Forwarded from О разработке и не только
В python добавляют очередной тип строк, который явно разделяет шаблон и его аргументы. Выглядеть это будет примерно так:
Т.е.
В общем, меня не покидает ощущение, что python становится слишком фичастым. И когда-нибудь это обязательно стрельнет.
https://habr.com/ru/articles/911196/ #python
attributes = {"src": "shrubbery.jpg", "alt": "looks nice"}
template = t"<img {attributes:.2f} />"
assert html(template) == '<img src="shrubbery.jpg" alt="looks nice" />'
assert template.strings == ("<img ", " />")
assert template.interpolations == attributes
assert template.interpolations[0].format_spec == ".2f"Т.е.
html - кастомная функция, которая разворачивает аргумент-словарь у строки в набор тегов. Я вот так сходу не могу придумать мест применения, кроме экранирования секретов в логах. Но во-первых, это решается по-другому (своим логгером), а во-вторых, уже есть string.Template, который делает нечто похожее. Ну ладно, ещё защита от инъекций (XSS, SQL и т.п.), но там это делается совсем другим способом.В общем, меня не покидает ощущение, что python становится слишком фичастым. И когда-нибудь это обязательно стрельнет.
https://habr.com/ru/articles/911196/ #python
Хабр
Новый лучший способ форматирования строк в Python
Привет, Хабр! Приближается релиз Python 3.14, который несет нам множество нововведений. Среди них — новый способ форматирования строк. Давайте посмотрим, что из себя представляют t-строки, на что они...
Forwarded from DLS — новости
📹 Анонс открытой лекции!
На курсе DLS сейчас череда проектов и многие задаются вопросом, о том, как можно было бы представить свои результаты не только наглядно и красиво, но и желательно в виде доступном с любого устройства и понятном даже бабушке🇷🇺 , незнакомой с программированием.
Мы знаем как это можно сделать! И на практической лекции во вторник, 24ого числа в 19:00, спикер Матвей Аношин (МФТИ x DLS), расскажет как превратить свой Jupyter-ноутбук в веб-сервис.
Ссылку на занятие выложим 24ого. Подключайтесь!
На курсе DLS сейчас череда проектов и многие задаются вопросом, о том, как можно было бы представить свои результаты не только наглядно и красиво, но и желательно в виде доступном с любого устройства и понятном даже бабушке
Мы знаем как это можно сделать! И на практической лекции во вторник, 24ого числа в 19:00, спикер Матвей Аношин (МФТИ x DLS), расскажет как превратить свой Jupyter-ноутбук в веб-сервис.
Ссылку на занятие выложим 24ого. Подключайтесь!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥5
DLS — новости
📹 Анонс открытой лекции! На курсе DLS сейчас череда проектов и многие задаются вопросом, о том, как можно было бы представить свои результаты не только наглядно и красиво, но и желательно в виде доступном с любого устройства и понятном даже бабушке 🇷🇺 , незнакомой…
Если ты ещё не трогал библиотеку Streamlit - начни с открытой лекции от ребят из DLS. Уверен, не пожалеешь.
#de #ml #dl #streamlit
#de #ml #dl #streamlit
streamlit.io
Streamlit • A faster way to build and share data apps
Streamlit is an open-source Python framework for data scientists and AI/ML engineers to deliver interactive data apps – in only a few lines of code.
👏4❤🔥2
SQLZoo — живой онлайн-тренажёр с задачами от простых SELECT до продвинутых оконных функций. Если хочешь свободно «разговаривать» с базами данных, тебе это нужно и будет полезным изучить каждый интерактивный урок.
1️⃣ Почему именно SQLZoo?
Платформа комбинирует теорию и практику в одном окне. Ты сразу видишь результат запроса, исправляешь ошибки на месте и не тратишь время на настройку окружения.
2️⃣ Как учиться быстрее?
🟡 Проходи уроки подряд: Basics 🔜 Joins 🔜 Aggregates 🔜 Windows.
🟡 Фиксируй новые приёмы в конспект: GROUP BY, HAVING, WITH RECURSIVE.
🟡 Старайся решить каждое задание без подсказок, а затем сравни свой запрос с эталоном.
3️⃣ Что получишь на выходе?
За пару вечеров наберёшься практики, которой хватает, чтобы читать чужие SQL-скрипты без боли и писать свои, не заглядывая в подсказки.
Чтобы SQL больше не был тёмным лесом - залетай сюда➡️ sqlzoo.net
#sql #de #postgres
Платформа комбинирует теорию и практику в одном окне. Ты сразу видишь результат запроса, исправляешь ошибки на месте и не тратишь время на настройку окружения.
За пару вечеров наберёшься практики, которой хватает, чтобы читать чужие SQL-скрипты без боли и писать свои, не заглядывая в подсказки.
Чтобы SQL больше не был тёмным лесом - залетай сюда
#sql #de #postgres
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
DE
Если ты ещё не трогал библиотеку Streamlit - начни с открытой лекции от ребят из DLS. Уверен, не пожалеешь. #de #ml #dl #streamlit
VK Видео
Открытая лекция. Streamlit
На курсе DLS сейчас череда проектов и многие задаются вопросом, о том, как можно было бы представить свои результаты не только наглядно и красиво, но и желательно в виде доступном с любого устройства и понятном даже бабушке, незнакомой с программированием.…
❤🔥5
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥7👏4😁3
Forwarded from Павленко про Dev & AI
Trae Agent превращает текстовые запросы в рабочий код. Этот экспериментальный проект использует Claude и Gemini, чтобы писать, отлаживать и исправлять ошибки в коде без участия человека. Он работает через командную строку, анализирует большие проекты, применяет bash-скрипты и обновляет файлы в реальном времени.
Система уже показала высокие результаты на тесте SWE-bench Verified. Trae открыт под MIT-лицензией, а его команда планирует расширить поддержку LLM, добавить MCP и усилить Unit-тестирование.
github.com
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥4😁1
Forwarded from Технозаметки Малышева
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Machine Learning Visualized — интерактивные уроки по машинному обучению
Некий студент из University of Maryland создал открытый ресурс для изучения ML-алгоритмов через интерактивную визуализацию.
Проект состоит из Jupyter Notebooks с математическими выводами и наглядными примерами обучения моделей.
На данный момент включает 4 главы: оптимизация, кластеризация, линейные модели и нейросети.
Каждый алгоритм показан от теории до практики с визуализацией процесса обучения и поиска оптимальных весов.
Есть проект в GitHub.
Все блокноты можно скачать и запустить локально или в Google Colab.
#MachineLearning #обучение #OpenSource
———
@tsingular
Некий студент из University of Maryland создал открытый ресурс для изучения ML-алгоритмов через интерактивную визуализацию.
Проект состоит из Jupyter Notebooks с математическими выводами и наглядными примерами обучения моделей.
На данный момент включает 4 главы: оптимизация, кластеризация, линейные модели и нейросети.
Каждый алгоритм показан от теории до практики с визуализацией процесса обучения и поиска оптимальных весов.
Есть проект в GitHub.
Все блокноты можно скачать и запустить локально или в Google Colab.
#MachineLearning #обучение #OpenSource
———
@tsingular
❤🔥4
Forwarded from Machinelearning
Позволяет можно запускать и управлять сразу несколькими AI-агентами для кодинга: Claude Code, Gemini CLI, Codex — всё в одном дашборде.
- параллельный запуск агентов
- трекинг задач
- переключение между моделями на лету
- встроенный review и контроль над результатами
- backend написан на Rust, frontend на React, всё разворачивается локально
Полностью open-source
@ai_machinelearning_big_data
#ai #aiagent #opensource #Claude #Gemini
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Орбитальный CI/CD: быстро, стабильно и в прод.
#space #rocket #satellite
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥7
Forwarded from Machinelearning
Он провёл 14 месяцев в applied-команде, разрабатывая Codex — кодинг-агента, который за 7 недель прошёл путь от первой строки к публичному запуску. Он работал на Python, жег огромные GPU-бюджеты, спринтил с командой почти без выходных.
Автор уволился,чтобы сделать свой проект, но называет этот год самым интенсивным и полезным в карьере.
За год OpenAI выросла с 1000 до 3000 человек. Внутренние процессы постоянно перестраиваются, для разрабов Slack стал полноценным «офисом», а почта почти исчезла из работы.
В командах идеи идут снизу вверх — и кто первым закомитит свой код, тот и задаёт стандарт. Главная метрика успеха — не презентации, а работающий код.
Codex - это огромный монорепозиторий почти целиком сотоязий из Python кода. Все сервисы поднимаются через FastAPI, а данные проходят через Pydantic — это даёт простую валидацию и ускоряет разработку. В проекте есть немного Go и Rust в основном в сетевых компонентах, но это редкие исключения.
Codex сделали крошечной командой за 7 недель. Автор вспоминает бессонные ночи, утренние подъёмы и выходные в офисе. Команда была сильной, многие ушли от Цукерберга к Сэме— и это чувствуется по уровню инфраструктуры.
OpenAI —выгладит как странный гибрид: он подобен научному центру в стиле Лос-Аламоса, который случайно сделал самый хайповый продукт десятилетия. . Руководство комании активно отвечает в Slack, 600 000+ pull request'ов за 53 дня после запуска Codex!
OpenAI — это не просто «компания создавашая GPT». Это лаборатория, где безумная скорость сочетается с реальным и крутым продуктом. Они не боятся выкатывать новые фичи, не скрывают свой хаос и делают очень много интересного. Не идеальная система, но там правда делают вещи.
👉Полную статью можно почитать -здесь
@ai_machinelearning_big_data
#openai #ai #ml #llm #chatgpt
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥7😁1