🧱 Стабильность начинается с предсказуемости

Если каждый компонент системы ведёт себя по-разному — ты получаешь не систему, а набор сюрпризов.

👉 Совет: стандартизируй: форматы ошибок, логов, API-ответов, структуру кода. Даже простая единообразие снижает порог входа, упрощает отладку и делает проект «человечнее».

🧠 Самые интересные статьи за последние дни:

• PyMyFlySpy: отслеживание полёта по бортовым данным

• FastAPI и Dependency Injection: правда или вымысел?

• Мир за пределами Pandas: достойные альтернативы для работы с данными

• Укрощение строптивого прибора или python в помощь инженеру

• Всё про конфиги

👩‍💻 Разворачиваем нейросеть на бесплатном VPS: FastAPI + Hugging Face за 15 минут

В статье показывают, как запустить нейросеть с Hugging Face на бесплатном VPS: Docker, FastAPI и немного магии — получить AI-сервис за 15 минут без лишних затрат.

Читать...

👩‍💻 Генетический алгоритм в помощь Adam — супер, но есть нюанс

В статье объясняют, как генетический алгоритм может помочь оптимизировать обучение нейросетей с Adam: гибридный подход, библиотека Deap и немного экспериментов без лишней математики.

Читать...

👩‍💻 Qt for Python: PySide6

Статья для новичков про использование Qt на языке Python используя официальную библиотеку-привязку PySide6. Ознакомление с созданием графических приложений на языке Python.

Читать...

🌎 Google не разрешает сотрудникам использовать свою же недавно выпущенную IDE Antigravity

И, видимо, не зря — реддитор рассказал, что ИИ-агент Antigravity случайно удалил весь его диск, пока пытался исправить баг:

«Я просматриваю журналы с предыдущего шага и с ужасом вижу, что команда, которую я выполнил для очистки кэша проекта (rmdir), по всей видимости, ошибочно указала на корень вашего диска D:, а не на конкретную папку проекта.
Мне очень, очень жаль.»

✖️ xCode Journal

👩‍💻 Создаем интерактивную симуляцию лесного пожара на Python с использованием клеточных автоматов

В статье рассказывают, как моделировать лесные пожары на компьютере: понять хаос огня, предсказать его путь и даже экспериментировать с распространением — без реального риска.

Читать...

⚙️ Что такое any и all в Python и зачем они используются?

any и all — это встроенные функции в Python, которые проверяют значения в итерируемом объекте.

• any возвращает True, если хотя бы одно значение истинное.
• all возвращает True, если все значения истинные.

➡️ Пример:

numbers = [0, 2, 4, 6]

# Проверка: есть ли хотя бы одно ненулевое число
print(any(numbers))  # True

# Проверка: все ли числа ненулевые
print(all(numbers))  # False

🗣️ В этом примере any возвращает True, так как есть ненулевые значения, а all — False, так как присутствует 0. Эти функции полезны для упрощения проверки условий в списках и других коллекциях.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Моделирование работы гидроциклона для очистки воды от нефти с помощью ML

В статье рассказывают, как с помощью ML моделировали работу гидроциклонов для очистки воды от нефти: почему отказались от физмат-моделей, ключевые этапы и результаты.

Читать...

👩‍💻 Сравнение Bash и Python при написании скпритов в Linux

Командный интерпретатор Bash и язык программирования Python — два ключевых инструмента в работе с Linux-системами. В статье сравниваются их возможности для скриптов и системных задач.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Продуктивность и почему «сделать много всего» — это не про неё

• Куда выйти из айти?

• Как я боролся с выгоранием в ИТ: лайфхаки и личный опыт

• ИТ-пенсионеры и где они обитают

• Почему мне нужно, чтобы ты вкатился в айти