Предыдущие части:
«Геометрическая головоломка на выходные»,
«Электродинамика виртуальной Вселенной»,
«Механика виртуальной Вселенной»,
«Квантовая механика виртуальной Вселенной (Часть I)»,
«Квантовая механика виртуальной Вселенной (Часть II)»
«Релятивизм виртуальной Вселенной»
«Космология виртуальной Вселенной (Часть I)»
«Читать полностью »
В этой части мы обсудим, как устроена биржа, откуда берутся цены, заявки и чем они отличаются, а также разберем простой пример. В следующей части напишем код на Python, позволяющий получить реальные данные о биржевом стакане с Binance с использованием WebSocket-ов.
* Данный материал не несет никаких инвестиционных и финансовых рекомендаций. Он создан исключительно в образовательных целях.
Мы привыкли думать абстракциями. Нас учили, что мир состоит из объектов: у «Собаки» есть метод Bark(), а у «Пользователя» — поле Email. Мы тратим недели на споры о чистоте интерфейсов и иерархии наследования, свято веря, что инкапсуляция — это ключ к успеху. Но пока мы строим эти ментальные замки, наш процессор... скучает.
Современный CPU — это невероятно мощный вычислительный монстр, способный обрабатывать миллиарды операций в секунду. Но у него есть ахиллесова пята — памятьЧитать полностью »
Привет!
Решил вот написать не для продвижения ради, а для конструктивной обратной связи, чтобы продолжить пилить проект, т.к. сейчас выбираю, что же дальше и во что это может вырасти.
Сразу предупрежу: делал с ИИ, так что, если кого-то это триггерит, можно скипнуть статью.
Да, очередной бот, но тема мне близка и хотелось сделать что-то свое.
Что имеем as is - pет‑проект о том, как я с нуля собрал и выкатил в прод Telegram‑бота, который напоминает о фокусе дня, считает выполнения, дает ачивки, мягко мотивирует, работает по таймзонам и крутится на VDS под systemd.
MCPHero - новая библиотека/проект для Python для использования MCP tools как native tools в ИИ библиотеках типа openai, которые не поддерживают MCP сами по себе.
# В openai нельзя вызвать completions с MCP сервераами
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=messages,
tools=tools, # tools - должны быть специальные dict'ы, не ссылки до MCP
# mcp_tools=my_mcs_tools # такого аргумента, к сожалению, нет
# mcp_servers=my_mcp_servers # такого аргумента, к сожалению, тоже нет
tool_choice="auto"
)Q-scribe (Quick Transcription) появился как быстрый, независимый и легковесный конвейер «приемлемого качества» для расшифровки видеозаписей встреч. Полученный текст можно использовать для создания протоколов, кратких сводок или дальнейшей обработки.
Условия, с которыми мы столкнулись, были простыми и вполне реальными:
Мы — небольшая удаленная команда из двух человек.
Мы не хотим платить за облачные подписки для транскрибации.
Мы не хотим сливать аудио встреч на внешние сервера.
У одного из нас (у меня) имеется ноутбук с NVIDIA GeForce RTX 4080.
Дисклеймер
Данный текст не имеет цели кого-то оскорбить или высмеять и несет исключительно развлекательный характер.
Я долго работал в коммерческом проекте в роли backend-разработчика с всемирно известным фреймворком Django, а также с его альтер эго - Django Rest Framework. Всегда кажется, что работать с чем-то многозвёздочном на GitHub - это кататься сыром в масле. На входе имеем: отличную документацию, отзывчивое сообщество, множество решений одной и той же проблемы, так как все уже (пред)решено...
В 2026 году ваш ноут — не просто гаджет, а рискованная инвестиция, которая может буквально расплавиться из-за одной нейросети. Пока вы апскейлите видео, ваше железо пашет на износ. А заводские системы охлаждения часто «слепнут»: они просто не видят, как видеопамять (VRAM) раскаляется до критических 105°C, пока графическое ядро, вроде как, холодное. И всё это на фоне того, что TSMC опять задрала цены, а чипы памяти взлетели из-за AI-бума. Любая ошибка — финансовая катастрофа. Дефицит запчастей пр��вращает ремонт в квест, а замена впаянного GPU сегодня стоит как крыло самолёта.
Салют Хабр! Меня зовут Влад и я хотел бы осветить довольно важную тему, которую я не видел в обучающих материалах, а именно сложные запросы через паттерн Repository.
Проблема: построение гибких SQLAlchemy запросов на основе данных, переданных из бизнес логики. Более масштабное использование паттерна Repository.
Решение(то, о чём говорится в этой статье): все запросы формируются посредством конфигов, переданных из бизнес логики, далее конфиги обрабатываются и из них составляется ORM запрос.
Схема работы реализации:
При работе с Python да и другими языками программирования часто возникает необходимость ускорения выполнения кода, масштабирования обработки данных или работы с большим количеством сетевых запросов. Именно в Python для решения этих задач существуют три базовых метода. Это: threading, multiprocessing и asyncio. На первый взгляд – механизмы схожие. Но при детальном разборе ясно, что они решают принципиально разные задачи, опираются на разные модели исполнения и обладают своими ограничениями. В статье расскажу об особенностях каждого метода – будет интересно и познавательно.