Полтора месяца модель водила саму себя за нос: утечка на 3.5 часа вперёд — и как её вычислили

Классика ML на временных рядах: на истории всё летает, в реальности — днище. У нас вышло ровно так же. Модель подглядывала в будущее на 3.5 часа, а виноват кривой ресемплинг 4-часовых свечей.

Дальше раскладываем по частям, из чего такая утечка вообще собирается, как поймать её математикой позиционного теста, и отдаём сниппет, который прикрывает от похожих грабель.

Читать далее

👉 About Python

Нечеткая логика в ИБ: сокращаю очередь уязвимостей в 7,5 раза, сравниваю с CVSS, EPSS и методикой ФСТЭК

Автор опять вытаскивает на свет старый добрый парадокс кучи. Лежит себе гора песка. Убрал одну песчинку — гора как гора. Убрал ещё — всё ещё гора. Но если таскать песчинки по одной и без остановки, рано или поздно кучей это уже не назовёшь, а где именно проходит граница — размыто наглухо. Кто-нибудь может взять и постановить: мол, куча начинается с трёх песчинок. Надо ли так делать? Автор не считает.

Такие парадоксы ломают привычную логику в хлам и заставляют шевелить извилинами: какие ещё условия сюда дописывать.

Читать далее работу студента: habr.com/ru/articles/1081470

👉 About Python

Кто-то задумался: а все ли правда охотятся за AI-инженерами? Спойлер заранее: 84% вакансий про ИИ молчат.

Чел спарсил hh.ru (LLM, понятно, тоже подтянул) — выгреб все активные вакансии по России из 25 категорий раздела «Информационные технологии». На выходе — 34 053 штуки.

Потом прикинул, в скольких вообще хоть словом обмолвились про языковые модели и всё, что рядом: LLM, GPT, RAG, агенты, промпты, Cursor, LangChain, GigaChat и ещё пару десятков терминов. Отдельно глянул, сколько разобрал по полному тексту описания: 853 вакансии.

Узнать правду

👉 About Python

Сто ИИ-репо на GitHub, которые в 2026-м на высоте

Сотня лучших ИИ-репозиториев GitHub за 2026-й — одним списком.

👉 About Python

Утро. Админ стоматологии открывает расписание и видит классику: пациент слился с приёмом на 10:00. Ближайшее свободное окно у этого врача — аж вечером. Часы простаивают, врач сидит без дела. А в листе ожидания почти наверняка есть человек, который на это время залетел бы с радостью — нужно лишь, чтобы кто-то ему об этом сказал.

Почти каждый пятый пациент до кабинета не доходит. Обзвон руками — долго и без толку, а дырку в расписании надо закрыть быстро, пока она ещё актуальна.

Дальше разберут, как автоматизировать запись к стоматологу: голосовой робот МТС Exolve сам наберёт пациента, предложит перенести визит и запишет изменения в расписание. Читать далее

👉 About Python

У крымскотатарского не было ни одного датасета. От слова совсем. А спустя несколько месяцев на одной домашней видеокарте уже пахали распознавание речи — рабочее, с WER 0.3463 → 0.1701 — и синтез, который вслух одолел целую книгу: шестнадцать глав, 1 час 58 минут звучания.

Само обучение моделей сожрало считаные часы. Всё остальное время ушло на данные, проверки и выяснение того, какие из собственных замеров врут. Вот про эту вторую часть автор и хочет поговорить — она тащится на любой язык, а первая нет.

Теперь о том, чего в статье не будет. Ни конкретных источников аудио, ни договорённостей с правообладателями, ни точных рецептов пайплайна, ни внутренних скриптов. Зато будут метрики, порядки величин, методология проверки и грабли.

Читать далее

👉 About Python

Беги за солнцем

Топаем через мрачный цех. Свет мигает, где-то капает вода, а из маленькой дырки в трубе со свистом вырывается пар. Древние пульты заросли пылью, копотью и паутиной. Проходишь мимо пультовой — и ловишь аромат сигарет с кофе. Вечные спутники смены, никуда от них не деться. Слева, метрах на десяти, гудят котлы. Звук такой, будто Роковая гора в самом сердце Мордора решила порычать.

Вся дорога пропитана хтоническим ужасом. Не хватает только личного Фредди Крюгера или Джейсона Вурхиза. Ну, ночью тут всякое может быть.

И вот оно — наше место «жертвоприношений»: класс-тренажёр, где готовят операторов ТЭЦ. За стеной цех с четырьмя энергетическими котлами БКЗ, за окном минус 35, а впереди две недели: поставить софт, всё наладить, ввести в эксплуатацию и обучить инструкторов. Хотя эта техника с красивыми картинками на экране тут вроде бы смотрится чужеродно…

Читать далее

👉 About Python

Два маршрута, два сценария: лидерство глазами тимлидов разных поколений

256-й день года — это про тех, кто возится с кодом. Со своим или с чужим, неважно.

Но вот человек дотянул до тимлида. И что дальше? Уходить с головой в процессы или можно тащить и лидерство, и код одновременно?

Мы разложили этот вопрос с двумя тимлидами — очень разными. Их опыт на двоих накрывает всю историю профессии целиком.

Читать далее

👉 About Python

Сон, Хайнлайн и дурацкие приколы: 5 неочевидных трюков, чтобы не свалить из Data Science

Как удержаться в Data Science, когда мотивация сдохла, формулы вгоняют в ступор, а мозг уже просит пощады? Автор рассказывает про пять приёмов, что реально зашли ему за десять месяцев обучения: от сна и мутных мнемоник до Хайнлайна и истерик по расписанию.

Читать далее

👉 About Python

Телефония на своих железках: SMS через GSM‑шлюз и звонки из FreePBX прямо в Telegram

Человек купил GoIP — просто хотел разобраться, как эта телефония живёт на собственном железе. А в итоге наклепал три проекта: сервер под GSM-шлюзы, клиент, который тянется из одной кодовой базы сразу на Android, iOS, десктоп и в браузер, и ещё шлюз — через него внутренние номера FreePBX звонят в Telegram обычными звонками.

Читать далее

👉 About Python

😂 «Ну стань вайбкодером», — говорили они

Утра доброго! И день чтоб норм ☕️

👉 About Python

Реальные истории IT-найма 2026

Кто-то прогнал через себя 106 тысяч вакансий и прошёлся по графикам: питонисты там оказались аж на 18-й строчке, а верхушку заняли HR. Цифры — дело хорошее, только вся эта статистика остаётся статистикой ровно до момента, пока рядом не появится живой человек со своей конкретной историей.

Вот и запустили сбор настоящих историй про найм в айти. И, если верить автору, творится там полный ад. Сегодня без графиков — только истории, и они честнее любых цифр.

Читать далее

👉 About Python

Ну-ка угадай, кто по ту сторону вебки: живой человек или рендер. Дипфейки тихо переписывают найм в ИТ (и не только)

Собес давно перестал быть просто болтовнёй про опыт — всё чаще это готовый вектор для кибератаки. Атакующие лепят дипфейк и спокойно выдают себя то за реального кандидата, то за рекрутера. А иногда и просто подсовывают малварь под видом тестового: прилетает «безобидный» код или пакет-зависимость, запускаешь — и на устройстве уже сидит вредонос.

В Beeline Cloud решили разобрать, какими методами орудуют фейковые соискатели и рекрутеры, как вычислить гада «по ту сторону резюме» и где тут вообще ИИ.

Читать далее

👉 About Python

Найм подыхает. Так, может, пилить своё теперь не такой уж и бред?

У автора последнее время мутное состояние — где-то между усталостью и выгоранием. Привычный мир разработки утекает прямо из-под ног, а новый ещё толком не собрали, и остаётся только гадать, каким он вообще окажется. Непонятно, какие скиллы будут в цене через год, как теперь мерить собственную работу и куда грести дальше.

И чем дольше автор на это смотрит, тем чаще проскакивает мысль: а может, в нынешних реалиях своё дело — уже не такой риск, как казалось раньше.

Читать далее

👉 About Python

Как я перетащил 7 000 треков из Яндекс Музыки в Spotify — при том что у одной API нет, а вторая закрутила гайки с квотами

Семь тысяч лайков, сотня плейлистов. И ни один сервис-переносчик не вывез: у Яндекс Музыки API отсутствует как класс, а Spotify с 2025 года в Extended quota пускает только юрлиц с 250k MAU, остальным же выдаёт суточный лимит и не жужжит.

Автор копает, почему посредники складываются, и выкатывает код: лог прогресса с fsync, вменяемая обработка 429 без urllib3, сопоставление треков по длительности вместо первого попавшегося результата поиска, плюс три бага, из-за которых данные тихо утекали прямо по ходу дела.

Читать далее

👉 About Python

Вебхук ЮKassa глотал payment.succeeded без вопросов. Подделать оплату брони — один curl, и готово

Разбираю находку из тех-аудита сервиса по аренде тачек: ручка /payments/webhook/yukassa вешала на бронь статус «оплачено», опираясь всего на одно поле из тела запроса. А тело это прилетает от клиента, не от банка.

Аудит датирован 5 июля 2026, фикс влили 8 июля — показываю код до и после, тесты и то, что чинить в этом же PR мы сознательно не стали.

Читать далее

👉 About Python

PyCoder's Weekly #752 — 15 сентября 2026

Дэниел Лемир ломает миф про множества и словари: «да там же O(1)» — это правда ровно до тех пор, пока контейнеры мелкие. Пейтон Грин разжёвывает property-based тестирование через Hypothesis — и подменяет сам вопрос: не «что бы такое подать на вход?», а «какой инвариант обязан выполняться всегда?». Ещё в выпуске: превью ленивых импортов в Python 3.15 (тяжёлые модули подгружаются отложенно, старт ускоряется, но какие-то импорты всё равно остаются обязательными), отчёт про инцидент с ошибками хостинга файлов на PyPI и добровольцы в рабочую группу Django по фандрайзингу.

В статьях и туториалах: Q()-объекты в Django, портрет создателя Python Гвидо ван Россума, интерпретатор Python на 1024 байтах, чтение __dict__ в связке с деоптимизацией доступа к атрибутам, вменяемое окружение для разработки, разбор 88 975 вакансий с Hacker News за 2012–2026, функции таймера в Python и прототип нового CLI для Wagtail.

Дальше проекты: django-ox (бэкенд задач Django на базе БД), import-linter (правила для импортов), Plotext 6 (графики, изображения и видео прямо в терминале), deployproof (мутационное тестирование AST и сканирование учётных данных) и dbmask (поиск и маскирование чувствительных данных). По событиям: Real Python Office Hours 16 сентября, PyCon Cameroon 17–20 сентября, а также PyData Bristol, Python Leiden User Group и PyLadies Dublin 17 сентября. Подробнее: https://pycoders.com/issues/752

👉 About Python

Не только PyTorch: о чём на самом деле новая книга Лоуренса Морони

Свежая книга Лоуренса Морони — «Искусственный интеллект и машинное обучение для программистов в PyTorch» — по названию выглядит тоскливо. Чувство такое, будто тебе опять подсунули очередной учебник по ИИ на Python: сперва чуть теории, дальше классы, потом ещё классы, потом совсем уж базовые классы — и по ходу дела читателя гарантированно срубает в сон.

Только фиг там. Морони собрал совсем не это. Стартует он как будто с обычного руководства по PyTorch, к середине разгоняется в практикум по NLP и Transformer, а под конец выдаёт почти полноценный тур по современному генеративному AI. И как он это провернул?

Читать на Habr

👉 About Python

Сорок заходов ревью на код, который вроде бы уже отревьюили: что два ИИ-ревьюера нарыли друг за другом

skillmem прошёл через два независимых ревью, и автор считал, что там всё чисто. А дальше две модели с разных сторон — Claude и GPT — сорок кругов подряд грызли его враждебно, и каждую находку они были обязаны воспроизводить командой.

На выходе: шесть P1 и около двадцати пяти P2 в коде, который «уже был отревьюен». Главный урок: каждый второй фикс тащил за собой регрессию, и выловить её выходило только на следующем раунде.

Читать далее

👉 About Python

Задолбалась шерстить вакансии в телеге — и запилила себе агрегатор

Искала работу и каждый день прогоняла по 50+ постов из кучи каналов. Толку — годных вакансий от силы десяток. Одна и та же позиция висит сразу в четырёх каналах, а половина ленты — курсы и бесконечные «ищу работу». Фильтров ноль. Платить за готовый агрегатор не хотелось.

Сделала свой — и его легко подогнать под любую роль. Скрипт читает папку с каналами в Telegram, выкидывает всё, что не вакансия, вытаскивает компанию, грейд, город и зарплату, склеивает дубли и раз в сутки публикует одну страницу с фильтрами на GitHub Pages. По деньгам — ноль, ключи требуются только от Telegram.

Читать далее

👉 About Python