Создавай технологии, которые меняют рынок 💻
 
На AIFT учат не просто ИИ. Здесь создают людей, которые меняют финтех.

Магистратура от Сбера, РЭШ и Сколтеха — это экономика, финансы, машинное обучение, цифровой банкинг и реальный опыт.
 
Что ты получишь ⤵️

— проектную работу со Сбером
— самых сильных экспертов рынка
— доступ к инфраструктуре и карьерным возможностям
— стипендию и сразу два диплома
 
Поступай, пока набор открыт: до сентября 2025 👌

👉 Удаление фона изображения на Python

🐳 Зачем и как контейнеризировать Python-приложения?

Контейнеризация — не просто модный DevOps-термин. Это способ упаковать твоё Python-приложение так, чтобы оно запускалось одинаково везде — локально, на сервере и в облаке.

🔥 Зачем это нужно:
▪ никакого "у меня работает, а у него — нет"
▪ изолированные зависимости и окружение
▪ быстрый деплой и масштабирование
▪ меньше багов при переносе между средами

📦 Простой Dockerfile для Python:

FROM python:3.10-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "main.py"]

🧪 Дальше всё просто:

docker build -t my-python-app .
docker run -it my-python-app

🎯 Добавь .dockerignore, настрой .env, используй docker-compose, а для продакшена — оптимизируй образ под размер и безопасность.

📌 Если твой Python-проект всё ещё живёт в "сыром" виде — пора пересесть на контейнеры.

🔗 Полный гайд:
https://www.kdnuggets.com/why-how-to-containerize-your-existing-python-apps

📊 Шпаргалка по Python-профайлингу: как найти узкие места в коде

Разбираем 4 мощных инструмента для анализа производительности и памяти в Python.

🧠 `cProfile` — встроенный профайлер времени

✅ Показывает, сколько времени тратится на каждую функцию
✅ Идеально для быстрого анализа

python -m cProfile your_script.py

Форматированный вывод с pstats:

python -m cProfile -o result.prof your_script.py
python -m pstats result.prof

Для Jupyter:

%load_ext cprofile
%cprofile some_function()

🐍 py-spy — суперлёгкий sampling-профайлер

✅ Не требует изменений в коде
✅ Работает с чужими процессами
✅ Без тормозов, можно запускать в проде

py-spy top --pid <PID>
py-spy record -o profile.svg -- python your_script.py

👉 Показывает flame graph: удобная визуализация bottleneck-функций.

🔥 `Scalene` — профайлинг CPU, памяти и аллокаций

✅ Отслеживает:
- сколько времени тратит CPU
- где происходят аллокации
- сколько памяти реально используется

pip install scalene
scalene your_script.py

👉 Выделяет проблемные строки, показывает выделение памяти по строчкам кода, а не только по функциям.

🧮 `memory_profiler` — анализ использования памяти

✅ Показывает, сколько памяти потребляет каждая строка
✅ Полезен для data science скриптов

pip install memory-profiler

Добавь декоратор:

from memory_profiler import profile

@profile
def my_func():
    ...

Запуск:

python -m memory_profiler your_script.py

💡 Как выбрать?

| Инструмент | Что профилирует | Подходит для |
|--------------------|----------------------|------------------------------|
| `cProfile` | Время (встроенно) | Быстрый старт, базовый анализ |
| `py-spy` | Время (sampling) | Прод, чужие процессы, flame graphs |
| `Scalene` | Время + память + аллокации | Глубокий анализ по строкам |
| `memory_profiler` | Только память | Data science, отладка RAM |

🎯 5 ИИ-проектов, которые ты можешь собрать за выходные

Хочешь прокачать навыки ML и Python без математики и Kaggle? Лови 5 готовых идей, которые можно собрать за 1–2 дня:

🔹 Голосовой ассистент — Whisper + GPT + озвучка
🔹 Чат-бот для PDF — LangChain + FAISS + OpenAI
🔹 Генератор картинок — Stable Diffusion + Gradio
🔹 Подписи к фото — BLIP + HuggingFace
🔹 TL;DR бот — BART или GPT для суммаризации текста

✅ Примеры кода
✅ Деплой на HuggingFace / Streamlit
✅ Всё реально собрать за выходные

📎 Забирай гайд — и добавь проекты в резюме: «AI developer: checked»

@pythonl

from contextlib import contextmanager
import sys
import io

@contextmanager
def capture_stdout():
    old_stdout = sys.stdout
    sys.stdout = buffer = io.StringIO()
    try:
        yield buffer
    finally:
        sys.stdout = old_stdout

# Пример использования
with capture_stdout() as out:
    print("Это вывод, который перехвачен")

captured_output = out.getvalue()
print("Перехваченный текст:", captured_output)

🧠 Объяснение:
Этот хак позволяет временно перенаправить стандартный вывод print() внутрь объекта StringIO, чтобы «тихо» перехватить и сохранить его. Полезно для:

• тестирования CLI-приложений
• логирования скрытого вывода
• подавления шума в stdout во время исполнения кода

Работает как контекстный менеджер, не требует сторонних библиотек, и легко встраивается в production-код.

🔍 В Яндекс Поиске появились технологии Алисы: теперь он рассуждает в ответ на вопрос и генерирует контент

Поиск Яндекса обновился. Там появился режим рассуждений, возможность генерировать контент, получать развёрнутые ответы, и помогать с выбором товаров. Всё это — благодаря объединению с технологиями Алисы, которые унаследовали и расширили возможности Нейро.

Что поменялось:
— Новые ответы Алисы:готовая небольшая статья с картинками, видео и ссылками на источники.
— Можно попросить сгенерировать текст или картинку прямо в поисковой строке — например, по запросам “напиши” или “нарисуй”.
— Появился режим рассуждений: для сложных задач, где важно углубиться в тему. В этом режиме Алиса тратит больше времени на анализ информации, задействует больше источников и может дать ответ в виде таблицы. Пользователь может посмотреть, как она подходит к задаче и какие выводы делает.
— Пользователи Браузера теперь могут задавать Алисе вопросы не только в Поиске, но и по открытой веб-странице. Она проанализирует текст на сайте и даст ёмкий ответ со ссылками на конкретные фрагменты.

Эти большие обновления — результат работы сразу нескольких команд. Команда Яндекс Поиска создает LLM технологии в поиске, проектирует интерфейсы, создает инфраструктуру, позволяющую сервису работать бесперебойно 24/7.

Сейчас перед командой стоят новые амбициозные задачи, поэтому она расширяется и ищет:
→ Разработчика на C++ в YandexGPT;
→ Тимлида в Финансы.

Если интересно создавать продукт, которым ежедневно пользуются десятки миллионов людей, и развивать ИИ на мировом уровне — ищите вакансии выше.

Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543

🗣 Голосовой AI-ассистент на Python (Streamlit, Whisper, ChatGPT, TTS)

Пишем готовий проект на Python.

Проект объединяет несколько компонентов:

- Распознавание речи: отправка аудио на OpenAI Whisper API (модель whisper-1) для транскрипции русской речиkdnuggets.com.

- Генерация ответа: отправка полученного текста в OpenAI ChatCompletion (модель gpt-3.5-turbo) для получения ответа в виде текстаgokhang1327.medium.com.

- Синтез речи (TTS): два варианта генерации звука из текста: платный сервис ElevenLabs (реалистичные голоса, поддержка русского) и открытая модель Silero TTS (бесплатная, поддерживает русский)github.comgithub.com.

- Интерфейс: веб-приложение на Streamlit с виджетом записи аудио (микрофон) и областью для отображения распознанного текста и ответа.

Ниже приведён подробный код приложения и инструкции по его запуску.

Читать: https://uproger.com/golosovoj-ai-assistent-na-python-streamlit-whisper-chatgpt-tts/