28567
Авторский канал Алексея Голобурдина о разработке ИТ систем и прочем важном ПРАВИЛА — https://t.me/t0digital/200 ЛАЙВ-КАНАЛ — @smthisgoingon Дать много деняк — sterx@rl6.ru Роскомнадзор: https://vk.cc/cJmDDB
Как будто бы многие люди вдруг через каждое почти предложение стали использовать выражение «как будто бы».
Как будто бы совсем подсели на моду какую-то. «От слова совсем» мне, конечно, больше слух режет, но «как будто бы» тоже как будто бы странно:)
Это всё тайный заговор?!
Как будто бы можно вместо «как будто бы» ещё говорить:
— Кажется, ...
— Есть ощущение, ...
— Вроде как, ...
— Мне кажется, ...
— Я думаю, ...
— Есть мнение, ...
— Говорят, ...
— Я ни фига не уверен, и мне страшно, но я хочу сказать...
Как будто бы много вариантов есть не говорить «как будто бы», хотя как будто бы почему-то вот оно как-то всё непонятно и говорят именно «как будто бы»:)
В комментах некоторые так активно убеждают меня себя, что их заменит ИИ, что это даже не смешно. Какой-то негативный аутотренинг у людей.
Надоело переубеждать, поэтому отныне так: кто боится, что его шота там заменит — того точно заменят, без вариантов, железно, ему звиздос, я узнавал👻
Генри Форд говаривал: «Если Вы считаете, что у Вас получится, или что у Вас не получится — в обоих случаях Вы правы». Инфоцыган какой-то, не слушайте его. Верьте в себя, вам полный трындец, уважаемые нытики 😊
ну а я чё говорил
всё, эпоха харнес-инженеров тютю)
вслед за прмпт-инженерами, контекст-инженерами, луп-инженерами
хорошо ещё инженеры Python Functions Declarators держатся)
вообще забавно наблюдать, как люди комментировали мой старый получасовой видос, где я пол часа просто тезисно перечисляю темы, которые надо знать разработчику для успеха. Многие комменты были в духе «ой да зачем так много», «ой падла-работодатель хочет, чтобы один сотрудник всё делал», «ой да я просто пару html-тегов, но ооочень глубоко изучил и сейчас сеньёр в бигтехе, специализация рулит»
так и эти
инженеры, прости господи)
Новый уровень ИТ-практик: Импульс Т1 снова в Москве 🚀
19 ноября столица примет ИТ-конференцию Импульс Т1. Мы создаём среду, где специалисты получают не просто полезную информацию, а рабочие инструменты, применимые в проектах уже на следующий день.
Импульс Т1 2026 — это:
🔹5 направлений деловой программы;
🔹130+ экспертных спикеров;
🔹70+ прикладных активностей;
🔹2 000+ участников сообщества.
Заслуженные тарологи, победители районных конкурсов экстрасенсов, почётные хироманты Татарстана: Франкл, Кэмпбелл и Канеман!
Читать полностью…
страшно, очень страшно, если б мы знали, что это такое, мы не знаем, что это такое
Читать полностью…
Так и было!
LMS была в яндех облаке, перетащил внезапно в Timeweb
отоножкак, блестяще своевременно, между блокировками, законами за платный международный трафик и продвижением макса, можно немного посидеть потрындеть и за защиту дц
и важно, важно высказаться шо атаки то — беспрецедентные!
уот если б прецедентные, обычные такие атаки были, тогда б мы уууух! А то ж ведь отоножкак...
Рад поделиться с вами книжкой по логированию в Python, о разработке которой я здесь писал.
Разберёмся со всеми концепциями встроенной библиотеки logging, научимся выводить красивые цветные логи в табличном виде, выводить структурированные JSON-логи, научимся использовать иерархические логгеры, разработаем на FastAPI проект с выводом структурированных логов в VictoriaLogs для централизованного хранения, поиска и анализа логов. Вжууух!
Видео-версия: YouTube | VK | RuTube | Дзен
EPUB-версия: https://to.digital/for-links/python-logging-book.epub
РАСПРОСТРАНЕНИЕ поддерживается, но, пожалуйста, в виде ссылки на этот пост или репоста, т.к. книга может обновляться.
Можно ли сказать, что сегодня Яндекс разбомбил Яндекс:)?
ИИ палантира, надёжным партнёром по ИИ-инфраструктуре которого является Nebius, то есть Яндекс, просчитал, как лучше всего ввалить по датацентру Яндекса!
Это у них такое плановое обновление оборудования в ДЦ што ли
Пишу тут свою мини-ORM в курсе для демонстрации возможностей питона и того, что своя ORM — это не космически сложно (не обязательно космически сложно).
В процессе продумывания вариантов, понял, что сейчас можно вообще красиво делать и просто. Типы полей в БД — на type hints, детали (ограничения длины строк, первичные ключи) — через typing.Annotated.
Без метаклассов, без дескрипторов, без __init_subclass__ , без наследования моделей от какого-то базового класса модели.
from dataclasses import dataclass
from typing import Annotated, ClassVar
from orm import (
Identity,
MaxLength,
PrimaryKey,
)
@dataclass(kw_only=True)
class User:
user_id: Annotated[
int,
Identity(),
PrimaryKey(),
]
name: str
email: Annotated[str, MaxLength(255),]
age: int
country: Annotated[str | None, MaxLength(2),] = None
__table__: ClassVar[str] = "users"
users = (
db.query(User)
.filter(age__gte=18, country="RU")
.order_by("-age", "name")
.limit(10)
.all()
)
Не без толики забавы наблюдаю, как любители клёооот получили от своей обожествляемой компании баны своих аккаунтов:)
У меня эти светлоликие чебурашки 2 аккаунта забанили весной и я отказался от этой игры, чёто как-то она мне не понравилась.
Пользуюсь кодексом. В комментах меня убеждали, что openai те же негодяи и тоже банят всё, что шевелится, что, может, и так, но мой опыт этого сейчас не подтверждает.
А ещё локальные LLMки интересны. Всё никак не найду время потестить на своей rtx 3090 свежеиспечённый qwen 3.8. Дыааа, конечно, оно всё совсем не дотягивает до top tier моделей (особенно до клёооот (ну сарказм, сарказм, простите)), но зато бесплатно, безлимитно и томно призывает к любому изврату, пришедшему на ум.
Скажем, можно ставить разные эксперименты, например, прогоняя решение задачи через модель многократно и выбирая лучшее и тд, что с лимитами подписок совсем делать не хочется (а подход с многократным прогоном может и многократно увеличить качество результата, к слову — а расход токенов в случае с локальной моделью неважен).
«Самые опытные, самые крутые врачи — для них тяжело проходит переход сознания на новые технологии. И надо понимать, что если ты возьмёшь лечить тебя условно супер крутого чувака и скажешь ему «давай, значит, лечи меня ИИшкой» — возможно, ничего не получится. То есть здесь надо понимать, что люди самые крутые, они могут быть недостаточно гибкие»
Тему гласит!
О как, «Лаборатория Касперского» подготовила годную методичку по безопасному внедрению облачных ИИ-агентов в процессы программульканья и всякой разработки!
Внутри — собственный опыт Лаборатории, исследование рисков, подходы к защите и чек-лист для безопасного внедрения агентов. Описаны способы изоляции рабочей среды, многоуровневое журналирование, подходы LLM Gateway и другие.
Команды разработки и безопасности — берём!
Скачать тут
фсё, меняем приветствие со «здоров, котаны» на «чё как, лошадки»
Читать полностью…
Не боиииись, не заменит тебя ИИ
YouTube | VK | RuTube | Дзен
Уоу, запись моего доклада про будущее локальных LLM появилась!
https://youtu.be/qJTVfcGEsW0
А ещё рядом на канале у Никиты другие доклады с мероприятия, которые я сам послушаю, потому что вживую не всё успел:)
Традиционно отлично съездил в Нижний Новгород, спасибо за тёплый приём!
Читать полностью…
та ну шо ж ты будешь делать, я моргать не успеваю, опять какая-то эпоха куда-то ушла, как так-то
может вышла просто
за кефиром
Логирование в Python — всё, что надо знать и использовать
PDF и epub-книга: /channel/t0digital/1412
00:00:00 Что и почему будем изучать
00:03:08 Об авторе
00:04:05 Как всё это негодяйство работает?!
00:06:20 Логирование супротив дебаггера
00:09:35 Логирование супротив принтов
00:18:42 Logger и уровни логирования
00:27:41 Handler — куда выводим логи
00:34:32 Formatter — как форматировать логи
00:39:43 Скрываем секреты в логах
00:42:37 Структурированные JSON-логи
00:47:30 Передача динамических данных в логи
00:48:55 Почему не стоит использовать в логах f-string
00:52:05 Ленивое форматирование строк в логах
00:56:11 Готовим JSON-логи с кастомным полем
01:02:47 T-string в логировании
01:10:04 Промежуточный итог: logger, handler, formatter
01:15:27 Filter
01:17:47 Filter для обогащения логов динамическими данными
01:21:30 Пример: проставляем логам request_id в FastAPI
01:32:28 Итого
01:33:40 Мясо: иерархическая структура логгеров
01:51:36 На практике всё настраивается проще
01:53:37 Пример: настройка иерархических логгеров в FastAPI-проекте
02:00:46 Декларативная настройка логирования через dictConfig
02:04:28 Собираем логи FastAPI-приложения в VictoriaLogs
02:06:06 Как будем действовать
02:08:48 Запускаем VictoriaLogs
02:17:22 Смотрим, анализируем, ищем логи в VictoriaLogs
02:21:54 Что пишут в хороших логах и что пишут в плохих
02:27:54 Логирование исключений
02:30:53 LoggerAdapter
02:34:34 Вызов тяжелого кода в логах
02:36:22 Ротация файлов с логами
02:41:59 А почему logging PEP8 нарушает?
02:42:41 Надо ли бояться большого количества логгеров
02:44:20 Неблокирующее логирование в асинхронном коде
02:50:35 Раскрашиваем вывод логов в консоли
02:52:04 loguru и structlog
02:53:40 stacklevel и свои обёртки над логгерами
02:57:34 basicConfig
02:59:01 Логи vs мониторинг и оповещения
03:00:22 Так почему всё так работает в начальном примере?
03:03:47 Финал
YouTube | VK | RuTube | Дзен
пытон 3.15 релизнулся вжууух
https://discuss.python.org/t/python-3-15-0-final-is-here/109415
та ну ведь нет же!
Chebupelka-инжиниринг и python function declaration!
Книга по питону)
Мало того, что кавычки не те (код не будет работать), так ещё и там, где хотя бы должна быть кавычка открывающая, дважды заебенили закрывающую
Чё там, пробелы после двоеточия, пеп8? Не знаем таких
А чё за sample_dic? Пропустили в конце t или k?
Автор русский, издательство АСТ — получается, автор перед печатью даже не перечитал, в издательстве никто ни на что не смотрит, не говоря уже о том, что человека, понимающего хоть малость в теме книги, у них нет ни внутри, ни на аутсорсе
Да, понятно, фигня случается, пропустили и тп — но в целом, кажется, просто всем на всё давно пофик
GPT-1 — прожил 248 дней
GPT-2 — прожил 469 дней
GPT-3 — прожил 916 дней
GPT-3.5 — прожил 104 дня
GPT-4 — прожил 237 дней
GPT-4 Turbo — прожил 189 дней
GPT-4o — прожил 290 дней
GPT-4.5 — прожил 46 дней
GPT-4.1 — прожил 115 дней
GPT-5 — прожил 97 дней
GPT-5.1 — прожил 29 дней
GPT-5.2 — прожил 84 дня
GPT-5.4 — прожил 49 дней
GPT-5.5 — прожил 77 дней
GPT-5.6 — прожил 56 дней
GPT-6 Astra — прожил 19 дней
GPT-6 Sol — прожил 7 дней
GPT-6.1 Sol — только родился, 5 дней
Даёшь новый AGI на каждое моргание!
ютуп дизайн сменил
сколько лет сколько зим) непривычно
сижу диджитализирую под прекрасную музыку, кайфаните тоже: https://www.youtube.com/watch?v=SfSdt2aIBSY