Почему Python так популярен в 2025?
Многие языки приходят и уходят, но Python является одним из тех языков, который давно зарекомендовал себя на рынке как один из лучших вариантов для разработчиков всех уровней (и не только).Неважно, работаете ли вы над интеллектуальными системами, процессами, управляемыми данными или пишете тесты, Python позволяет создавать вам это программное обеспечение. И, судя по всему, тренд его популярности не собирается снижаться. Так почему же разработчики и тестировщики продолжают выбирать его? Ответ на этот вопрос я и предлагаю рассмотреть далее в статье.Насколько Python популярен?
Почему ваш AI-ассистент пишет «вырвиглазный» код, и как это исправить грубой силой
Привет, Хабр! У нас на носу 2026 год, Илон Маск обещал AGI ещё вчера (раз уж упомянул: это действительно было в одном из его интервью, где он сказал, что ожидает AGI в 25-26 годах), а AI-ассистенты для кода слышны из каждого утюга. Все мы знакомы с Cursor, многие пробовали его коммерческие (Windsurf) и открытые (Cline, Continue.dev) альтернативы. И поначалу — чистый восторг. Кажется, еще чуть-чуть, и можно будет просто говорить машине, что делать.
Эволюция и применение диффузионных моделей
Диффузионные модели — один из ключевых классов генеративного ИИ. Они лежат в основе современных систем вроде Stable Diffusion, Midjourney и DALL·E. В этом обзоре поделюсь своим интуитивным объяснением прямого и обратного процессов диффузии, обзором основных формулировок (DDPM, NCSN, Score SDE), эволюцией архитектур и их практическое применение.Необходимая подготовкаДля комфортного чтения пригодится базовое понимание:теории вероятностей,глубокого обучения,компьютерного зрения.Что такое диффузионные моделиВ основе метода — идея деградации и восстановления данных
Production AI сервер за ₽0: полный гайд по сборке ML-станции для Stable Diffusion на б-у комплектующих
Комплектующие для ИИ сервера Я это сделал. За один день.Часть 1: Аппаратная частьВыбор видеокарт: RTX 2060 vs RTX 1060
Thefittest: зачем я пишу свою open-source библиотеку эволюционных алгоритмов
Автор: Шерстнев Павел (проект Thefittest)Опубликовано с разрешения автораЭволюционный цикл. Источник: яндекс картинки“This preservation of favourable individual differences and variations, and the destruction of those which are injurious, I have called Natural Selection, or the Survival of
Как писать промты для генерации кода: примеры для Python, JS и SQL
Доброго времени суток, «Хабр»!За свою долгую (нет) карьеру писателя статей я уделил внимание достаточно важной теме, причем рассмотрел ее сразу в двух аспектах: написание промтов для текстовых и графических нейр��нных сетей. В какой-то момент появилась мысль углубиться в одну из этих тем.Сегодня мы подробнее остановимся именно на текстовых моделях, точнее перейдем в сферу программирования и составим инструкцию по созданию промта, который обеспечит более качественный результат на выходе.Примите стратегически удобное положение, а я приступаю к рассказу.
Как мы сократили время написания инструкций в несколько раз с помощью LLM и Whisper
Разработчики нередко сталкиваются с задачей написания инструкций. Каждый новый функционал требует подготовки документации, сопровождающейся созданием скриншотов, форматированием текста и тщательным редактированием. Эти процессы отнимают много времени и сил.
«Автопилот» для HeadHunter — как я потратил 100 часов на бота- чтобы сэкономить тысячи часов айтишникам на поиске работы
Привет- Хабр!Поиск работы – это... боль. Нет- не так. Это – ад.Это бесконечный скроллинг- десятки открытых вкладок.Это "Tinder-свайпинг" вакансий- где ты 200 раз жмешь "Нет" и 10 раз "Да"- чтобы получить 0 ответов.Это ручное написание "Здравствуйте- - меня заинтересовала вашу вакансия..." – 50 раз в день.Это тошнотворное состояние- когда ты- квалифицированный инженер- тратишь 80% времени не на решение задач и подготовку к собеседованиям- а на тупую- механическую работу по "кликанью".Я – инженер. Я должен был это автоматизировать.
