Против рынка: что получилось, когда я заменил спекуляции математикой
https://habr.com/ru/articles/956974/
Paradox: что если заменить финансовые рынки математической моделью? В статье я смоделирую экономику блокчейн-протокола, где цена токена вычисляется по формуле, и покажу, как разные стратегии поведения влияют на доходность участников. Полный разбор механики и результатов.
https://habr.com/ru/articles/956974/
Paradox: что если заменить финансовые рынки математической моделью? В статье я смоделирую экономику блокчейн-протокола, где цена токена вычисляется по формуле, и покажу, как разные стратегии поведения влияют на доходность участников. Полный разбор механики и результатов.
Свой оффлайн-ассистент на Phi-3-mini: Разворачиваем локальную модель нейросети для анализа данных с открытым кодом
https://habr.com/ru/articles/957204/
В этой статье я хочу поделиться опытом создания полностью локального AI-ассистента на основе Microsoft Phi-3-mini — компактной, но мощной модели, способной анализировать данные из CSV, JSON и TXT файлов. Весь проект представляет собой набор Python-скриптов с открытым исходным кодом, которые автоматизируют установку и предоставляют интуитивно понятный чат-интерфейс.
https://habr.com/ru/articles/957204/
В этой статье я хочу поделиться опытом создания полностью локального AI-ассистента на основе Microsoft Phi-3-mini — компактной, но мощной модели, способной анализировать данные из CSV, JSON и TXT файлов. Весь проект представляет собой набор Python-скриптов с открытым исходным кодом, которые автоматизируют установку и предоставляют интуитивно понятный чат-интерфейс.
Пул интерпретаторов в Python 3.14. Что, зачем и почему?
https://habr.com/ru/articles/957058/
Как все знают, GIL (Global Interpreter Lock) не позволяет нескольким потокам CPython выполнять CPU-bound задачи параллельно. Глобальная блокировка интерпретатора предоставляет каждому потоку лишь небольшой интервал времени для работы. При этом планирование работы потоков (какому именно потоку из ожидающих предоставить разрешение на выполнение) осуществляется планировщиком операционной системы. Интерпретатор не является полноценным планировщиком работы потоков, он делегирует эту функцию операционной системе. GIL использует мьютексы ОС для блокировки работы потоков так, чтобы в один момент времени мог выполняться только один поток из нескольких.
https://habr.com/ru/articles/957058/
Как все знают, GIL (Global Interpreter Lock) не позволяет нескольким потокам CPython выполнять CPU-bound задачи параллельно. Глобальная блокировка интерпретатора предоставляет каждому потоку лишь небольшой интервал времени для работы. При этом планирование работы потоков (какому именно потоку из ожидающих предоставить разрешение на выполнение) осуществляется планировщиком операционной системы. Интерпретатор не является полноценным планировщиком работы потоков, он делегирует эту функцию операционной системе. GIL использует мьютексы ОС для блокировки работы потоков так, чтобы в один момент времени мог выполняться только один поток из нескольких.
psutil - 7.1.1
https://pypi.org/project/psutil/7.1.1/
Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/
https://pypi.org/project/psutil/7.1.1/
Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/
Декораторы. Продвинутый уровень. Шаблон универсального декоратора
https://habr.com/ru/articles/957052/
Сегодня я хочу рассказать об универсальном декораторе, который может принимать аргументы, а также вызываться без их приема. Для тех кто хорошо знает тему декораторов - ничего нового они тут не увидят! Этот пост для тех, кто, возможно, хочет более подробно понять тему декоратора. Итак, поехали.Для начала приведу пример конструкции универсального декоратора:
https://habr.com/ru/articles/957052/
Сегодня я хочу рассказать об универсальном декораторе, который может принимать аргументы, а также вызываться без их приема. Для тех кто хорошо знает тему декораторов - ничего нового они тут не увидят! Этот пост для тех, кто, возможно, хочет более подробно понять тему декоратора. Итак, поехали.Для начала приведу пример конструкции универсального декоратора:
❤1
Face Detection in Python Using OpenCV HAAR CASCADE Method
https://dev.to/ddebajyati/face-detection-in-python-using-opencv-haar-cascade-method-1iml
https://dev.to/ddebajyati/face-detection-in-python-using-opencv-haar-cascade-method-1iml
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Декларативное программирование на Python
- Когда чёрное золото становится умным: нефтегаз в эпоху AI
- Как мы обучили нейросеть распознавать игральные кости
- AI-генерация тестов: как превратить 3 месяца работы в 1 неделю
- Почему ИИ рисует каракули вместо текста
- Пул интерпретаторов в Python 3.14. Что, зачем и почему?
- Python 3.14: 3 asyncio Changes
- [Видео] Почему Python выбирают для масштабирования
- holm - Next.js Dev Experience in Python
- uv-ship: A CLI-tool for Shipping With uv
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/618/
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Декларативное программирование на Python
- Когда чёрное золото становится умным: нефтегаз в эпоху AI
- Как мы обучили нейросеть распознавать игральные кости
- AI-генерация тестов: как превратить 3 месяца работы в 1 неделю
- Почему ИИ рисует каракули вместо текста
- Пул интерпретаторов в Python 3.14. Что, зачем и почему?
- Python 3.14: 3 asyncio Changes
- [Видео] Почему Python выбирают для масштабирования
- holm - Next.js Dev Experience in Python
- uv-ship: A CLI-tool for Shipping With uv
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/618/
Python Дайджест
Выпуск 618
Выпуск еженедельного Python Дайджеста. Самые актуальные новости про Python за 2025-10-13 - 2025-10-19 на одной странице
lada - Restore videos with pixelated/mosaic regions
https://github.com/ladaapp/lada
https://github.com/ladaapp/lada
💩2😐1
pylint - 4.0.2
https://pypi.org/project/pylint/4.0.2/
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
https://pypi.org/project/pylint/4.0.2/
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
[Видео] Почему Python выбирают для масштабирования
https://www.youtube.com/watch?v=AsmOErP05DQ
https://www.youtube.com/watch?v=AsmOErP05DQ
Как мы обучили нейросеть распознавать игральные кости
https://habr.com/ru/articles/957386/
Могут ли игральные кости быть нечестными? Чтобы ответить на этот вопрос, недостаточно просто бросить кости пару раз. Нужны тысячи, а лучше сотни тысяч бросков. Делать это вручную — путь в никуда. Поэтому мы решили научить компьютер делать это за нас. В этой статье — история о том, как мы создали систему, способную распознавать игральные кости в реальном времени, и с какими трудностями столкнулись.
https://habr.com/ru/articles/957386/
Могут ли игральные кости быть нечестными? Чтобы ответить на этот вопрос, недостаточно просто бросить кости пару раз. Нужны тысячи, а лучше сотни тысяч бросков. Делать это вручную — путь в никуда. Поэтому мы решили научить компьютер делать это за нас. В этой статье — история о том, как мы создали систему, способную распознавать игральные кости в реальном времени, и с какими трудностями столкнулись.
Python Bytes: #453 Python++
https://pythonbytes.fm/episodes/show/453/python
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
https://pythonbytes.fm/episodes/show/453/python
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Как мы сделали бота для знакомств в чатах
https://habr.com/ru/articles/957450/
Я состою в айтишном чате — человек двести, может, чуть больше. Там всё как обычно: обсуждаем новости, спорим про фреймворки, кидаем мемы.Сообщений очень много, и когда новички приходят, пишут интро о себе — через пару минут их уже никто не видит, всё уходит в ленту. В какой-то момент стало интересно: можно ли эту проблему решить алгоритмом?Так появилась идея бота, который помогает людям знакомиться по интересам, а не случайно. В этой статье я расскажу, как мы с командой его сделали.
https://habr.com/ru/articles/957450/
Я состою в айтишном чате — человек двести, может, чуть больше. Там всё как обычно: обсуждаем новости, спорим про фреймворки, кидаем мемы.Сообщений очень много, и когда новички приходят, пишут интро о себе — через пару минут их уже никто не видит, всё уходит в ленту. В какой-то момент стало интересно: можно ли эту проблему решить алгоритмом?Так появилась идея бота, который помогает людям знакомиться по интересам, а не случайно. В этой статье я расскажу, как мы с командой его сделали.
django-postgres-anonymizer - PostgreSQL Anonymizer extension.
https://github.com/CuriousLearner/django-postgres-anonymizer
https://github.com/CuriousLearner/django-postgres-anonymizer
Элегантно и идиоматично обходим двоичное дерево поиска на Python 3
https://habr.com/ru/articles/957050/
Недавно увидел на просторах телеграмма заметка о том как решать алгоритмические задачи на деревья. Вспомнил, что в свое время у меня тоже были некоторые наработки, при этом они непохожи на то что описывается по умолчанию в статьях и курсах. Поэтому делюсь ими с вами и очень рассчитываю на ваш фидбэк, вдруг вам эта информация пригодится во время подготовки к собеседованиям.
https://habr.com/ru/articles/957050/
Недавно увидел на просторах телеграмма заметка о том как решать алгоритмические задачи на деревья. Вспомнил, что в свое время у меня тоже были некоторые наработки, при этом они непохожи на то что описывается по умолчанию в статьях и курсах. Поэтому делюсь ими с вами и очень рассчитываю на ваш фидбэк, вдруг вам эта информация пригодится во время подготовки к собеседованиям.
Разработка MCP-сервера на примере CRUD операций
https://habr.com/ru/articles/957836/
Model Context Protocol (MCP) — это единый стандарт разработки API для сервисов, с которыми могут взаимодействовать LLM.В этой статье на простом примере разберем, как создать свой MCP-сервер и как использовать его в связке с LLM.
https://habr.com/ru/articles/957836/
Model Context Protocol (MCP) — это единый стандарт разработки API для сервисов, с которыми могут взаимодействовать LLM.В этой статье на простом примере разберем, как создать свой MCP-сервер и как использовать его в связке с LLM.
❤1
django-tinymce - 5.0.0
https://pypi.org/project/django-tinymce/5.0.0/
Интеграция редактора TinyMCE в админ панель Django. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-tinymce/
https://pypi.org/project/django-tinymce/5.0.0/
Интеграция редактора TinyMCE в админ панель Django. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-tinymce/
redis - 7.0.0
https://pypi.org/project/redis/7.0.0/
Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/
https://pypi.org/project/redis/7.0.0/
Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/
pip - 25.3
https://pypi.org/project/pip/25.3/
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
https://pypi.org/project/pip/25.3/
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
psutil - 7.1.2
https://pypi.org/project/psutil/7.1.2/
Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/
https://pypi.org/project/psutil/7.1.2/
Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/