TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #183 · 23 ное.
Python + bash Если вам часто требуется запускать shell команды из Python-кода, какой способ вы используете? Самый низкоуровневый это функция os.system(), либо os.popen(). Рекомендованный способ это subprocess.call(). Но это всё еще достаточно неудобно. Советую обратить своё внимание на очень крутую библиотеку sh. Что она умеет? 🔸 удобный синтаксис вызова команд как функций # os import os os.system("tar cvf demo.tar ~/") # subprocess import subprocess subprocess.call(['tar', 'cvf', 'demo.tar', '~/']) # sh import sh sh.tar('cvf', 'demo.tar', "~/") 🔸 простое создание функции-алиаса для длинной команды fn = sh.lsof.bake('-i', '-P', '-n') output = sh.grep(fn(), 'LISTEN') в этом примере также задействован пайпинг 🔸 удобный вызов команд от sudo with sh.contrib.sudo: print(ls("/root")) Такой запрос спросит пароль. Чтобы это работало нужно соответствующим способом настроить юзера. А вот вариант с вводом пароля через код. password = "secret" sudo = sh.sudo.bake("-S", _in=password+"\n") print(sudo.ls("/root")) Это не все фишки. Больше интересных примеров смотрите в документации. Специально для Windows💀 юзеров #libs#linux
Пребарај: #mts
@moexdiv · Post #432 · 30.01.2025 г., 16:47
📱#MTS МТС будет неукоснительно придерживаться своей дивидендной политики, которая на 2024-2026гг предусматривает целевой показатель доходности не менее 35 руб/акц в течение каждого календарного года. @moexdiv
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #9299 · 23.12.2025 г., 11:02
⚡️МТС Web Services запустила MWS Track Rails — таск-трекер с ИИ-агентами внутри платформы MWS DevRails. Решение автоматизирует ключевые этапы разработки: ИИ-агенты берут на себя до 50% рутинных задач и генерируют до 30% кода, снижая нагрузку на ИТ-команды. Как это работает: - AI Product Owner формирует бизнес-требования (−30% нагрузки на продакта); - AI Analytic декомпозирует требования в техзадачи; - AI Developer создает до 40% нового кода и собирает версии продукта; - AI QA-агенты описывают тесты и проводят проверки (−50% времени тестирования). 📌 В результате DevRails позволяет масштабировать разработку без найма новых специалистов, сокращает time-to-market в три раза и повышает продуктивность команд вдвое. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#DevTools#MTS
@laserfxru · Post #432 · 02.04.2023 г., 17:20
МТС платформа 48 лазер баров и 6 лазерных проектора 30w. Заказчик Structura Художник по свету : KBduke Тех директор Алексей Титов #mts#mtslive#mtsplatforma
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #8105 · 21.07.2025 г., 14:12
MWS Cloud включается в игру: запускает Data Lakehouse Пока все обсуждают, как внедрять LLM, в MWS Cloud сделали ход: вышли с собственной платформой для хранения и обработки больших данных — MWS Data Lakehouse. Это уже не просто база или витрина, это полноценный фундамент для обучения, инференса и аналитики. Ключевая особенность — универсальность. Платформа работает с любыми типами данных: структурированными, неструктурированными, векторными. Поддержка Apache Parquet, Iceberg, Greenplum, Postgres, запуск в Kubernetes, объектное S3-хранилище. Всё, что нужно, чтобы компания могла: обучать ML/LLM модели, строить BI-отчёты, прогнозировать, сегментировать, оптимизировать. И всё это без копирования данных между системами. Главное — цифры. Платформа ускоряет обработку данных в 23 раза. Хранилище используется на 40% экономичнее. В 2,5 раза выше эффективность ИТ-персонала. Витрины данных считаются в 2 раза быстрее. То есть платформа не просто "поддерживает ИИ" — она позволяет его внедрять в реальных бизнес-процессах, а не в пилотах и презентациях. Безопасность и масштабируемость. Встроенные инструменты шифрования, маскирования, аудита, контроль доступа. Централизованное управление, масштабирование без простоев. Можно запускать кластеры под разные команды и сценарии параллельно — без дублирования данных. Контекст: рынок меняется. Компании всё активнее вкладываются в инструменты, которые позволяют работать с ИИ на проде, а не просто тестировать гипотезы. Lakehouse — архитектура, к которой уже перешли десятки тысяч компаний на Западе. MWS Cloud предлагает такую же модель — внутри российской облачной экосистемы. И да: MWS Data Lakehouse — часть экосистемы MWS Data, включающей 25+ сервисов для хранения, аналитики и AI. Почему это важно. ИИ уже давно не хобби айтишников. Это трансформация всей ИТ-архитектуры компаний. А без таких платформ запуск ИИ-проектов становится дорогим, медленным и уязвимым. Именно поэтому сейчас выигрывают не те, у кого «есть данные», а те, у кого есть инфраструктура, чтобы эти данные реально использовать. @ai_machinelearning_big_data #data#ai#ml#infrastructure#mts
Hashtags
@venturevillagewall · Post #4189 · 19.02.2025 г., 10:00
New Developments in Tech and Crypto 🔸 MTS warns of risks due to the Russian government's IP data collection project. Read more 🔸 In Irkutsk, household electricity consumption spikes due to gray miners amid a mining ban and rising Bitcoin prices. Read more 🔸 Russian streaming services reportedly revive talks with Hollywood for content return, but no confirmations yet. Read more 🔸 Latest Telegram update includes conference interface for iOS users. Read more 🔸 Ex-CTO of OpenAI, Mira Murati, launches new AI startup, Thinking Machines Lab, focused on user-friendly AI adaptation. Read more 🔸 Intel stocks surge 16% amid rumors of a possible company split. Read more 🔸 Niantic, creator of Pokemon Go, aims to sell gaming business for $3.5 billion due to lack of success in replicating previous hits. Read more 🔸 Bitcoin ownership shifts: Private investors sold 525,000 BTC while institutional investors increased holdings by 374,000 BTC. source 🔸 Controversy in crypto space: Solana faces reputation challenges as scandals arise. More info #MTS#IPPrivacy#Bitcoin#Telegram#AI#OpenAI#Intel#Niantic#Crypto#Solana#Investment#B2B#ETFs#DataAnalysis#Tech#Gaming#Ecosystem#MarketTrends#Startups#VentureCapital#VC#Innovation