Вышел Mojo 1.0 — и это не просто ещё один язык

Python давно закрепился как стандарт в машинном обучении, анализе данных и научных расчётах. Но как только проект упирается в тяжёлые вычисления, его скорость превращается в реальный тормоз.

Именно эту боль и решает Mojo. Синтаксис почти как у Python — переучиваться не придётся, но под капотом всё устроено иначе: язык заточен под производительность и работу с железом на низком уровне.

По сути, ты пишешь привычный код, а получаешь скорость, близкую к системным языкам. Для ML-проектов и вычислительно сложных задач это может стать серьёзным апгрейдом.

Подписывайся, чтобы не пропустить — разборы новых языков и инструментов здесь выходят регулярно

#Mojo #Python #ML

Дорожная карта: как стать инженером-робототехником

Если хочется собрать путь от нуля до реальных роботов — вот порядок, в котором стоит качать навыки:

• База: Python и C++, плюс математика — линейная алгебра, матанализ, теория вероятностей
• Железо: электроника (датчики, двигатели, питание) и встраиваемые системы — микроконтроллеры, RTOS
• Управление и механика: ПИД-регуляторы, устойчивость, кинематика, динамика, CAD
• Софт: Linux (терминал, сети, отладка), ROS 2, симуляция в Gazebo и Isaac Sim

Дальше — самое интересное:

• Восприятие → компьютерное зрение, лидары, объединение данных с датчиков
• Локализация → фильтры Калмана, SLAM
• Планирование → A*, RRT, построение траекторий
• Манипуляторы → обратная кинематика, захват объектов
• ИИ → обучение с подкреплением

Финал — собственные дроны, роверы и роботизированные руки, автономность по цепочке «восприятие → планирование → управление», запуск на борту через периферийные вычисления и выход в промышленную робототехнику с ПЛК.

#робототехника #ROS #Python

📚 Книга по Go и микросервисам

Если тебе нужен не сухой учебник, а практика — стоит присмотреться к книге Юлии Поповой. Тут разбирается создание четырёх микросервисов с нуля, и это отличный способ перевести теорию в рабочие навыки.

Главная фишка: материал рассчитан на уверенных джунов, а не на тех, кто впервые открыл редактор. Вместо оторванных от жизни примеров — четыре готовых сервиса с подробным разбором архитектуры и кода на 320 страницах.

Отличный заход для Go-разработчиков, которые уже освоили синтаксис и хотят понять, как всё это собирается в реальные проекты и по каким принципам строятся микросервисы

Мечтаешь сорваться к морю, но не знаешь, куда и за сколько? Загляни к нам за проверенными маршрутами и дешёвыми билетами — здесь отдых мечты становится реальностью.

#Go #микросервисы #backend

OpenShift Origin — это Kubernetes, но с батарейками в комплекте

Если нужен K8s с готовым набором корпоративных инструментов, а не голый кластер, на который потом неделями навешиваешь обвязку — стоит присмотреться. Это открытая версия платформы от Red Hat, которая превращает обычный Kubernetes в полноценную среду для разработки и продакшена.

Что едет из коробки:

• веб-интерфейс для управления кластером
• готовые CI/CD-конвейеры
• встроенный мониторинг
• шаблоны приложений
• корпоративная безопасность и разграничение доступа

Отличный вариант для команд, у которых нет ресурсов, чтобы вручную собирать всю инфраструктуру вокруг K8s. Меньше рутины на настройке — больше времени на сам продукт.

#Kubernetes #OpenShift #DevOps

Автозаполнение инпута через <datalist>

Мало кто пользуется этим тегом, а зря. <datalist> хранит набор опций (<option>), которые всплывают подсказками для поля ввода. Пользователь выбирает вариант — и значение подставляется в связанный <input>.

Главное отличие от <select> в свободе выбора:

▪️ select — жёсткий список, ввести своё значение нельзя
▪️ datalist — это подсказки: можно выбрать из списка или напечатать что угодно вручную

По сути получаешь автодополнение на чистом HTML, без единой строчки JS. Удобно для поиска, форм и полей с частыми вариантами.

#HTML #frontend #datalist

Python + ИИ в 2026: как реально работать с кодом через нейросети

AI-ассистенты вроде ChatGPT, Claude и Cursor уже давно не игрушка — они пишут, чистят и отлаживают код быстрее, чем ты успеваешь открыть Stack Overflow. Но чтобы это работало, важно понимать, где им можно доверять, а где нет.

Что стоит перекладывать на AI:

• Генерация кода — черновой каркас функции по описанию задачи
• Ревью и рефакторинг — поиск узких мест и упрощение логики
• Отладка — разбор ошибок и трассировка стектрейса
• Тесты — заготовки под pytest и покрытие граничных случаев

Главный принцип прост: чем точнее промпт и контекст, тем меньше правок потом. AI-агенты хороши как ускоритель, но финальное решение всё равно за тобой — проверяй логику и не запускай в прод то, что не понял сам.

#Python #ИИ #Cursor

Появился GenOffice — бесплатная и открытая альтернатива офисному пакету Microsoft, которая при этом не уступает по функциям.

Программа сама редактирует документы, PDF, таблицы и презентации, показывает все изменения в реальном времени и умеет откатывать правки. Главная фишка — вы выбираете, какой ИИ будет работать под капотом: GPT, Claude, Gemini или DeepSeek на выбор.

Все файлы (.docx, .xlsx, .pptx) обрабатываются локально — данные никуда не уходят на чужие серверы. По сути это замена Word, Excel и PowerPoint в одном инструменте, а исходный код полностью открыт.

Подписывайся, чтобы не пропустить такие находки — здесь регулярно разбираем полезные инструменты для работы и кода.

#GenOffice #opensource #AI