Олександр Шинкаренко — самоучка, який зацікавився машинним зором і вирішив використати цю технологію для допомоги військовим. У статті він показує, як без команди та бюджету створив дві робочі моделі штучного інтелекту, здатні розпізнавати цілі на відео з FPV-дронів. 18
Володимир Бабенко — вчитель інформатики, який отримав відзнаку за інноваційність на конкурсі Global Teacher Prize Ukraine. Він хоче перенести ІТ-методи в школу, вчить дітей працювати з Docker, базами даних і Python. У розмові з DOU Володимир розповів про сучасне викладання і про те, чи досі ІТ привабливе для дітей. 7
Коли запитуєш, як переконатися, що програма працює як треба, зазвичай чуєш: писати unit-тести, наймати більше QA, використовувати статичні аналізатори або просто молитися, щоб усе не зламалося в продакшні. Але часто забувають, що існує формальна верифікація. Що це таке — читайте у блозі. 30
REPL майже як повноцінний редактор коду, t-рядки, експериментальна free-threaded збірка та інші важливі зміни у релізі Python 3.14. Читайте деталі у огляді від Артура Шевченка. 8
Андрій Матвійчук, консультант зі штучного інтелекту та професор КНЕУ, разом із колегою Оленою Житкевич застосували Kohonen Self-Organizing Maps для кластеризації країн за потенціалом скорочення CO₂. У статті він ділиться технічними деталями реалізації — від збору даних до тренування нейромереж. 7
У розробці ПЗ, попри принцип Zen of Python, не завжди є єдиний очевидний спосіб написання коду. Часто існує кілька варіантів, і не завжди зрозуміло, який з них кращий. Саме тому Python Developer Андрій вирішив поділитися власним підходом до вирішення деяких архітектурних і стильових питань. 15
Володимир Жадан у статті робить огляд мов програмування, які можна застосувати в Microsoft SQL Server, використовуючи можливості, недоступні або складні для реалізації в рамках мови Transact-SQL. 61
У цій статті Євген Шморгун розглядає реальний приклад простої нейронної мережі, написаної на Python, яка навчиться знаходити суму двох цілих чисел. 9
ШІ часто генерує код із критичними вразливостями — у 45% випадків, за даними Veracode. Найбільше помилок — у Java, трохи менше в Python і JavaScript. Розробникам радять вручну перевіряти код і не покладатися лише на ШІ. 4
У другій статті в циклі про тест-дизайн Дмитро Толубяк розглядає техніки білого ящика — підходи, що ґрунтуються на аналізі внутрішньої структури коду. Автор висвітлює покриття операторів, гілок, умов і шляхів виконання, а також інструменти, що дозволяють досягати високої точності тестового покриття. 1
Це продовження серії досліджень багатозадачності в Python від Світлани Сумець. У заключній частині циклу авторка розглядає не менш важливу тему написання оптимального коду у контексті багатозадачності — асинхронність. 19
Валентин Дружинін розповідає про Apache Airflow 3.0, до створення декількох нових фіч якого він доклав зусилля особисто. Архітектурні зміни, покращення для розробників, повністю оновлений UI — всі деталі вже чекають на вас у огляді. 10
Ветерани та ветеранки можуть пройти безоплатне навчання з основ Python. Курс триватиме 8 тижнів, заняття відбуватимуться двічі на тиждень. Як потрапити на навчання — читайте у новині.
У цій статті розробник Валентин Дружинін ділиться практичним досвідом створення власної Python-бібліотеки — від ідеї до публікації. Якщо ви коли-небудь замислювалися над тим, як упакувати свій код у щось більше, ніж просто скрипт, — ця стаття саме для вас. 6
Арсен Ющенко пояснює, як налаштувати AWS Config Aggregator для агрегації даних з кількох регіонів і автоматизувати процес звітності за допомогою простого, але ефективного Python-скрипта.
Автор розповідає про монади «hard way» — через деталізацію та Haskell. Пояснює складні концепції на прикладах і показує, чому розробники часто не здогадуються, що щодня працюють із монадоподібними конструкціями. 14
Максим Адаменко ділиться чесною історією свого шляху до першого оферу на позицію Junior React Native Developer. З чого починав пошуки першої роботи, чи вдавалось поєднувати це з навчанням, та скільки часу пішло на тестове завдання — читайте у його блозі. 13
Сьогодні важко уявити сферу Data Science без потужних бібліотек, AutoML, готових пайплайнів і тисяч інструкцій на YouTube. Але ще кілька років тому ситуація була зовсім іншою. У статті Ганна Пилєва розповідає, що важливо для розвитку в ML сьогодні, та як вона сама освоювала кожну секцію необхідних навичок. 44
Арсеній Зінченко, Development Operations Engineer, вирішив після довгої перерви повернутись до декораторів у Python, з якими востаннє стикався ще за часів Python 2. 18
Олена Гаврилюк ділиться своєю надихаючою історією переходу з IT у шкільну освіту. Від React Native до класного журналу — про сенси, виклики, нові горизонти й те, як технології та педагогіка можуть змінювати світ разом. 62
Коментарі