CNI - это спецификация, определяющая стандартный интерфейс для подключения сетевых плагинов в Kubernetes. Она позволяет расширять сетевые возможности кластера, добавляя такие решения, как Calico, Flannel и Cilium.
#полезное 🛞Django-Tastypie — это библиотека для создания REST API в Django, которая упрощает процесс работы с данными, сериализацией и аутентификацией!
Она поддерживает различные форматы данных (JSON, XML, YAML), позволяет работать как с SQL, так и NoSQL базами и предоставляет встроенные инструменты для фильтрации, сортировки и пагинации запросов. Tastypie минимизирует необходимость написания повторяющегося кода, позволяя разработчикам быстро создавать мощные API. Гитхаб
Pod Network - это виртуальная сеть, которая соединяет Pod-ы внутри кластера. Она позволяет Pod-ам взаимодействовать друг с другом без необходимости ручной настройки маршрутизации.
Если тебе всегда было интересно, как работает GPT под капотом — в этом проекте автор реализует минималистичную версию GPT на PyTorch всего в ~300 строк.
Он показывает:
🟠 архитектуру трансформера, обучение с нуля и генерацию текста.
Также рекомендую глянуть этот проект, если хочешь разобраться в работе LLM
#полезное 😵💫Robyn — это асинхронный веб-фреймворк для Python, который использует Rust для высокой производительности!
Он позволяет создавать быстрые веб-приложения, сочетая удобный API на Python с низкоуровневыми оптимизациями Rust. Robyn поддерживает асинхронные обработчики запросов, масштабируемую обработку соединений и удобную маршрутизацию, что делает его отличным выбором для высоконагруженных сервисов. Гитхаб
#полезное 👋DeepMesh – это исследовательский проект, направленный на создание высококачественных 3D-мешей с помощью методов глубокого обучения.
🟠Глубокое обучение для 3D-реконструкции: Проект использует нейросетевые методы для обучения неявных представлений объектов, что позволяет реконструировать гладкие и точные поверхности даже из разрежённых данных (например, облаков точек).
🟠Алгоритмы извлечения мешей: После получения неявной функции, описывающей форму объекта, применяются алгоритмы, такие как Marching Cubes, для извлечения явной 3D-сетки.
🟠Инструменты для визуализации и экспериментов: Репозиторий включает код для обучения моделей, проведения экспериментов и визуализации результатов, что облегчает воспроизведение исследований и применение метода в различных задачах компьютерного зрения и графики.
🟠Потенциал применения: Такой подход может быть полезен для задач реконструкции объектов, симуляции, компьютерной графики и дополненной реальности, где требуется точное представление сложных форм. Гитхаб
Kubernetes DNS - это встроенный сервис, который автоматически назначает DNS-имена сервисам и Pod-ам в кластере. Он позволяет приложениям находить друг друга по доменным именам, а не по IP-адресам.
#полезное 🫡Бесплатный Python-код от Anthropic, чтобы выжать максимум из Claude
Anthropic выложили бесплатный интерактивный курс по prompt engineering:
🟠 Jupyter-ноутбуки с готовыми примерами и упражнениями 🟠 Всё на Python 🟠 9 тем: от основ до продвинутых техник и антипаттернов 🟠 Интеграция с Claude 3 Haiku / Sonnet / Opus 🟠 Можно запускать в Colab или локально
#полезное 😇Fastrtc — это библиотека, которая превращает функции Python в решения для потоковой передачи аудио и видео в режиме реального времени с использованием WebRTC или WebSockets.
Библиотека содержит множество примеров, демонстрирующих её применение: от интеграции с голосовыми API (например, Google Gemini и OpenAI) до транскрипции речи при помощи Whisper и обработки видеопотока с помощью модели YOLO v10.
Документация включает краткое руководство и примеры кода, что облегчает внедрение Fastrtc в ваши проекты.
#полезное 😱Использование декоратора dataclass в Python
Декоратор dataclass упрощает создание классов, которые в основном хранят данные. Он автоматически генерирует специальные методы, такие как __init__, repr и другие. Это снижает многословность кода, сохраняя при этом его ясность и функциональность.
На фото приведены два примера. В первом мы используем декоратор dataclass, поэтому явно не добавляем методыnit__, __r repr и eq. Они автоматически добавляются декоратором.
Во втором примере показано, как выглядел бы тот же код без использования декоратора dataclass. Видно, что такой код гораздо длиннее
Здесь берутся все значения из словаря (.values()), т.е. список вендоров: ['Cisco', 'Juniper', 'Cisco', 'Arista', 'Cisco'], и Counter считает, сколько раз каждый встретился.
В Python 3.10 был введён оператор match case для сопоставления с образцом (pattern matching). Он предоставляет более питоничный способ обработки множества условий без использования традиционных конструкций if-else.
Выше представлен пример использования оператора match case для сопоставления дней недели с задачами. Например, case 'monday' срабатывает, если значение переменной day равно 'monday', и возвращает 'learn Python'.
Подход с match-case более читаемый по сравнению с традиционным if, особенно при работе с большим числом условий
#полезное 🤓Создай своего первого AI-агента + MCP-сервер на Python
Вот всё, что тебе нужно, чтобы собрать своего первого AI-агента меньше чем за 20 минут.
О коде, который ты здесь увидишь:
🟠 Используется Google ADK с Gemini Flash для запуска агента 🟠 Агент подключается к MCP-серверу 🟠 Он также использует два кастомных инструмента для выполнения задач 🟠 Всё, что делает агент, можно отслеживать благодаря библиотеке Opik
Вот видео — можешь смотреть бесплатно. А вот репозиторий на GitHub с кодом
