20 практик написания Python-кода в 2026 году, когда значительную часть кода пишут ИИ-ассистенты: uv, Ruff, типы, Pydantic, тесты, безопасность зависимостей, t-строки и новое в Python 3.14 и 3.15.
В 2026 году заметная часть Python-кода в командах появляется из Copilot, Claude Code, Cursor и других ассистентов. Код пишется быстрее, и плохие привычки обходятся дороже: агент охотно размножит неудачный паттерн по всему репозиторию, предложит несуществующую библиотеку или напишет код, который никто в команде толком не понимает.
Ниже 20 практик, которые помогают держать качество под контролем. Часть касается инструментов, часть процессов, и почти все одинаково полезны для кода, написанного руками, и для кода, который сгенерировала модель.
https://uproger.com/luchshie-praktiki-python-2026/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2🔥2
Forwarded from Machinelearning
🔎 Google выпустила EmbeddingGemma 2: мультимодальный поиск прямо на устройстве
Модель переводит текст, код, изображения, видео и аудио в единое векторное пространство. Например, позволяет найти нужный снимок по текстовому описанию.
Всего 740 млн параметров:
• 270 млн для текста;
• 170 млн для изображений;
• 300 млн для аудио.
Нужные модули можно подключать отдельно. В оптимизированном запуске на Pixel 11 Pro полная модель использует около 567 МБ активной RAM, текстовая часть около 191 МБ.
Лицензия Apache 2.0 допускает коммерческое использование. Практическое применение: локальный поиск по документам и медиа без отправки данных в облако.
https://deepmind.google/models/gemma/embeddinggemma/
@ai_machinelearning_big_data
#Gemma #Google
Модель переводит текст, код, изображения, видео и аудио в единое векторное пространство. Например, позволяет найти нужный снимок по текстовому описанию.
Всего 740 млн параметров:
• 270 млн для текста;
• 170 млн для изображений;
• 300 млн для аудио.
Нужные модули можно подключать отдельно. В оптимизированном запуске на Pixel 11 Pro полная модель использует около 567 МБ активной RAM, текстовая часть около 191 МБ.
Лицензия Apache 2.0 допускает коммерческое использование. Практическое применение: локальный поиск по документам и медиа без отправки данных в облако.
https://deepmind.google/models/gemma/embeddinggemma/
@ai_machinelearning_big_data
#Gemma #Google
👍4👏2