🐙 GitHub показал Project HydraFusion - экспериментальный режим Copilot, который сам собирает лучший сценарий из нескольких.
Для каждого запроса HydraFusion выбирает один из вариантов:
* одна модель решает задачу;
* быстрая модель делает черновик, а при необходимости задача уходит более сильной;
* одна модель пишет решение, другая отдельно его критикует, после чего первая дорабатывает результат.
GitHub тестировал подход на агентных coding-бенчмарках. На TerminalBench 2.1 HydraFusion показал качество на 4,9 п.п. выше Claude Opus 5 при примерно на 67% меньшей расчётной стоимости.
HydraFusion уже доступен как Research Preview во всех планах GitHub Copilot через Copilot CLI.
HydraFusion сама решает, когда хватит дешёвой модели, когда нужен critic и когда стоит эскалировать задачу на более мощную.
https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/project-hydrafusion-frontier-quality-via-multi-model-orchestration/
Для каждого запроса HydraFusion выбирает один из вариантов:
* одна модель решает задачу;
* быстрая модель делает черновик, а при необходимости задача уходит более сильной;
* одна модель пишет решение, другая отдельно его критикует, после чего первая дорабатывает результат.
GitHub тестировал подход на агентных coding-бенчмарках. На TerminalBench 2.1 HydraFusion показал качество на 4,9 п.п. выше Claude Opus 5 при примерно на 67% меньшей расчётной стоимости.
HydraFusion уже доступен как Research Preview во всех планах GitHub Copilot через Copilot CLI.
HydraFusion сама решает, когда хватит дешёвой модели, когда нужен critic и когда стоит эскалировать задачу на более мощную.
https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/project-hydrafusion-frontier-quality-via-multi-model-orchestration/
❤5🔥5👍4🎉2😁1
Настольный радар на Raspberry Pi - с самолётами, кораблями и переговорами диспетчеров
FlightScnr Pi превращает Raspberry Pi и круглый 4-дюймовый сенсорный экран в трекер транспорта. На дисплее - тёмная карта, вращающийся луч и самолёты поблизости. Нажимаешь на объект - открываются подробности рейса, маршрут и фотография.
Что умеет:
* Отслеживать самолёты по данным Flightradar24, adsb.fi или собственного приёмника через dump1090/readsb.
* Показывать суда при подключении источника AIS.
* Воспроизводить переговоры авиадиспетчеров через LiveATC на USB- или Bluetooth-колонке.
* Отображать погоду, осадки, пожары и землетрясения.
* Переключаться между радаром, картой маршрута и часами с погодой.
Настройка и обновления доступны через локальный веб-интерфейс. Для повседневного использования SSH не нужен.
Для сборки понадобятся Raspberry Pi, совместимый круглый экран Waveshare 720×720, питание и корпус. Для выбранных источников данных могут потребоваться API-ключи.
Код доступен по CC BY-NC-SA 4.0 - с ограничением на коммерческое использование. В документации есть инструкции по сборке и установке.
https://github.com/yashmulgaonkar/FlightScnr_Pi
FlightScnr Pi превращает Raspberry Pi и круглый 4-дюймовый сенсорный экран в трекер транспорта. На дисплее - тёмная карта, вращающийся луч и самолёты поблизости. Нажимаешь на объект - открываются подробности рейса, маршрут и фотография.
Что умеет:
* Отслеживать самолёты по данным Flightradar24, adsb.fi или собственного приёмника через dump1090/readsb.
* Показывать суда при подключении источника AIS.
* Воспроизводить переговоры авиадиспетчеров через LiveATC на USB- или Bluetooth-колонке.
* Отображать погоду, осадки, пожары и землетрясения.
* Переключаться между радаром, картой маршрута и часами с погодой.
Настройка и обновления доступны через локальный веб-интерфейс. Для повседневного использования SSH не нужен.
Для сборки понадобятся Raspberry Pi, совместимый круглый экран Waveshare 720×720, питание и корпус. Для выбранных источников данных могут потребоваться API-ключи.
Код доступен по CC BY-NC-SA 4.0 - с ограничением на коммерческое использование. В документации есть инструкции по сборке и установке.
https://github.com/yashmulgaonkar/FlightScnr_Pi
🔥6👍3❤2
Shed Skin переводит ограниченное подмножество Python 3 в оптимизированный C++. На выходе можно получить отдельную программу или модуль расширения, который импортируется в обычный Python-проект.
Типы инструмент выводит автоматически, поэтому аннотации добавлять не обязательно. Но код должен соответствовать ограничениям статической типизации.
Что со скоростью? На наборе из более чем 80 программ авторы получили среднее ускорение в 20 раз относительно CPython 3.14, медианное - в 12 раз. Это результаты конкретных примеров, а не обещание для любого проекта.
Ограничения существенные:
* Поддерживается только часть Python.
* Из стандартной библиотеки доступны около 25 модулей, включая
random и re.* Произвольные сторонние библиотеки использовать нельзя.
* Вложенные функции и переменное число аргументов не поддерживаются.
Проект рассчитан прежде всего на небольшие вычислительные участки кода, которые можно отделить от внешних зависимостей. Для совместимости может потребоваться серьёзный рефакторинг.
В репозитории есть примеры, включая трассировку лучей, шахматоподобные игры и DOOM.
https://github.com/shedskin/shedskin
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤2👍2
🔥 Django
Пример:
Особенно полезно для динамических фильтров:
Но есть ещё более важный момент.
При фильтрации через related models два отдельных .filter() могут привести к двум JOIN и неожиданно изменить смысл запроса.
Это уже может искать одну запись по имени, а другую - по количеству treats.
Если собрать условия в одном .filter() или через Q(), Django использует один JOIN и проверяет условия на одной и той же связанной записи.
Очень полезный приём для сложных QuerySet, динамического поиска и composable business filters.
https://www.better-simple.com/django/2026/09/09/nifty-feature-q-objects/
Q() objects — один из самых полезных инструментов ORM, который многие используют слишком редкоQ() позволяет собирать сложные условия для WHERE, комбинируя их через AND, OR и NOT.Пример:
Pet.objects.filter(
Q(last_given_treats__isnull=True)
| Q(last_given_treats__lte=timezone.now() - timedelta(days=1)),
treats_needed__gt=F("treats_given"),
)
Особенно полезно для динамических фильтров:
q = Q()
for term in search_term.split():
q |= Q(name__icontains=term)
Pet.objects.filter(q)
Но есть ещё более важный момент.
При фильтрации через related models два отдельных .filter() могут привести к двум JOIN и неожиданно изменить смысл запроса.
Species.objects.filter(
pets__name__icontains="meowy"
).filter(
pets__treats_given=0
)
Это уже может искать одну запись по имени, а другую - по количеству treats.
Если собрать условия в одном .filter() или через Q(), Django использует один JOIN и проверяет условия на одной и той же связанной записи.
Очень полезный приём для сложных QuerySet, динамического поиска и composable business filters.
https://www.better-simple.com/django/2026/09/09/nifty-feature-q-objects/
👍5❤4🔥2🎉1