38 лет в Computer Science считалось, что алгоритм Дейкстры уже близок к пределу для разреженных графов.

Логика выглядела убедительно:
• Дейкстра упорядочивает вершины по расстоянию
• для сортировки существует нижняя граница O(n log n)
• значит, задачу кратчайших путей нельзя решить существенно быстрее

Оказалось, что это предположение было ошибочным.
Группа из 5 исследователей объединила очередь с приоритетом из алгоритма Дейкстры с динамическим программированием из алгоритма Беллмана—Форда. Затем они применили подход «разделяй и властвуй» к множествам вершин и сократили размер фронта поиска. Результат: O(m log^(2/3) n)

Это первое улучшение для направленных графов со времён появления Fibonacci Heap в 1987 году.
Участники работы: Тsinghua, Stanford и Max Planck Institute.
Всего 17 страниц.

👉 @PythonPortal

Google выпустила Gemini 3.5 Live Translate — новую модель для голосового перевода в реальном времени.

Поддерживает более 70 языков и начинает переводить практически сразу после того, как вы заговорили. Перевод идёт потоково, пока модель продолжает слушать следующую часть фразы.

Как это работает?

Модель постоянно балансирует между скоростью и качеством перевода. Она одновременно обрабатывает входящую речь, понимает контекст и генерирует перевод без заметных пауз.

В результате задержка составляет всего несколько секунд, а перевод сохраняет темп речи, интонацию и особенности голоса даже в длинных диалогах.

Уже доступно в Google Translate на iOS и Android.

👉 @PythonPortal

⚡️Джуны и мидлы, общий сбор!

Пришел вас порадовать, если вы хотите прокачаться в теме параллелизма.
 
В школе Python разработки Pytex 16 июня в 19:00 по МСК пройдет открытый урок с Senior-разработчиком Артёмом Шумейко. 

На уроке разберётесь:
🟢почему async/await сам по себе не делает приложение быстрым
🟢где проходит граница между корутинами, потоками и процессами
🟢как защищать базу данных от лавины одинаковых запросов
🟢как работают Single Flight и распределённые блокировки
🟢как координировать несколько воркеров при работе с внешними API
🟢как использовать очереди и батчинг событий, чтобы не увеличивать latency
🟢как правильно выносить тяжёлые операции в фоновые задачи

Посмотрите на реальные проблемы, которые возникают в проде под нагрузкой, и на паттерны, которые используют команды для их решения.

ЗАПИСАТЬСЯ НА ОТКРЫТЫЙ УРОК

Это абсолютно бесплатно, поэтому регистрируйтесь и качайте харды ⬆️

А больше про параллелизм в Python читайте в этом канале

В Python есть несколько способов получить MAC-адрес компьютера. Вот один из них:

#Python

👉 @PythonPortal

Foundations of Computer Science от Alfred Aho и Jeffrey Ullman доступна бесплатно онлайн.

Классический учебник по информатике, который охватывает:

• конечные автоматы
• формальные языки
• теорию вычислений
• основы алгоритмов и вычислительных моделей

Хорошая отправная точка для тех, кто хочет разобраться в фундаментальных концепциях Computer Science, лежащих в основе компиляторов, языков программирования и теории вычислений.

Книга:
http://infolab.stanford.edu/~ullman/focs.html

#computerscience #book #theory #cs

👉 @PythonPortal

Часто вижу, как люди говорят, что в IT невозможно войти без дорогих курсов.

При этом огромное количество качественных материалов доступно бесплатно:

📚 Computer Science
https://github.com/ossu/computer-science
📚 Data Structures & Algorithms
https://github.com/jwasham/coding-interview-university
📚 System Design
https://github.com/donnemartin/system-design-primer
📚 Web Development
https://github.com/TheOdinProject/curriculum
📚 Frontend / Backend / DevOps / Cloud
https://github.com/kamranahmedse/developer-roadmap
📚 Data Engineering
https://github.com/DataTalksClub/data-engineering-zoomcamp
📚 Machine Learning & AI
https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners
📚 MLOps
https://github.com/DataTalksClub/mlops-zoomcamp
📚 Cybersecurity
https://github.com/OWASP/CheatSheetSeries
📚 Linux
https://github.com/trimstray/the-book-of-secret-knowledge
📚 Free Programming Books
https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books

Если у тебя есть интернет и немного свободного времени, можно бесплатно изучить компьютерные науки, алгоритмы, системный дизайн, DevOps, облака, безопасность и машинное обучение.

Сейчас дефицит не в информации. Дефицит в том, чтобы регулярно открывать эти репозитории и действительно по ним заниматься.

👉 @PythonPortal

Google опубликовала бесплатное руководство по масштабированию ИИ-моделей и работе с GPU.

📘 How to Scale Your Model
https://jax-ml.github.io/scaling-book/
📘 How to Think About GPUs
https://jax-ml.github.io/scaling-book/gpus/

В материалах разбираются принципы масштабирования моделей, устройство GPU, вычислительные ограничения, пропускная способность памяти, параллелизм и другие темы, которые пригодятся при обучении и запуске современных ИИ-моделей.

Полностью бесплатно и доступно онлайн.

👉 @PythonPortal

Скорость и продуктивность: +100

👉 @PythonPortal

Если ты давно используешь Claude Code или Codex для разработки проектов, стоит попробовать Trellis.
Назвать его самым близким к «памяти проекта для ИИ» решением на сегодняшний день — не преувеличение.

Многие замечают, что со временем ИИ начинает работать менее надёжно. Обычно первым делом пытаются перейти на более мощную модель или писать ещё более длинные промпты. Но проблема часто не в модели. Каждый новый запуск начинается практически с чистого листа: структуру проекта, соглашения по именованию, выбранный стек технологий и текущее состояние работы приходится объяснять заново.

Trellis решает эту проблему на уровне проекта.

Он создаёт каталог .trellis/, где хранит правила команды, задачи, прогресс и накопленные знания о проекте. Всё это коммитится в репозиторий вместе с кодом. Когда ИИ подключается к работе, он сначала читает эти данные и сразу понимает, какие правила соблюдать, на каком этапе находится проект и над чем нужно работать дальше.

По сути, проект получает собственную долговременную память. Передача задач между сессиями перестаёт быть болезненной, независимо от того, какой агент продолжает работу.

Причём Trellis — это не просто хранилище контекста. Он предлагает полноценный рабочий процесс: сначала уточнение требований, затем реализация, после этого самопроверка по правилам проекта и тестам, а в конце сохранение нового опыта обратно в проект для будущих сессий.

Есть и менее известные возможности.
Для сложных задач Trellis может самостоятельно разбивать работу на подзадачи и запускать несколько параллельных ИИ-агентов без конфликтов между ними.

В командной разработке правила, созданные одним разработчиком, автоматически начинают применяться всеми агентами остальных участников команды. Новые разработчики получают единый контекст практически без дополнительной настройки.
Trellis не привязан к конкретному инструменту. Он поддерживает 14 платформ для ИИ-разработки, включая Claude Code, Codex, Cursor и другие.

Использовать ИИ без дополнительной памяти — примерно как каждый день нанимать нового умного подрядчика, который ничего не помнит о вчерашней работе.

С Trellis ИИ начинает работать так, будто у проекта появилась команда, которая помнит накопленный опыт и придерживается общих правил.

Open Source-проект. На данный момент — более 9000 звёзд на GitHub и свыше 5000 загрузок в неделю.
GitHub: https://github.com/mindfold-ai/trellis

👉 @PythonPortal

Это исследование хорошо ложится на опыт любого, кто активно работает с Claude Code, Codex или другими агентами.

Оно смотрит не на бенчмарки, а на реальную работу в разработке:

как именно AI-агенты раздражают разработчиков в живых сессиях.

Авторы проанализировали 20 574 сессии (IDE и CLI). “Фейл” они определили не как падение кода, а как моменты, когда разработчик начинает исправлять, прерывать или спорить с агентом.

Картина довольно приземлённая. Чаще всего проблема не в том, что код не работает. Проблема в том, что агент нарушает явно заданные ограничения.

Ты пишешь: “не трогай этот файл”, “пока ничего не меняй”, “сделай минимальные правки” — он всё равно лезет дальше.
Просишь объяснить проблему — он параллельно начинает менять код.
Говоришь проверить всё перед финальным ответом — он рапортует успех до запуска проверок.

Есть интересное разделение:

CLI-агенты чаще нарушают границы, потому что им дают длинные, слабо ограниченные задачи.
IDE-агенты чаще делают локальные ошибки, потому что работают как плотный “копилот” и постоянно правят код в мелких итерациях.

Самое неприятное в этих сбоях — они редко ломают систему сразу. Они просто съедают время и доверие. Приходится постоянно перепроверять: понял ли он задачу, не вышел ли за рамки, реально ли он что-то проверил.

Это хорошо совпадает с практикой: утомляет не столько генерация кода, сколько постоянный контроль над тем, не уехал ли агент в сторону.

И отсюда простой вывод. Улучшение агентов — это не только про качество кода. Это про соблюдение границ, понимание намерений и честную отчётность о прогрессе.

Главная проблема тут не в скорости написания кода. А в том, сколько времени уходит на разбор того, что он “написал не туда”.

👉 @PythonPortal

Этот инструмент проверяет производительность всего сайта.

Он сканирует все страницы и выставляет оценку каждой из них.
Что-то вроде Lighthouse, но с обзором всего сайта целиком.

Запуск:

npx unlighthouse --site <ваш-сайт>

👉 @PythonPortal

Python Docker Tutorials

На этой странице собраны все руководства по использованию Docker с Python.

https://realpython.com/tutorials/docker/

👉 @PythonPortal

Матрицы Дирака (чаще называемые гамма-матрицами) — это набор матриц, введённых Полем Дираком при создании уравнения Дирака.

Они играют ключевую роль в квантовой механике и квантовой теории поля, особенно при описании частиц со спином 1/2, таких как электрон.

Paul Dirac — один из крупнейших физиков-теоретиков XX века. Он внёс фундаментальный вклад в развитие квантовой механики и квантовой электродинамики и считается одним из основателей современной теоретической физики.

Работы Дирака привели к появлению релятивистской квантовой теории электрона и предсказанию существования антиматерии задолго до её экспериментального обнаружения.

👉 @PythonPortal