Программный код летучий
В статье описывается Python пакет peacepie — экспериментальная фреймворк, реализующий акторную модель с динамически загружаемыми акторами из внешних пакетов во время выполнения. Основная область применения — автоматизация, бэкенд.
Как я устал ждать и написал* свой STEP-экспортёр для Allegro
*Навайбкодил, разумеетсяКак я дошёл до жизни такой
Книга: «Современная бизнес-аналитика. Увеличьте ценность данных с помощью Python и R»
Привет, Хаброжители!
В Telegram-бот пришли 300 человек. Через полгода регулярно возвращаются 11. Разбираю, где я накосячил
Привет, Хабр!Я снова про своего Telegram-бота для дисциплины. Каждая моя статья тут приводила в него новых людей. После последней за один день пришли 60 человек. Я тогда подумал: ну всё, полетело.Спойлер: не полетело.Сейчас в базе 299 аккаунтов вместе с моим. В аналитическом срезе 298. За последние семь дней ботом пользовались 11 человек. Средний DAU за месяц 7. Реферальная программа за всё время привела трёх человек.Трёх пользователей, Карл. Не процентов.
Почему цена Bitcoin «сломалась»: разбор аномалий 2022–2026 с WhyTrend
Увидел провал на графике → открыл Google или Twitter → полдня собираешь версии "почему". Знакомо? Детектор аномалий сам по себе даёт только точки на оси времени, а вопрос "почему" как был ручным, так и остаётся.В этот раз я прогнал WhyTrend не на паре аккуратных точек из Google Trends, а на полном ряде BTC за 4.5 года — и заодно на двух разных LLM. Результат оказался неожиданным: модель меньшего размера дала в три раза больше настоящих объяснений, чем более крупная. Расскажу, что случилось и почему.Что запускалиДанные — дневные close BTC/USDT, 1680 точек без единого пропуска, с 1 января 2022 по 7 августа 2026. Ключевое слово одно — Bitcoin
73 замечания начальника как датасет: делаем цифрового двойника рецензента
У меня есть руководитель, который очень хорошо ревьюит документы. Настолько хорошо, что один его проход по моим текстам породил 73 комментария. За один день.Первая реакция была ожидаемая: сесть и править. Вторая пришла минут через десять и оказалась продуктивнее: это же датасет.Дальше — история о том, как замечания одного конкретного человека превратились в чек-лист из 16 правил, чек-лист — в этап конвейера, а следующая партия документов ушла без единой правки по старым паттернам. С кодом, промптами и одним неудобным вопросом в конце.Контекст: что за документы
ИИ Агент для скоринга торговых рекомендаций
Исходный код, разобранный в статье, опубликован по ссылке
Побеждаем OOM в PyTorch: как обучать гигантские графы на обычной видеокарте
Если вы обучаете графные нейросети или Knowledge Graph Embeddings на миллионы узлов, вы наверняка сталкивались с тем, что стандартный torch.optim.SparseAdam моментально забивает всю оперативную память или видеопамять.Я разработал маленький пакет Disk Sparse Adam (DSA) — Out-of-Core оптимизатор для PyTorch, который выносит состояния моментов (
Из немыслимого в элементарное: парсинг сайта спортпита на Python без бэкграунда программиста
Привет, Habr!Сразу дисклеймер: эта статья не реклама магазина, не туториал «парсинг за 5 минут», и я не программист. Я переводчик и штангист-любитель, а код, который будет представлен ниже, писал вместе с нейросетью. Это история о том, как одна рекомендация из книги перевернула мои представления о спортивном питании, а лень и любопытство привели к написанию скрипта, который за пару минут сделал работу, на которую у меня раньше уходило несколько часов.
