Python/ django
59K subscribers
2.53K photos
193 videos
48 files
3.26K links
по всем вопросам @haarrp

@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - 📚

@pythonlbooks

РКН: clck.ru/3FmxmM
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Запрограммируй робота на Python и поборись за призовой фонд трека 7 500 000 руб на True Tech Champ 2026.

Попробуй себя в треке по программированию роботов. Начать проще, чем кажется: зарегистрируйся, собери команду или объединись с другими участниками на платформе и пройди квалификационный этап до 13 сентября. В онлайн-симуляторе тебе предстоит запрограммировать робособаку и робота-манипулятора для доставки груза через полосу препятствий. Количество попыток не ограничено, а еще тебя будет ждать серия обучающих вебинаров.

Лучшие команды пройдут в финал и будут программировать реальных роботов на офлайн-полигоне 22 октября на большой сцене.
Масштабный финал объединит борьбу за призовой фонд, выступления хедлайнеров, доклады спикеров и активности для всех гостей мероприятия.

Рекомендуемые стеки: Go, Java, Python, C#, C++, JS.

Успей зарегистрироваться и пройти квалификацию до 13 сентября

Реклама. ООО "МВС", ИНН 7707767501, Erid:2VSb5xGRBaJ
🔥4😁41😱1🎉1
🐍 Django-разработчикам: `DEBUG=True` в проде опаснее, чем кажется.

Это не просто красивые страницы ошибок. При включённом DEBUG приложение может раскрывать stack trace, настройки, пути файлов, middleware, URL-паттерны и другие детали окружения.

Главная рекомендация - fail closed:


DEBUG = False


То есть по умолчанию DEBUG всегда выключен, а включается только локально.

Даже staging, QA и preview-среды, доступные из интернета, лучше запускать с DEBUG=False.

Отдельная ловушка - переменные окружения:


DEBUG = os.environ.get("DEBUG", "False") != "False"


Здесь DEBUG=false или DEBUG=0 могут неожиданно превратиться в True.

Лучше явно парсить boolean или использовать django-environ.

Мелкая настройка, которая однажды может спасти production от очень неприятной утечки.

https://lincolnloop.com/blog/setting-djangos-debug-safely/

#Python #Django #Backend #Security #DevOps
👍65🔥1😁1🎉1🤩1
🛡️ Uber открыла ADR - систему защиты для корпоративных AI-агентов.

ADR расшифровывается как Agentic AI Detection and Response. Проект уже используется внутри Uber и предназначен для наблюдаемости, тестирования безопасности и обнаружения угроз в агентных системах.

Что умеет ADR:

- собирает телеметрию от AI coding agents;
- отслеживает действия агентов и вызовы инструментов;
- помогает находить подозрительное поведение;
- позволяет строить security monitoring вокруг автономных агентов;
- включает инструменты для security benchmarking и threat detection.

Особенно интересно, что ADR смотрит на AI-агента уже не как на обычное приложение, а как на отдельного участника инфраструктуры, за действиями которого нужно постоянно следить.

Похоже, рядом с EDR для компьютеров и серверов появляется новый класс инструментов - EDR, но уже для автономных AI-агентов.

GitHub:
https://github.com/uber/ADR

#AI #AIAgents #Cybersecurity #Uber #OpenSource
👍54🔥3
🔥 Stepik Курс: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач» ровно про второе.

63 урока, 382 шага, ноль вдохновляющих рассуждений. В каждом уроке разбор темы с рабочим кодом, короткие вопросы и задача с автопроверкой, которая решается на чистом Python без ключей и без интернета.

Внутри то, о чём молчат туториалы: структурированный вывод по схеме, RAG, который не выдумывает, агенты с tool calling, evals и ловля регрессий, кэш, лимиты и очереди, инъекции промптов, локальный запуск через Ollama и vLLM, text-to-SQL с правами только на чтение, pgvector с HNSW, MCP и песочница для кода агента.

Плюс то, что окупается в первый же день: разбор входящей почты, отчёты без выдуманных чисел, вебхуки, боты, сценарии в браузере.
Для тех, кто уже пишет на Python и устал от демок.

72 часа скидка 55% процентов, начать учиться - https://stepik.org/a/295921
🔥32👍2🎉2
🤖 Agency Agents - готовая команда специализированных AI-агентов для разработки, маркетинга, дизайна и бизнеса

Вместо одного универсального «сделай всё» агента проект предлагает десятки узких специалистов: Backend Architect, AI Engineer, DevOps Automator, Code Reviewer, Database Optimizer, SRE, Prompt Engineer, RAG Engineer и многих других.

Каждый агент - это не просто короткий prompt. Внутри описаны:

* роль и стиль общения;
* рабочий процесс;
* ожидаемые deliverables;
* технические примеры;
* критерии успешного результата.

Установить агентов можно в Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, OpenCode, Aider, Windsurf и другие инструменты. Есть и отдельное приложение для macOS, Linux и Windows.

Например, можно поставить только engineering-команду:


./scripts/install.sh \
--tool claude-code \
--division engineering


Или конкретных агентов:


./scripts/install.sh \
--tool cursor \
--agent frontend-developer,ui-designer


По сути, Agency Agents превращает папку с промптами в готовый каталог AI-ролей, которые можно подключать к привычному coding agent без создания каждого system prompt с нуля.

Проект распространяется по лицензии MIT.

GitHub:
https://github.com/msitarzewski/agency-agents
🔥64👍4
🔥 Kimi K3 на 2,78 ТРИЛЛИОНА параметров запустили на CPU с 8 ГБ RAM. Без GPU, BLAS и фреймворков

Проект kimi-k3-in-c реализует inference Kimi K3 практически с нуля на portable C99. Чекпоинт модели занимает 1,56 ТБ, но пик RAM при запуске составил всего 8,24 ГБ.

Фокус в MoE и стриминге весов. Из 896 экспертов на токен выбираются только 16, а остальные веса не обязаны постоянно лежать в оперативной памяти. Огромная часть модели читается прямо с диска, поверх этого работает LRU-кэш экспертов.

Цена такого трюка очевидна: скорость. При 8 ГБ RAM автор получил около 26,5 секунды на токен, при 64 ГБ уже 19,8 секунды, а на машине с 128+ ГБ, где нужные данные помещаются в память, около 5,6 секунды.

Получается любопытная смена ограничения: гигантскую MoE уже можно заставить работать без серверной фермы. Вопрос теперь скорее в том, сколько диска и времени на токен вы готовы отдать за такой inference.

github.com/FareedKhan-dev/kimi-k3-in-c

#AI #Kimi #LLM #C #LocalAI
🔥224👍3🎉3😱1
🐍 В Python у while есть else. И многие разработчики узнают об этом спустя годы

Выглядит непривычно:


number = 0

while number < 5:
print(number)
number += 1
else:
print("Цикл завершился")


Блок else выполнится, если цикл закончился естественно, то есть условие while стало ложным.

Но есть важный нюанс. Если внутри сработает break, else уже не выполнится.


number = 0

while number < 5:
if number == 3:
break

number += 1
else:
print("Сюда не попадём")


Из-за этого while...else удобно использовать там, где нужно отличить нормальное завершение поиска от досрочного выхода.

Например, цикл пытается найти нужное значение. Если нашёл, делает break. Если дошёл до конца без успеха, срабатывает else.

Синтаксис существует в Python давно, но до сих пор выглядит как маленькая пасхалка языка.

#Python #Programming #Backend #PythonTips
15👍6🔥4😱3🎉1
Forwarded from Machinelearning
✔️ Mistral обновила OCR-модель до версии 4.1

Главный упор сделали на обработку перегруженных страницы, где текст, изображения и подписи идут плотно и наслаиваются друг на друга.

По данным Mistral, модель точнее определяет границы каждого элемента - рамки не съезжают, изображения не наезжают одно в другое по ошибке.

На нагруженных технических диаграммах модель реже теряет блоки, а текстовые выноски считывает как самостоятельные объекты, а не сливает в один массив.

Отдельно заявлена работа с многоколоночными документами, OCR 4.1 сохраняет исходную структуру страницы и отдает каждую колонку отдельной областью текста.

В настроенных процессах тем, кто пользуется моделью, менять ничего не нужно. Алиас mistral-ocr-latest уже переводит существующие интеграции на новую версию.

Руками модель можно попробовать в Mistral Studio.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥73👍3
🐍 Опытный Python-разработчик рассказал, для каких проектов в 2026 году он уже не выбирает Python первым.

Автор десятилетиями использовал Python практически для всего, но со временем пришёл к простой мысли: хороший универсальный язык не обязан быть лучшим инструментом для каждой задачи.

В презентации разбирается, где ограничения Python начинают перевешивать его удобство и почему для некоторых проектов сегодня разумнее посмотреть на другие языки и экосистемы.

При этом это не очередное «Python умер».

Наоборот, автор по-прежнему активно использует Python и отдельно показывает области, где язык остаётся одним из лучших вариантов.

Получился полезный взгляд без фанатизма: выбирать язык не по привычке, а под конкретную задачу.

https://menno.io/presentations/not-python-2026/index.html#/

#Python #Programming #SoftwareEngineering #Development
4👍4🔥3