Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Я и подошел к желанию написать свою собственную нейросеть, думаю у многих возникает такое же желание). Сразу оговорюсь, код будет писаться на основе классов как и у предыдущего автора, но на языке Python, я немного в курсе того, что с библиотекой Tensorflow и матрицами код будет работать быстрее, но я ориентируюсь на простоту и понятность, поэтому мой выбор – классы.
В этой статье расскажу о практическом применении больших языковых моделей (LLM) в сочетании с традиционными инструментами автоматизации Python/Selenium для повышения надежности тестов.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
В одном из проектов появилась фича по добавлению тегов по интересам. Любой пользователь может создать интерес, и он будет виден всем остальным. Неожиданно (!!!) появились интересы с не очень хорошими словами, которые обычно называют матерными. Встала задача по распознаванию языка с матерными словами, чтобы исключить возможность добавления гадости в наш огород!
На прошлой неделе мы сравнивали селфхарм селфхост решения для speech-to-text на Apple Silicon процессорах. Но что делать, если вы - бизнес, и вам нужно API для транскрибации? Или что делать, если вы - разработчик, и вам просто хочется сделать пет-проект с транскрибацией? Сейчас посмотрим, какие варианты есть на рынке, и какой из них самый лучший (спойлер - однозначного победителя нет).
В этой статье попытаюсь подробно указать/рассказать, как я запустил MicroPython на микроконтроллере STM32F411RET6.
В данной статье будет рассмотрен набор данных для обучения LVLM (Large Visual Language Model), который использовался авторами статьи "SeeClick: Harnessing GUI Grounding for Advanced Visual GUI Agents" при обучении модели SeeClick, которая показывает достаточно неплохие результаты, по сравнению с аналогичными решениями.
Мы продолжаем работу над нашим Open Source проектом Taigram! Прошлая статья "Taigram: Начало работы", можно сказать, была посвящена организационным моментам:
В этот раз разберем Centrifugo – технологию, которая берет на себя всю работу с WebSockets и масштабированием! В статье мы разберем теорию, а затем на практике разработаем веб-приложение-опросник, где результаты обновляются в реальном времени без перезагрузки страницы.
Как частный инвестор, я всегда ищу способы упростить управление своим портфелем. Особенно меня интересуют высокодоходные облигации. Да, они немного "мусорные", но я не стремлюсь быть финансовым аналитиком в этом или детально изучать каждого эмитента.Моя цель проста: купить бумаги и получать купоны, то есть стабильный доход.
A Polars LazyFrame provides an efficient way to handle large datasets through lazy evaluation. Unlike traditional DataFrames, LazyFrames don’t contain data but instead store a set of instructions known as a query plan.
В этой статье мы детально разберем процесс создания корпоративной RAG-системы для поиска по обучающим материалам.
Во французском сабреддите я наткнулся на пост с интересной гипотезой: Чем ближе точка к вокзалу, тем хуже там кебаб.Пост на французском привлёк достаточно большое внимание, учитывая относительно небольшой размер сабреддита; это доказывало, что многие с ним согласны.
This article, based on a PyCon APAC talk, covers just what FastAPI does under the hood.
Целью данной статьи является погружение читателя в технологию RAG, а также ознакомление с основными критериями и методами его улучшения. В этой статье мы обсудим, как именно устроен RAG, как правильно оценивать его эффективность и какие существуют техники улучшения – от уже известных методов до совершенно новых решений.
My Python code was too slow, so I made it faster with Python. For some definition of “Python”.
С появлением больших языковых моделей тема векторного поиска обрела новое дыхание. Компании, которые хотят внедрить архитектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG), сталкиваются с вопросом: как выбрать эмбеддинги, которые будут работать эффективно именно с их данными?
В основе проекта лежит компьютерное зрение и машинное обучение. Система использует веб-камеру для захвата изображения рук пользователя в реальном времени. Затем специально обученная нейронная сеть распознает конкретные жесты и преобразует их в команды управления компьютером. Проект полностью открыт и доступен на GitHub.
Хотите освоить WebSocket и создать собственный чат с комнатами? Статья написана с учетом новичков, но и опытные разработчики найдут здесь полезные инсайты.