Советского союза, экономический кризис, теракты — все это и многое другое невозможно было спрогнозировать. «Черным лебедем» может быть и позитивное событие, такое как головокружительный успех книги или фильма. Например, это произошло с Джоан Роулинг, автором «Гарри Поттера». Редакция скептически отнеслась к ее роману, сказав, что «детские книги плохо продаются». А в 2011 году писательница стала первой женщиной-автором, заработавшей $1 млрд на своем творчестве. Все наши познания относительны и ограничены пережитым опытом. Всего один неожиданно всплывший факт может перечеркнуть то, что тысячелетиями считалось аксиомой.

Подготовили обзор приложений искусственного интеллекта в прикладных сферах от сельского хозяйства до медицины и фармы. Обсудим, как машинное обучение, нейросети и компьютерное зрение нашли себя в биологии и биотехе.