Больше никаких ожиданий: зеркало PyPI на GitVerse! ⚡️
Python‑пакеты теперь на российской платформе GitVerse, а это значит — скорость и стабильность вышли на новый уровень.
Зависимости стали быстрее, а пайплайны больше не завязаны на доступность внешнего PyPI — звучит как мечта!
Смотрите, как подключить зеркало, тестируйте и ставьте его как основной источник или держите как резерв!
Python‑пакеты теперь на российской платформе GitVerse, а это значит — скорость и стабильность вышли на новый уровень.
Зависимости стали быстрее, а пайплайны больше не завязаны на доступность внешнего PyPI — звучит как мечта!
Смотрите, как подключить зеркало, тестируйте и ставьте его как основной источник или держите как резерв!
Один из лучших вводных материалов по прикладной линейной алгебре, который мне попадался.
Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами:
• подгонка данных
• машинное обучение
• оптимизация
• обработка изображений
• системы управления
Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science.
PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf
Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами:
• подгонка данных
• машинное обучение
• оптимизация
• обработка изображений
• системы управления
Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science.
PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf
Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код
Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.
Причина часто не в модели.
LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.
Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.
На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.
Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.
Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.
Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFHDDppZ
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHDDppZ
Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.
Причина часто не в модели.
LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.
Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.
На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.
Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.
Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.
Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFHDDppZ
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHDDppZ
Будущее софта - это код, который умеет рассуждать
И первый шаг туда всё ещё максимально простой: выучить Python.
freeCodeCamp выкатили большой бесплатный курс, где тебя проводят от базы Python до разработки автономных AI-агентов.
Внутри:
1. основы Python
2. NumPy, Pandas и SQLite
3. REST API, Flask и FastAPI
4. LLM-интеграции
5. ChatGPT, Gemini и HuggingFace
6. инструменты для AI Agents
По сути, это не просто “курс по Python”, а маршрут в современный AI engineering.
https://freecodecamp.org/news/learn-python-and-build-autonomous-agents/
И первый шаг туда всё ещё максимально простой: выучить Python.
freeCodeCamp выкатили большой бесплатный курс, где тебя проводят от базы Python до разработки автономных AI-агентов.
Внутри:
1. основы Python
2. NumPy, Pandas и SQLite
3. REST API, Flask и FastAPI
4. LLM-интеграции
5. ChatGPT, Gemini и HuggingFace
6. инструменты для AI Agents
По сути, это не просто “курс по Python”, а маршрут в современный AI engineering.
https://freecodecamp.org/news/learn-python-and-build-autonomous-agents/