Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Полгода назад с помощью Claude создал приложение для мониторинга диабета у своей кошки Манишки. Ей было 13 лет, она весила 3 кг, и каждый день я мерял ей сахар глюкометром и колол инсулин. В этой статье — о том, какие неожиданные медицинские инсайты я нашёл в обычном дневнике глюкозы.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Это несколько текстов, основной из которых — Autoresearch: Минимальный «агентский цикл» Карпаты для автономного экспериментирования с LLM . Пытаемся подробно разобраться в работе минималистичного ИИ-агента для исследований, предложенного Андреем Карпаты в начале марта.
В этой статье покажу, как за полчаса поднять микросервис, который принимает и отправляет сообщения MAX, и подключить его к любой CRM или внутренней системе.
Влюбился в Python в 1994-м, придумал PEP как систему управления изменениями в языке, спрятал пасхалку import this в стандартную библиотеку и годами прокладывал Python дорогу в Linux-дистрибутивы. Речь пойдёт о Барри Уорсо (Barry Warsaw) – первом неголландце в ядре Python.
По данным Data Insight 30% отказов от покупок связано с заказным негативом. Раньше ботов вычисляли по шаблонным фразам, но сейчас спамеры массово генерируют жалобы через LLM. Модерация геосервисов пропускает такой контент. Формально отзывы уникальны и не нарушают правила площадок.
Django silently converts None values in non-nullable string fields into empty strings, but a simple CheckConstraint can enforce truly required values and prevent empty data from slipping into your database.
TXT-запись — это произвольная строка текста привязанная к домену. Придумали её для SPF (верификация почтовых серверов) и DKIM, потом стали использовать для подтверждения владения доменом в Google Search Console и Let's Encrypt. Технически это просто поле «здесь может лежать любой текст до 255 байт».
Мне нужен был голосовой ввод. Не диктовка в Google Docs, не облачный API — а простая штука: зажал клавишу, сказал, отпустил, текст появился в активном окне. Локально, без отправки аудио куда-либо.Готовых решений, которые бы устроили, сходу не нашёл. Сделал свое. Может, кому будет полезно.
Данная статья посвящена основе основ нейронауки — линейной алгебре. Если вы когда-либо планируйте изучать искусственные нейронные сети (и не только), то вам необходимо начать именно с этого. Причем не важно, собираетесь ли вы заниматься фундаментальными исследованиями (Data Science) или просто лепить модели в продакшн на конвейере (ML Engineering), вы обязаны знать их математику хотя бы поверхностно. Любые настройки, дообучение и применение даже готовой модели, требуют понимания основ. А по сему данное знание, как минимум, не будет избыточным.
В первых двух статьях мы разобрали основы спецификации STAC (SpatioTemporal Asset Catalog), её объектную модель и философию, превращающую разрозненные архивы геоданных в единую, машиночитаемую «библиотеку». Мы увидели, как STAC описывает каталоги (catalog), коллекции (collection), элементы (item) и их ресурсы (assets), создавая универсальный язык для работы с геопространственной информацией.
В этой статье я делюсь реальным кейсом построения системы рекомендаций для картин. Сначала мы реализовали простой поиск по тегам, а затем перешли к эмбеддингам изображений с помощью CLIP и хранению в Elasticsearch. Также я показываю, как строим персонализированные рекомендации на основе лайков и просмотров пользователя. Статья будет полезна тем, кто хочет понять, как создать рабочую систему рекомендаций на Python и постепенно улучшать её точность.
Аугментация данных — один из самых мощных инструментов улучшения качества моделей машинного обучения. В компьютерном зрении она почти всегда критична: без неё модели быстро переобучаются и плохо обобщаются.Но на практике её часто используют поверхностно: «добавим флип, поворот и color jitter».В этой статье разбираем аугментации глубжe
Задача основателю казалась простой. Нужно было построить систему, которая принимает пользовательский запрос, анализирует контекст пользователя, извлекает релевантные данные и формирует ответ.
В этой части перейдём от теории к практике: соберём агента, который пишет сказки. В графе будут задействованы инструменты, условные переходы и циклы обратной связи.
Проект PhotoMentor создавался как ИИ-ментор для фотографов. Механика простая: пользователь загружает снимок, а под капотом Gemini выступает в роли арт-директора — анализирует композицию, работу со светом, цветовую гармонию и выдает детальный фидбек с оценкой.С главной проблемой Vision-моделей я столкнулся в первый же день закрытых тестов. Я скормил Gemini свой тестовый снимок: крупный портрет собаки, положившей морду на лапы.
Ещё 10 лет назад машина видела в документе просто набор пикселей. Сегодня она понимает структуру страницы, читает таблицы, графики и рукописи — и автоматически извлекает нужные данные. Разбираем как это работает под капотом и почему это меняет целые индустрии.