Реверс-инжиниринг безымянного табло электронной очереди

Я работаю в компании, которая разрабатывает и продаёт систему электронной очереди. Пришёл недавно, успел написать веб-клиент для их очереди — общение по SOAP, веб сайт, талоны с QR кодом, ничего особенного. Потом руководство поставило задачу: интегрировать физическое табло с вызовом клиентов через веб. Старое десктопное приложение как-то умеет зажигать на нём цифры — надо сделать то же самое, но из веба.Окей, задача понятная. Первым делом пошёл к тем, кто делал это приложение.

  Интервью Гвидо ван Россума с core-разработчиком Python Бреттом Кэнноном

Это инервью Гвидо ван Россума с core‑разработчиком Python Бреттом Кэнноном, в котором они обсудили начало и развитие карьеры Бретта как программиста и активного участника сообщества разработчиков Python, развитие самого языка, сложность управления большим сообществом, кризис PEP 572 >:=, выход Гвидо на пенсию в 2018 г. и к чему это привело.

  Все об устройстве WSPR с примерами на Python (часть 1)

WSPR — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) в 2008-2009 годах, с целью исследования распространения радиосигналов от коротковолновых передатчиков малой и сверхмалой мощности. В этой статье будут рассмотрены устройство и принципы работы протокола.Статья может быть интересна радиолюбителям, как знакомым, так и не знакомым с WSPR, а также тем, кто хочет понять устройство этого протокола.

  ИИ управляет КОМПАС-3D — и это уже можно трогать руками

Два месяца назад я выложил первую версию MCP для КОМПАС-3D. Реакция была предсказуемая: “круто для демо, но в реальной работе не взлетит”. Тогда они были правы.Сейчас агент получает задачу, строит 3D-деталь, добавляет отверстия, проверяет дерево построения, сохраняет документ и возвращает скриншот.

  MCP vs Thin MCP: где AI агенты теряют скорость

MCP выглядит как удобный способ структурировать LLM-приложение, но за это приходится платить. При этом попытки «ускорить систему» через C++, IPC или смену сериализации не всегда дают ожидаемый результат. В статье разбираю, где на самом деле возникает latency и почему архитектура оказывается важнее, чем выбор технологий.

  YOLOv11 и RF-DETR для object detection в видео.

Модели вроде YOLO и RF-DETR обычно работают по одной и той же схеме: на вход подается изображение, на выходе мы получаем предсказания объектов.Такой подход удобен и хорошо работает для картинок. Но видео — это не просто набор независимых кадров.

  Проверяем веб-расчёт потерь в шинах на соответствие стандартам

От уравнений до верификации: как мы сравнивали разработанный веб-модуль для анализа потерь в НКУ (низковольтных комплектных устройствах) с нормативной базойА можно ли рассчитать потери и нагрев шин для оценки тепловыделения в НКУ быстро, точно и прямо в браузере?

  ruGPT3XL идёт в качалку / поднимаем контекст до 8k

Это продолжение предыдущей публикации про реставрацию ruGPT3XL. После того, как удалось получить стабильную и рабочую версию мне захотелось решить одну старую проблему, которая меня в ruGPT3 моделях очень беспокоила, это проблема маленького контекста в смешные 2k токенов. Решил поднять контекст до 8k.

  Микросервис потоковой конвертации видео (Python, FFmpeg)

Недавно перед нами встала задача быстро реализовать микросервис для конвертации видео. Стандартным решением для таких целей является FFmpeg, который умеет читать файлы чанками (запросы HTTP Range) с URL и выводить результат в stdout. Поэтому я решил попробовать подход с потоковой конвертацией.Важно уточнить, что под «потоковой обработкой» здесь подразумевается передача данных в виде последовательности чанков (Chunked Streaming), а не классический Continuous Streaming, как в случае с live-видео.

  Ускоряем игру «Жизнь» с помощью CUDA / Triton

Давайте рассмотрим реализацию конвеевской игры «Жизнь» при помощи графической карты. Я хочу поэкспериментировать с разными библиотеками и методиками, чтобы понять, как обеспечить наилучшую производительность. Начнём мы с простого и постепенно будем повышать сложность.Игра «Жизнь» — это простой клеточный автомат, поэтому она должна хорошо поддаваться GPU-ускорению.

  Почему я написал Ёбифай: свой планировщик для фоновых задач на Python

Но очень быстро оказывается, что настоящая сложность не в самих задачах, а в инфраструктуре вокруг них.Сначала хочется просто запускать код в фоне. Потом появляются ретраи, таймауты, логирование, контроль выполнения. Ещё чуть позже всплывают совсем неприятные вопросы: что делать с пропущенными запусками после рестарта, как не дублировать задачи и где вообще должна жить логика планирования.В какой-то момент становится очевидно:

  Making Friendly Classes

What’s a friendly class? One that accepts sensible arguments, has a nice string representation, and supports equality checks. Read on to learn how to write them.

  Smello for HTTP Requests

Roman built Smello, an open-source tool that captures outgoing HTTP requests from your Python code and displays them in a local web dashboard. Learn why he did it and how he uses it to debug API access.

  Gotchas With SQLite in Production

What you need to know before putting a Django project that uses SQLite in production. This is part 5 of a series that includes information on write-ahead logging, locking errors, performance, and more.

  Мы сделали лучший REST фреймворк для Django

Сегодня я расскажу, как мы сделали самый быстрый и самый семантически корректный фреймворк для создания апишек на Джанго. Поговорим про конкурентов, покажу очень крутые интеграции, поделюсь своей философией и правилами, которые использовались для создания фреймоврка, ну накину на вентилятор для интереса.