ооп.
Часть IV. Религии в IT: от ООП к ИИстерии + Большое расследование Python
(Серия: Сельскому учителю в помощь)ОГЛАВЛЕНИЕВступлениеИстория учит не многихГоды goto-ненавистничестваРелигия ООПРелигия try-catchБольшое расследование PythonИистерияЛитератураВСТУПЛЕНИЕ
NOOA от NVIDIA: открытый Python‑фреймворк для разработки ИИ‑агентов
Компания NVIDIA выпустила открытый фреймворк NOOA (Object‑Oriented Agents)
Локальные LLM в агентской разработке внутри компании: пользовательский опыт
Всем привет!Меня зовут Дмитрий Бутенко, я эксперт-разработчик банка Уралсиб.
DAO vs Repository и ORM: где заканчивается архитектура и начинается хаос
Всем привет! Я Дмитрий Милов, Python-разработчик компании МУЛЬТИФАКТОР в команде продукта MULTIDIRECTORY, мы разрабатываем собственную службу каталогов.
Flutter-дайджест: март 2026
Март выдался… немного тише, чем февраль.Без громких релизов уровня Flutter 3.x — но это не значит, что было скучно 😉Наоборот — месяц получился про практику, реальные кейсы и прокачку навыков 💪А ещё… несмотря ни на что — мы продолжаем работать.Да, даже несмотря на блокировки Telegram —❌ мы никуда не уходим❌ в MAX не переезжаем✅ и продолжаем делать лучший Flutter-контент для вас👉 Подписка на канал сейчас — это реальная поддержка проекта ❤️https://t.me/flutterpulse✍️ Лучшие статьи с ХабраМарт = много сильного продакшен-контента:
Часть 3: Архитектура нейросети для распознавания голосовых команд
Дорогие читатели!Продолжаю серию статей о моём дипломном проекте «Голосовое управление Умным домом». В Части 1 я рассказал о концепции и видении проекта, в Части 2 — о проектировании пользовательского опыта. В этой части я подробно разберу архитектуру нейронной сети, которая лежит в основе системы распознавания голосовых команд.Это техническая часть серии, где я покажу код, объясню выбор архитектуры и расскажу о технических решениях, которые позволили достичь точности 94.55% на проверочной выборке.
ООП в Python за 1 статью: от «Hello World» до архитектуры
Вы уже освоили переменные, циклы и функции. Ваши скрипты бодро парсят сайты и перекладывают файлы. Но однажды проект начинает расти.Вместо одного файла — десять. Переменные «путешествуют» по коду непредсказуемым образом, а попытка исправить один баг рождает два новых. Вы смотрите на редактор и понимаете: это не архитектура, это тарелка со спагетти.Именно в этот момент на сцену выходит ООП.Многие новички боятся этой аббревиатуры, представляя скучные университетские лекции и сложные диаграммы. Из-за страха они продолжают писать код «в столбик», лишая себя мощных инструментов разработки.
Классы в Python: от основ ООП до продвинутых концепций
Python часто начинают осваивать с простых скриптов и функций. Пока задачи простые, этого достаточно. Но когда в коде появляются сущности, например, пользователи, книги или машины, взаимодействие с ними строится по другим принципам. Для этого в Python используют классы. С их помощью описывают, какие данные есть у таких сущностей (объектов) и что с ними можно делать. Это и есть объектно-ориентированный подход — программа строится вокруг объектов и их взаимодействия.
