Тернарный оператор в действии

Что выведет код? 💣

✈️ Python Ninja

Как распаковать кортеж, список и объект range с помощью одной звёздочки в Python.

✈️ Python Ninja

NVIDIA представила и открыла исходный код NOOA — нового фреймворка для создания ИИ-агентов.

Его главная идея — описывать агента как один Python-класс, а не разносить логику по промптам, схемам инструментов, колбэкам и графам выполнения.

В NOOA:
• методы — это действия агента;
• поля — его состояние;
• docstring становятся промптами;
• тип возвращаемого значения задаёт контракт ответа.

Самая интересная особенность — «пустые» методы. Если тело метода содержит только ..., его реализацию во время выполнения генерирует LLM. Если внутри есть обычный Python-код, он выполняется без участия модели. Так в одном классе сразу видно, где модель может принимать решения, а где поведение полностью детерминировано.

Ещё одна сильная сторона — работа с данными. Если методу передать список из 100 элементов, модель увидит только имя переменной, её тип, размер и несколько элементов с начала и конца. Все данные остаются в памяти процесса, а модель взаимодействует с ними через код, который пишет на лету. Благодаря этому ограничения начинают определяться не размером контекстного окна, а ресурсами машины, на которой выполняется код.

По словам NVIDIA, на SWE-bench Verified с GPT-5.5 NOOA набирает 82,2% против 78,6% у OpenCode, используя примерно вдвое меньше обращений к модели и токенов.

Статья: http://arxiv.org/abs/2607.20709
Репозиторий: http://github.com/nvidia-nemo/labs-OO-Agents

✈️ Python Ninja

АЙТИШНИКИ БЕСПЛАТНОЕ ОБУЧЕНИЕ сборник курсов, инструментов и книг

Проект «TERMINAL» стал крупнейшей библиотекой бесплатного образования. В одном канале собраны курсы, книги, полезные инструменты и практические тренажёры для всех разработчиков

🎓 Практические курсы и задания

🪽 Книги и статьи известных авторов

😮‍💨 Полезные инструменты и ресурсы

🌟 IT-новости и инсайды

Обучение по всем направлениям: SQL, Python, Frontend, PHP, C++, Golang, GIT, Linux, QA, Java, Vibe-coding, Infosec и др.

Ценишь знания, подпишись: Terminal_tg

NVIDIA открыла исходники Голосовые ИИ больше никогда не будут прежними

Nemotron VoiceChat — первый открытый голосовой агент, который вызывает любые инструменты в реальном времени.

• Общается естественно, почти без пауз, и поддерживает эмоциональную речь.
• Позволяет перебивать себя прямо во время ответа с задержкой всего 480 мс
• Вызывает инструменты: поиск в интернете, календарь и другие сервисы.
• Поддерживает мультимодальность.
• Настройка стиля и голоса.
• Обучен на 550 тысячах часов.

Универсальный голосовой ИИ-агент для самых разных задач 💻

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

🐍 Потокобезопасность в Python: гайд на использование Lock и другие методы — https://realpython.com/python-thread-lock/

✈️ Python Ninja

«Introduction to Machine Learning» — ещё один бесплатный учебник по машинному обучению объёмом около 600 страниц, который делает акцент на глубоком математическом понимании предмета.

Книга начинается с математической базы, необходимой для дальнейшего изучения: линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей, матричного анализа и методов оптимизации. Затем разбираются основные алгоритмы обучения с учителем: линейная и логистическая регрессия, метод ближайших соседей, деревья решений, случайные леса, бустинг и нейронные сети.

Значительная часть книги посвящена вероятностным и генеративным моделям. Рассматриваются методы Монте-Карло, графические модели, байесовские сети, вариационные методы, нормализующие потоки, вариационные автокодировщики (VAE) и генеративно-состязательные сети (GAN).

В заключительных главах обсуждаются кластеризация, метод главных компонент (PCA), обучение на многообразиях и теоретические оценки способности моделей к обобщению.

На мой взгляд, это отличный справочник для тех, кто хочет получить широкое представление о машинном обучении и разобраться в математике, лежащей в основе ключевых методов, а не воспринимать их как «чёрный ящик».

https://arxiv.org/pdf/2409.02668

✈️ Python Ninja

Это важно: OpenAI запускает Agent Plugins.

Открытый стандарт для упаковки навыков и MCP-серверов в единый пакет, который можно использовать в разных клиентах.

Стандарт поддерживают AWS, Cursor, GitHub, Microsoft, Vercel и другие.

https://github.com/agentplugins/agent-plugins-spec

✈️ Python Ninja

Этот проект позволяет бесплатно запускать AWS локально.

Без аккаунтов и каких-либо обходных схем. Отлично подходит для практики.

Называется Floci и поддерживает 69 сервисов, включая S3, SQS, Lambda, DynamoDB и RDS.

http://github.com/floci-io/floci

✈️ Python Ninja

Наткнулся на весьма неплохой гайд на Хабре для новичков Pytest

Если давно хотел разобраться, что за зверь этот pytest и с чего начать, — вот тот самый материал. Минимум занудства, максимум пользы: фикстуры, метки, примеры, лайфхаки

После прочтения реально хочется пойти и написать свой первый тест 💪

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Rio — это Python-фреймворк для создания сайтов и приложений с компонентами в стиле React, но без необходимости писать HTML, CSS или JavaScript.

— всё приложение пишется на Python, отдельный фронтенд-стек не нужен;
— есть готовые компоненты, из которых можно собирать собственные элементы и целые приложения;
— работает локально и в браузере;
— есть туториал, примеры и документация для быстрого старта.

https://github.com/rio-labs/rio

✈️ Python Ninja

Директор по исследованиям Google написал корректор орфографии всего в 21 строку Python.

Питер Норвиг сделал его как простой пример того, как работает вероятностное исправление опечаток.

Скрипт генерирует слова, отличающиеся на одно или два изменения, а затем выбирает наиболее вероятный вариант на основе корпуса текста.

✈️ Python Ninja

«The Mathematics of Bitcoin» — короткая работа, которая разбирает Bitcoin с математической точки зрения.

В ней используются теория вероятностей, случайные процессы, мартингалы, комбинаторика и специальные функции, чтобы исследовать механизмы протокола Bitcoin.

В частности, авторы разбирают вероятность двойной траты, прибыльность майнинга, генерацию блоков, стратегии майнеров и устойчивость протокола.

Если хочется копнуть глубже, ещё рекомендую «Bitcoin and Cryptocurrency Technologies» от Принстонского университета. Это уже гораздо более широкое введение в криптографические хеш-функции, цифровые подписи, консенсус, Proof of Work, майнинг, транзакции, анонимность, безопасность и систему стимулов в криптовалютах.

Сохраните обе работы в закладки. Это хорошие материалы, если интересно разобраться в математике и технических механизмах Bitcoin.

The Mathematics of Bitcoin:
https://arxiv.org/pdf/2003.00001

Bitcoin and Cryptocurrency Technologies:
https://d28rh4a8wq0iu5.cloudfront.net/bitcointech/readings/princeton_bitcoin_book.pdf

✈️ Python Ninja

Кто-то выложил в открытый доступ Python-скрапер для Google Flights.

Он собирает цены на билеты, расписания и данные для бронирования по более чем 180 странам, используя строготипизированные схемы и Protobuf, закодированный в Base64.

GitHub:
https://github.com/AWeirdDev/flights

✈️ Python Ninja

Хотите узнать, сколько ядер у вашего процессора с помощью Python? Для этого можно использовать модуль multiprocessing.

👉 @PythonPortal

Не нарушайте принцип единственной ответственности SRP.

Функция должна делать одну вещь, делать её хорошо и заниматься только ей.

Здесь функция делает слишком много:

def calculate_final_total(
    price: float,
    quantity: int,
    discount_rate: float,
    tax_rate: float
) -> float:
    subtotal = price * quantity

    discounted_amount = subtotal * (1 - discount_rate)

    final_total = discounted_amount * (1 + tax_rate)

    return final_total

Проблема в том, что расчёт суммы, скидки и налога объединён в одном месте. Любое изменение одного из этапов может затронуть всю функцию.

Лучше разделить логику на небольшие функции:

def calculate_subtotal(price: float, quantity: int) -> float:
    return price * quantity

def apply_discount(subtotal: float, discount: float) -> float:
    return subtotal * (1 - discount)

def calculate_tax(amount: float, tax_rate: float) -> float:
    return amount * (1 + tax_rate)

Так намного лучше.

Небольшие функции с одной конкретной задачей проще покрывать юнит-тестами: у них меньше зависимостей и реже нужны моки.

Плюс такие компоненты проще переиспользовать в других частях приложения или пайплайна, не подтягивая лишнюю логику.

Поэтому держите функции простыми и сфокусированными. Одна функция — одна ответственность.

✈️ Python Ninja