От struct к компиляции под схему: ускоряем RowBinary-декодер на Python
https://habr.com/ru/articles/1072036/

Раньше мой декодер RowBinary читал каждое числовое поле отдельно. Если брать 200 тысяч строк с десятью числовыми колонками, получалось два миллиона таких чтений, хотя все данные уже были в памяти.Сначала я думал использовать Cython, C или Rust. Но потом решил попробовать оптимизировать сам процесс: объединить соседние поля с фиксированной длиной в один struct, а полностью фиксированные строки разбирать с помощью Struct.iter_unpack.

NN vs фракталы: может ли нейросеть выучить красивые математические функции?
https://habr.com/ru/articles/1072024/

«А может ли нейросеть выучить функцию Вейерштрасса (непрерывная функция на вещественной прямой, не имеющая производной ни в одной точке)?». Я решила проверить это на практике. Мною было принято решение не останавливаться на фракталах, а поискать другие функции, обладающие интересными для математика свойствами: лестница Кантора, функция Римана (Томаэ) и др. В данной статье представлена только функция Вейерштрасса.

Найти человека по голосу среди 134 тысяч записей
https://habr.com/ru/articles/1043378/

В последний вечер дататона у нас оставалось три попытки отправить решение. К этому моменту мы уже перебрали несколько моделей, собрали тяжёлый ансамбль и упёрлись в 0.6605. Новые энкодеры добавляли по одной-две тысячных, а fine-tuning показывал отличные цифры локально и проваливался на лидерборде.Добавлять ещё одну модель смысла почти не было. Мы решили изменить сам поиск соседей: попробовать K-reciprocal re-ranking, а затем ещё раз применить AS-Norm. От этого варианта ждали примерно 0.67–0.69.Получилось 0.7042 и 10-е место из 93. Почти весь день мы пытались выжать из моделей тысячные, а перерасчёт соседей добавил больше четырёх сотых без дополнительного обучения.

Часть IV. Религии в IT: от ООП к ИИстерии + Большое расследование Python
https://habr.com/ru/articles/1072188/

Просто закройте эту главу, если вы не научились с юмором, здоровым сарказмом и самокритикой смотреть на абсурд происходящего. Её текст точно соответствует исторической фактуре, но оскорбит «чувства верующих».В народе говорят: «носится как дурак с фантиком». Многие технические или кажущиеся такими решения, казалось бы, даже в компьютерной сфере не имели научной подоплёки. Чтоб не ошибиться в выборе технологии, нужно было учесть исторический и политический факторы.Ниже истории о провальных идеях, стоивших жизни и карьеры многим разработчикам. Без знания их, прошлое будет настигать снова и снова.

#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.

Часть материалов из выпуска Python Дайджест:

- Часть IV. Религии в IT: от ООП к ИИстерии + Большое расследование Python
- Как выжать максимум из Генотека: вайбкодим кастомный ДНК-анализатор
- ИИ‑агент внутри КОМПАС-3D: пишет код, строит деталь и проверяет результат
- Конфигурация в Python: эволюция подходов
- Как найти остров по одной фотографии: геолокация через геометрию и CUDA
- pytest-leak-finder: Find Leaking Test Before the One That Fails
- scrapy - 2.18.0
- gunicorn - 26.1.0
- django-upgrade 1.32.0

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/662/

ИИ‑агент внутри КОМПАС-3D: пишет код, строит деталь и проверяет результат
https://habr.com/ru/articles/1072444/

Я сделал ИИ‑агента для КОМПАС-3D: он живёт прямо в окне программы, принимает запрос текстом или фотографией и строит параметрическую деталь — не мёртвую геометрию в step, а дерево построения с переменными, которое пригодно для редактирования. В статье: как хорошо агент справляется с моделированием по тексту и чертежам уже сейчас, почему один блок кода лучше десяти tool'ов и почему агенту мало просто «видеть» результат.

Semantica - Graph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems
https://github.com/semantica-agi/semantica

Как найти остров по одной фотографии: геолокация через геометрию и CUDA
https://habr.com/ru/companies/cloud4y/articles/1072778/

Фото островного курорта. Ни EXIF, ни GPS, ни модели камеры – ничего. Нужно назвать курорт, координаты и сторону света, куда смотрела камера. Пытаться ответить на эти вопросы через google lens – значит упустить возможность повеселиться. Поэтому я взялся за задачу с помощью математики и программирования.

Развитие FastAPI приложения в ходе разработки production-системы
https://habr.com/ru/articles/1073130/

Полтора года назад я написал о своём подходе к структуре FastAPI-приложений. С тех пор два крупных проекта, production и несколько архитектурных граблей заставили меня многое пересмотреть. В этой статье расскажу, что изменилось и какие решения действительно упростили мне разработку.

gunicorn - 26.2.0
https://pypi.org/project/gunicorn/26.2.0/

WSGI HTTP-сервер для UNIX. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gunicorn/

pgcli - 4.6.0
https://pypi.org/project/pgcli/4.6.0/

REPL для Postgres. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pgcli/

click - 8.5.0
https://pypi.org/project/click/8.5.0/

Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/

RAG‑система для анализа новостей с позиций исторической личности на основе литературных источников «АЙ_Ленин»
https://habr.com/ru/articles/1073830/

Широкое распространение СМИ в сети привело к формированию группы тематических экспертов — лидеров общественного мнения — блогеров. Их задача — оценка и анализ фактов, подача информации через призму собственного мнения.Закономерно, мысленное упражнение, как человек, оставивший след в истории, оценил бы тот или иной современный факт.

Приложение упало в закрытом контуре: скрытые загрузки в Python‑библиотеках для ML
https://habr.com/ru/articles/1073918/

В статье расскажу, почему Python-библиотеки для ML могут незаметно ходить в интернет, как находить такие скрытые загрузки и что с ними делать в закрытом контуре.

Подсчет транспорта в видеопотоке: пять мест, где я ошибся
https://habr.com/ru/articles/1074274/

Счетчик показал десятки проездов за одну красную фазу светофора. Машина была одна, и она стояла.Нейросеть при этом отработала правильно. Она видела машину и держала ее рамку все это время. Ошибка была в семидесяти строках обычного Python, которые я написал сам.Система считает машины, автобусы и трамваи на видео с неподвижной камеры… Готовых наборов данных не брал: хотел пройти весь путь от съемки до обученной модели сам и посмотреть, где он ломается.Ломался он пять раз. Метрики тоже будут, вместе с разбором, почему верить им нельзя.

ICO — как я осмелел и написал свой типизированный ML-фреймворк на Python
https://habr.com/ru/articles/1074228/

Последние годы я работал разработчиком в области машинного обучения, компьютерного зрения и 3D-реконструкции. Писал и видел множество вариантов организации вычислений и обработки потока данных. Но в них мне не хватало системы и организованности, прозрачности и гибкости. Поэтому я набрался решимости и воплотил самые мои смелые — и, как оказалось, вполне рабочие — идеи в новом фреймворке, который я назвал ICO.

django-cms - 5.1.2
https://pypi.org/project/django-cms/5.1.2/

Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/

virtualenv - 21.7.6
https://pypi.org/project/virtualenv/21.7.6/

Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv

coverage - 7.16.0
https://pypi.org/project/coverage/7.16.0/

Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/

pylint - 4.0.8
https://pypi.org/project/pylint/4.0.8/

Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/