Управление мониторами с Monitor Control 🖥️

Приложение для управления внешними мониторами через системный трей. Позволяет настраивать яркость, громкость и переключать источники входа с плавной анимацией и поддержкой нескольких мониторов.

🚀Основные моменты:
- Управление яркостью и громкостью с анимацией
- Переключение между HDMI, DisplayPort и USB-C
- Поддержка нескольких мониторов
- Современный интерфейс в системном трее
- Автоматическое обновление информации о мониторах

📌 GitHub: https://github.com/Toxblh/Monic

@pythonl

🤖 OpenTrack: Открытая система трекинга движений

OpenTrack — это кодовая база для трекинга движений гуманоидов, использующая MuJoCo для симуляции и поддерживающая многопроцессорное обучение. Проект ориентирован на исследование и разработку в области робототехники.

🚀 Основные моменты:
- Открытый исходный код для трекинга движений
- Поддержка многопроцессорного обучения
- Использует MuJoCo для симуляции
- Реализует различные сценарии обучения

📌 GitHub: https://github.com/GalaxyGeneralRobotics/OpenTrack

⚡️ Python трюк: безопасное завершение потоков через флаг события

Многие просто daemon=True ставят и надеются, что всё само завершится. Но это ломает контроль и может привести к утечкам. Проще и надёжнее — использовать общий Event, чтобы уведомлять потоки о завершении.

import threading
import time

stop_event = threading.Event()

def worker():
    while not stop_event.is_set():
        print("Работаю...")
        time.sleep(0.3)
    print("Останавливаюсь корректно.")

thread = threading.Thread(target=worker)
thread.start()

time.sleep(1.2)
stop_event.set()   # посылаем сигнал остановки
thread.join()
print("Все потоки завершены корректно.")

⚡️ Pytest markers: ускоряем разработку и тестирование

Когда проект растёт — часть тестов становится медленной (ML-тренировка, GPU-инференс, интеграционные проверки).
Pytest позволяет помечать такие тесты и запускать только нужные группы.

В примере:
- @pytest.mark.fast — быстрые юнит-тесты
- @pytest.mark.slow — долгие тесты (например, обучение модели)
- @pytest.mark.gpu — тесты, требующие GPU

Команды:
# Запустить только быстрые
pytest -m fast

# Запустить всё, кроме slow
pytest -m "not slow"

Идеально, когда нужно:
- быстро прогнать код перед пушем
- запускать тяжёлые тесты по расписанию/в CI
- разделить ML-тесты по ресурсам (CPU/GPU)

Используйте маркеры — и ваша разработка станет быстрее и чище 🧪⚙️

#pytest #python #testing #mlengineering #unittesting #devtools

Изучили базу по Python и не знаете, как кодить еще лучше?
✅ Пройдите бесплатный курс по настройке инструментов Python в Академии Selectel.

Рассказываем, что изучать после основ и как не зациклиться на типовых навыках на старте. В программе курса:

🔸 освоим Python-инструменты для упрощения работы с кодом: SonarLint, Myry и другие;
🔸 протестируем библиотеку Tkinter, чтобы создавать приложения с графическим интерфейсом;
🔸 расскажем, как парсить данные с веб-сайтов и закрепить полученные знания на практике.

Все материалы бесплатные. Проходите курс в комфортном темпе в Академии Selectel: https://slc.tl/xc1nq

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFG6QH36

🧠 Дискретные диффузионные модели для генерации текста

Репозиторий предлагает аннотированную реализацию модели дискретной диффузии для генерации текста, основанную на архитектуре "baby GPT" от Андрея Карпаты. Используя подход денойзинга, модель восстанавливает и генерирует текст, обучаясь на примерах, таких как произведения Шекспира.

🚀 Основные моменты:
- Обучение на текстах с использованием дискретных диффузионных моделей.
- Параллельная генерация токенов вместо последовательной.
- Включает математическую основу и адаптацию существующих архитектур.
- Применение к различным наборам данных и настройкам модели.

📌 GitHub: https://github.com/ash80/diffusion-gpt

#python