Big Data AI
16.7K subscribers
792 photos
96 videos
19 files
804 links
@haarrp - админ

Вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейроннным сетям

@data_analysis_ml - анализ данных

@ai_machinelearning_big_data

@itchannels_telegram - важное для программиста

РКН: clck.ru/3Fmqxe
Download Telegram
🖥 Шпаргалка по командам Git на русском

echo "# название" >> README.md - создание файла README.md
git init - инициализация репозитория
git add README.md - добавления файла README.md в проект
git commit -m "first commit" - получает проиндексированный снимок состояния и выполняет его коммит в историю проекта
git remote add origin https://github.com/stanruss/название.git - команда, которой устанавливается подключение к удаленному серверу и git репозиторию, размещающемуся на нем.
git push -u origin master - кзменения отправляются на удаленный сервер

git log --oneline - посмотреть все коммиты.
git checkout . - восстановить все.
git checkout "код коммита" - вернуть до состояния этого коммита.
git checkout master - вернуться в ветку мастер.

Восстановить файлы на локальном компьютере:
```git fetch --all
git reset --hard origin/master или git reset --hard origin/<название_ветки>

```git add text.txt - Добавить файл в репозиторий
git rm text.txt - Удалить файл
git status - Текущее состояние репозитория (изменения, неразрешенные конфликты и тп)
git commit -a -m "Commit description" - Сделать коммит
git push origin - Замерджить все ветки локального репозитория на удаленный репозиторий
git push origin master - Аналогично предыдущему, но делается пуш только ветки master
git push origin HEAD - Запушить текущую ветку, не вводя целиком ее название
git pull origin - Замерджить все ветки с удаленного репозитория
git pull origin master - Аналогично предыдущему, но накатывается только ветка master
git pull origin HEAD - Накатить текущую ветку, не вводя ее длинное имя
git fetch origin - Скачать все ветки с origin, но не мерджить их в локальный репозиторий
git fetch origin master - Аналогично предыдущему, но только для одной заданной ветки
git checkout -b some_branch origin/some_branch - Начать работать с веткой some_branch (уже существующей)
git branch some_branch - Создать новый бранч (ответвится от текущего)
git checkout some_branch - Переключиться на другую ветку (из тех, с которыми уже работаем)
git branch # звездочкой отмечена текущая ветвь - Получаем список веток, с которыми работаем
git branch -a # | grep something - Просмотреть все существующие ветви
git merge some_branch - Замерджить some_branch в текущую ветку
git branch -d some_branch - Удалить бранч (после мерджа)
git branch -D some_branch - Просто удалить бранч (тупиковая ветвь)
git show d8578edf8458ce06fbc5bb76a58c5ca4a58c5ca4 - Изменения, сделанные в заданном коммите
git push origin :branch-name - Удалить бранч из репозитория на сервере
git reset --hard d8578edf8458ce06fbc5bb76a58c5ca4a58c5ca4 - Откатиться к конкретному коммиту и удалить последующие (хэш смотрим в «git log»)
git push -f - залить на сервер измененные коммиты
git clean -f - Удаление untracked files

#git #github #doc #cheatsheet


@bigdatai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍111🔥1
🚀 PullRequest.help — инструмент автоматизации код-ревью для GitHub

PullRequest.help - предоставляет автоматические ревью для пул-реквестов на GitHub

Он может раскрыть полный потенциал вашей команды, автоматизировав рутинные и времязатратные задачи по проверке кода

Это позволяет инженерам сосредоточиться на том, что они делают лучше всего — создании выдающегося кода

#GitHub #автоматизация

@bigdatai
👍52🔥1
Forwarded from Machinelearning
📌Руководство по эффективному использованию промптов для LLM от разработчиков из GoogleDeepMind.

Туториал ориентируется на нетехническую аудиторию, которая имеет опыт взаимодействия с большими языковыми моделями.

В первой половине представлены ментальные конструкции природы посттренинга и промптов. Вторая половина содержит более конкретные предписания и высокоуровневую процедуру промпт-инжиниринга.

Авторы, Varun Godbole и Ellie Pavlick подчеркивают, что поиск «идеальной» подсказки — это итеративный процесс, аналогичный настройке модели, который в лучшем случае является эмпирическим, а в худшем - алхимическим.

▶️ Содержание:

🟢Для кого предназначен этот документ?
🟢Зачем нужно это руководство?
🟢Background трейна: предварительная и последующая подготовка
🟢Рекомендации по промптам
🟢Рудиментарное "руководство по стилю" для промптов
🟢Процедура итерации новых системных инструкций
🟢Некоторые мысли о том, когда полезна LLM
🟢Дополнительные ресурсы


📌Лицензирование: Creative Commons Attribution 4.0 International Public License.


🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Prompt #Github #Tutorial
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍42🔥2