Forwarded from Библиотека программиста | программирование, кодинг, разработка
🐱🎨🙏🤖 10 самых странных языков программирования, о которых вы никогда не слышали
Эзотерические языки разрабатывают в концептуальных, экспериментальных и развлекательных целях. Их общая черта — максимально запутанный и странный синтаксис, понятный только посвященным. В этой подборке — языки, которые выбрали бы Ходор, доктор Лектер, Малевич, Джеймс Бонд, Терминатор и Луи Армстронг, если бы решили войти в айти.
👉 Читать статью
👉 Зеркало
Эзотерические языки разрабатывают в концептуальных, экспериментальных и развлекательных целях. Их общая черта — максимально запутанный и странный синтаксис, понятный только посвященным. В этой подборке — языки, которые выбрали бы Ходор, доктор Лектер, Малевич, Джеймс Бонд, Терминатор и Луи Армстронг, если бы решили войти в айти.
👉 Читать статью
👉 Зеркало
👍2❤1⚡1🔥1😁1
🦾🤖 Подборка бесплатных курсов по Machine Learning и Data Science
На днях Microsoft выпустила новый бесплатный курс по генеративным моделям для начинающих. Курс рассказывает базовые принципы работы с большими языковыми моделями и ИИ-агентами. Мы решили добавить ещё несколько курсов, которые помогут погрузиться в отрасль.
🔹 Machine Learning for Beginners — A Curriculum
Ещё один курс от Microsoft. Включает 26 уроков и 52 упражнения. Покрывает такие темы, как построение регрессионных моделей, обработка данных, методы кластеризации, введение в обработку естественного языка.
🔹Data Science for Beginners — A Curriculum
Не можем не добавить в подборку дополнительный курс от Microsoft для тех, кто хочет быть дата-сайентистом, а не ML-инженером. Этот курс рассказывает об SQL, библиотеках для анализа и визуализации данных, деплое и эксплуатации моделей.
🔹Открытый курс по машинному обучению
Создан сообществом OpenDataScience. Охватывает основные темы: от анализа датасета до различных ML-алгоритмов.
🔹Курсы на Kaggle
Это, своего рода, классика. Рекомендуем ознакомиться тем, кто ещё этого не сделал.
На днях Microsoft выпустила новый бесплатный курс по генеративным моделям для начинающих. Курс рассказывает базовые принципы работы с большими языковыми моделями и ИИ-агентами. Мы решили добавить ещё несколько курсов, которые помогут погрузиться в отрасль.
🔹 Machine Learning for Beginners — A Curriculum
Ещё один курс от Microsoft. Включает 26 уроков и 52 упражнения. Покрывает такие темы, как построение регрессионных моделей, обработка данных, методы кластеризации, введение в обработку естественного языка.
🔹Data Science for Beginners — A Curriculum
Не можем не добавить в подборку дополнительный курс от Microsoft для тех, кто хочет быть дата-сайентистом, а не ML-инженером. Этот курс рассказывает об SQL, библиотеках для анализа и визуализации данных, деплое и эксплуатации моделей.
🔹Открытый курс по машинному обучению
Создан сообществом OpenDataScience. Охватывает основные темы: от анализа датасета до различных ML-алгоритмов.
🔹Курсы на Kaggle
Это, своего рода, классика. Рекомендуем ознакомиться тем, кто ещё этого не сделал.
GitHub
GitHub - microsoft/generative-ai-for-beginners: 21 Lessons, Get Started Building with Generative AI 🔗 https://microsoft.github.io/generative…
21 Lessons, Get Started Building with Generative AI 🔗 https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/ - microsoft/generative-ai-for-beginners
🔥7⚡3👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
На днях компания объявила о коллаборации со стартапом Figure, который создаёт человекоподобных роботов. Стартап заинтересован в том, чтобы научить своих роботов навыкам понимания языка и рассуждений.
Коллаборация с OpenAI — это не единственное, чего добился Figure в последнее время. Также он привлёк финансирование от Microsoft, NVIDIA, Джеффа Безоса и многих других.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍5⚡3
🧮📐 15 гениев, которые изменили мир математики навсегда
В нашей новой статье читайте о том, как 15 величайших математических умов в истории, от древнегреческого гения Фалеса до современного революционера Мандельброта, своими открытиями в алгебре, геометрии, теории чисел и других областях навсегда изменили облик математики и мира.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
В нашей новой статье читайте о том, как 15 величайших математических умов в истории, от древнегреческого гения Фалеса до современного революционера Мандельброта, своими открытиями в алгебре, геометрии, теории чисел и других областях навсегда изменили облик математики и мира.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
👍10🎉5⚡2🔥2👏2
В пятницу стало известно, что предприниматель решил судиться со стартапом, стоящим за ChatGPT. Маск утверждает, что OpenAI предал собственную миссию — работать во благо людей, а не ради собственного заработка.
По словам Илона, Сэм Альтман и Грег Брокман обратились. к нему в 2015 году с предложением создать открытую некоммерческую компанию. Однако сейчас, по мнению Маска, стартап полностью сосредоточен лишь на заработке денег.
Представители OpenAI отвергают все обвинения, а некоторые и вовсе говорят, что Илон просто расстроен своим неучастием в делах компании сейчас.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔5⚡3👍2😁1
Вам дали список чисел. Напишите функцию, которая вернёт выбросы
Выброс — это результат измерения, выделяющийся из общей выборки. Простейшие способы определения выбросов основаны на манипуляциях с межквартильным расстоянием. Рассмотрим такой алгоритм:
✔️ Вычислим квартили.
Так мы получим Q1 (первый квартиль) и Q3 (третий квартиль). Тогда IQR — это размах между первым и третьим квартилями (Q3 - Q1).
✔️ Определим выбросы.
Как правило, выбросами считаются точки данных, которые находятся ниже Q1 - 1.5 * IQR или выше Q3 + 1.5 * IQR.
Вот пример функции, реализующей такой алгоритм:
#вопросы_с_собеседований
Выброс — это результат измерения, выделяющийся из общей выборки. Простейшие способы определения выбросов основаны на манипуляциях с межквартильным расстоянием. Рассмотрим такой алгоритм:
Так мы получим Q1 (первый квартиль) и Q3 (третий квартиль). Тогда IQR — это размах между первым и третьим квартилями (Q3 - Q1).
Как правило, выбросами считаются точки данных, которые находятся ниже Q1 - 1.5 * IQR или выше Q3 + 1.5 * IQR.
Вот пример функции, реализующей такой алгоритм:
import numpy as np
def find_outliers(data):
sorted_data = sorted(data)
Q1 = np.percentile(sorted_data, 25)
Q3 = np.percentile(sorted_data, 75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
outliers = [x for x in sorted_data if x < lower_bound or x > upper_bound]
return outliers
#вопросы_с_собеседований
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤23👍14🔥4⚡1
🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта.
В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги
👉Подписаться👈
В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги
👉Подписаться👈
👍1
🚀 GPTFast — библиотека для ускорения работы с моделями Transformers в 6-7 раз
Как поясняют авторы проекта, GPTFast изначально был набором методик, разработанных PyTorch Team, для ускорения инференса Llama-2-7b. Эти методики обобщили на другие модели Hugging Face.
Для того, чтобы начать работу с GPTFast, нужно:
▫️убедиться, что вы используете версию Python 3.10 или выше,
▫️ вы на устройстве Cuda,
▫️ вы настроили виртуальное окружение,
▫️ вы установили библиотеку — pip install gptfast.
🔗 Подробности — в репозитории проекта
Как поясняют авторы проекта, GPTFast изначально был набором методик, разработанных PyTorch Team, для ускорения инференса Llama-2-7b. Эти методики обобщили на другие модели Hugging Face.
Для того, чтобы начать работу с GPTFast, нужно:
▫️убедиться, что вы используете версию Python 3.10 или выше,
▫️ вы на устройстве Cuda,
▫️ вы настроили виртуальное окружение,
▫️ вы установили библиотеку — pip install gptfast.
🔗 Подробности — в репозитории проекта
❤7👍1
Обучение нейросети YandexGPT пересказу видео
На Хабре поделились рассказом, как Яндекс реализовал пересказ видео любой длины в Браузере.
В статье рассказали:
◾️ Почему для суммаризации видео не подошла дообученная статейная модель YandexGPT,
◾️ Про достоинства и недостатки подходов LoRa и Fine-tune,
◾️ С какими сложностями столкнулись при обработке длинных видео и как нашли решение.
🔗 Ссылка
На Хабре поделились рассказом, как Яндекс реализовал пересказ видео любой длины в Браузере.
В статье рассказали:
◾️ Почему для суммаризации видео не подошла дообученная статейная модель YandexGPT,
◾️ Про достоинства и недостатки подходов LoRa и Fine-tune,
◾️ С какими сложностями столкнулись при обработке длинных видео и как нашли решение.
🔗 Ссылка
🔥6⚡2
🧠 Знания — сила! Что должен изучить каждый программист?
Мы запускаем опрос среди наших читателей, чтобы выяснить, какие ключевые компетенции необходимо развивать программисту на текущий момент. Какие направления стоит изучать в первую очередь? Уровень каких знаний влияет на зарплату в отрасли?
Мы проанализируем ваши ответы и составим ТОП-лист навыков, которые не помешает освоить каждому программисту и разработчику для успешного карьерного роста!
👉 Пройти опрос
Мы запускаем опрос среди наших читателей, чтобы выяснить, какие ключевые компетенции необходимо развивать программисту на текущий момент. Какие направления стоит изучать в первую очередь? Уровень каких знаний влияет на зарплату в отрасли?
Мы проанализируем ваши ответы и составим ТОП-лист навыков, которые не помешает освоить каждому программисту и разработчику для успешного карьерного роста!
👉 Пройти опрос