Сборник IT новостей про Python. Самые актуальные новости про Python на одной странице.Читайте нас через Telegram @py_digest, RSS
Попробуйте наш тренажер IT инцидентов https://app.incidenta.tech. Вы научитесь диагностировать самые популярные сбои в IT.
Новый материал в ленте
(13.04.2026 - 19.04.2026)
поделиться выпуском
Сборник IT новостей про Python. Самые актуальные новости про Python на одной странице.
Читайте нас через Telegram @py_digest, RSS
Попробуйте наш тренажер IT инцидентов https://app.incidenta.tech. Вы научитесь диагностировать самые популярные сбои в IT.

Как решать задачу NER на практике
Рассказываю, как на практике решать задачу NER. На примере извлечения сущностей из резюме пройдём путь от разметки данных до работающего API. Меньше теории, больше практики.
PostgreSQL + VectorChord = Гибридный поиск. Часть 2. Безоблачная
В первой части мы развернули инфраструктуру на базе PostgreSQL и VectorChord, настроили базовые CRUD-операции и запустили гибридный поиск с реранкингом.В этой части мы заменим игрушечные компоненты на локальные SOTA-модели, сохраняя оффлайн-архитектуру и отказываясь от облачных API. Пошагово развернём llama.cpp-сервер для мультиязычного эмбеддинга Jina v4, поднимем нативный реранкер через transformers + PyTorch, подключим чанкер на базе chonkie и, наконец, оценим качество поиска.
«Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки
Что будет, если столкнуть классический переборный алгоритм упаковки и «математику потока» на базе Numpy? Мы взяли реальный кейс на 398 предметов и проверили: можно ли за доли секунды найти решение, которое окажется дешевле и безопаснее ручного планирования.Внутри — разбор «Бизнес-Ассемблера», борьба с весовыми лимитами и ответ на вопрос: почему при КПД 61% по объему контейнер может считаться идеально упакованным.
PostgreSQL + VectorChord = Гибридный поиск. Часть 1. Инфраструктура
Сегодня я буду развивать тему фишечки VectorChord про которую упомянул в предыдущей статье. В данном материале я покажу, как поднять инфраструктуру с VectorChord, настроить VechordRegistry, написать пайплайны работы с БД, организовать гибридный поиск и добавить простейший реранкинг.Поехали.
Флип со стрекозой и ПэВ-диапазон чёрной дыры: как я выводил шмеля из крена в симуляции
Когда-то давно мой папа сказал мне, что шмель по законам аэродинамики летать не должен. Но летает. Очень хотелось раскрыть эту загадку в детстве, но не было знаний. Прошло время, шмель забылся, временами напоминал о себе в летние дни, жужжа и трудолюбиво собирая нектар. Каждый раз глядя на этот мохнатый летающий танк, я думал что полёт его действительно невозможен, и это завораживало.
Де-факто у меня получилась моментальная камера, которая печатает фотографии с помощью термопринтера — как чеки на контрольно-кассовых терминалах. Само собой, качество фотографий не такое высокое, как у самопроявляющейся пленки Polaroid.
К тридцатилетию публикации проекта 1994 года, который остаётся самым скорострельным морфологическим анализатором.
Что если собирать агентов как dbt-проект?
Что делать когда существующие инструменты бесят? Правильно, писать свои! Рассказываю про декларативный фреймворк, созданный, чтобы сделать процесс построения мультиагентных систем приятным. Или как минимум необычным для всех, кроме дата инженеров.
Пошаговые диалоги в Python без боли: описываем визарды в JSON, а не в if-ах
Писать сложные диалоги в Telegram-ботах — это боль из вложенных if-ов, сломанных переходов и бесконечного рефакторинга. В этой статье — как мы вынесли всю логику визардов в JSON и сделали движок, который сам управляет шагами, условиями и навигацией.Без спагетти-кода. Без привязки к платформе. С возможностью собрать рабочего бота за вечер.
Understanding FSMs by Building One From Scratch
After having worked with the transitions library for a while, Bob wondered how Finite State Machines work under the hood. This article shows you how he built one from scratch, modelling GitHub pull requests.