Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Каждый раз, когда кто-то говорит про запуск LLM, возникает вопрос: "А где взять GPU?" Облачные GPU стоят денег, локальные видеокарты стоят ещё больших денег, а бесплатные GPU-тиры исчезают быстрее, чем появляются.Но что если можно запустить полноценного AI-ассистента вообще без GPU?
Машинное обучение обычно ассоциируется с датасетами, метриками и бесконечными экспериментами в ноутбуках. Но в какой-то момент для нас ML перестал быть абстрактной технологией - и стал маршрутом. Причём буквально. Эта история о том, как модели, гипотезы и пара неочевидных решений привели нас не только к рабочему результату, но и на самый настоящий остров Парамушир (северные Курилы).
Я чувстовал себя клоуном подключая 5ю библиотеку для написания устойчивого к ошибкам API клиента. После этого я написал библиотеку объединяющую все воедино. Мотивация и история архитектурных решений.
Современное машиностроительное производство требует высокой точности планирования технологических процессов и оценки трудоёмкости операций. Эти оценки напрямую влияют на формирование себестоимости, планирование загрузки оборудования и назначение цен на продукцию и услуги.
Давайте честно. Все эти конференции про "Цифровые Двойники" и "AI на производстве" - это красиво только на слайдах в PowerPoint.В реальности, когда ты приходишь к главному технологу и просишь данные для обучения модели (например, чтобы предсказывать прогар футеровки), происходит одно из двух:
Принято считать, что стеганография в аудио умирает, как только файл пережимают в MP3. Классический метод LSB (замена младших битов) действительно не выдерживает встречи с психоакустической моделью сжатия — данные просто стираются как «неслышимый мусор».Но что, если подойти к задаче не как к замене битов, а как к радиосвязи? В этой статье мы напишем приложение ChameleonLab на Python (PyQt6 + NumPy). Мы откажемся от хрупких методов в пользу военной технологии DSSS (расширение спектра), применим криптографию AES-256 и научим наш сигнал выживать даже при перекодировании в 128kbps. Разберем математику корреляции, борьбу с рассинхронизацией ffmpeg и почему иногда шум — это хорошо.
Представьте, что вы объясняете ребёнку, что такое «яблоко». Вы покажете картинку, дадите попробовать, расскажете, что оно круглое, сладкое, растёт на дереве, а теперь попробуйте объяснить это нейросети. Она не видит, не пробует, но она понимает только числа. Как же тогда заставить машину понять, что «яблоко» ближе к «груше», чем к «трактору»?
Plotly — библиотека для интерактивной визуализации данных в Python. Она подходит для задач, где статичного графика недостаточно и важно исследовать данные прямо в процессе анализа. В статье разбираем базовые возможности Plotly и основные типы графиков.
ChatGPT и другие LLM "забывают" начало диалога при серьезном ресерче. Обычная проблема. Новые факты вытесняют старые из-за ограниченного контекстного окна, и отчет получается поверхностным. Недавнее исследование предлагает простое решение — дать ИИ-агенту "блокнот". Разбираемся как такой подход обходит ограничения контекста.
Q65 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2021 году для проведения минимальных связей в условиях сложных трасс прохождения радиосигнала.В предыдущих частях цикла были рассмотрены структура протокола, алгоритмы формирования сигнала, механизмы компенсации эффекта Доплера, синхронизация и детектирование сигнала в условиях быстрых затуханий сигналов. В этой части статьи рассматривается механизм декодирования данных Q-ary Repeat Accumulation кодов протокола Q65.
Процесс масштабирования бэкенд приложения на основе flask_restx и OpenApi. Реализация авторизации в приложении и обеспечение базового уровня безопасности.
Когда запускаешь pytest --cov код выполняется как обычно, но в конце появляется отчёт о покрытии. Как pytest узнаёт, какие строки выполнились? Ответ в sys.settrace, это низкоуровневый хук, который позволяет перехватывать каждый шаг интерпретатора.На этом механизме построены coverage.py, pdb, PyCharm debugger, hunters, и десятки других инструментов. Разберём, как это работает изнутри и почему трассировка устроена именно так.
В статье представлен подробный разбор разработки высокопроизводительного 3D-движка для оптимизации загрузки транспортных средств. Мы прошли путь от простого полочного алгоритма с КПД 58% до комплексной системы, обеспечивающей плотность упаковки до 90%.
В этот раз речь пойдёт о приложении для интерактивного мониторинга белых акул по заказу Стэнфордского университета. 🦈 В статье ребята рассказали, какие возможности реализовали внутри приложения, какой стек технологий выбрали и что за сложности случились на фронтенде и бэкенде.
В прошлой статье я подробно рассказал про свою макрос-клавиатуру: про железо, характеристики и немного затронул ваши комментарии 🙂 ссылка на статью. И теперь пришло время рассказать про софт.
Задача Text‑to‑Speech (TTS) она же задача синтеза речи — заключается в том, чтобы озвучить заранее подготовленный текст голосом спикера. Данная задача является одной из важных в системах взаимодействия человека и компьютера. Конечно, такая задача генерации речи встречается гораздо реже, чем, например, задача генерации или обработки текста, тем не менее, сферы ее применения со временем только увеличиваются в своих масштабах и становится все более востребованной.
Как обойти 10 000 точек без лишних «холостых» прыжков и геометрической путаницы? Традиционные жадные алгоритмы пасуют перед плотными структурами, заставляя инструменты ЧПУ и роботов метаться по всей рабочей зоне. В этой статье я представляю «Алгоритм Динамического Шампура» (Shampur‑Scraper Method) — иерархический подход к задаче коммивояжера, сочетающий инерционное планирование магистралей и динамическую зачистку зон ответственности.
Считаете, что спрятать файл внутри песни, не испортив звук, невозможно? Мы тоже так думали, пока не разобрали спецификацию ID3v2 до винтика.Оказывается, внутри каждого MP3-файла есть «слепая зона», куда можно положить ключи шифрования, документы или исходный код
Персональный Telegram-аудиогид, который по запросу строит рассказ о картине и озвучивает его. В статье я покажу, как устроен этот путь от запроса до готового аудио.
Как за один вечер собрать собственную систему транскрибации, если вам надоело платить за подписки и сливать записи конфиденциальных встреч в «облачные мозги»? В этой статье разбираем Q-scribe — прагматичный open-source конвейер для маленькой команды. Идеально для тех, кому нужно быстро превращать видео встреч в текст, сохраняя данные на своем железе.