Proglib.academy | IT-курсы
3.65K subscribers
1.93K photos
60 videos
10 files
1.83K links
Онлайн-курсы для программистов от создателей «Библиотеки программиста».

По рекламе: @proglib_adv

Учиться у нас: https://proglib.io/w/9f60aed6

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Download Telegram
🧩 Как разместить резюме на GitHub Pages?

GitHub Pages — удобная платформа для размещения статических веб-страниц. На ней можно размещать любой контент, не нарушающий правила сервиса.

🧙‍♂️ Из преимуществ:

Размер сайта — до 1 Гб.
Объем трафика — 100 Гб в месяц.
Количество сборок в час — до 10.

Но, вместе с плюсами, есть и минусы. О них и обо всём другом в статье 👇

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1
Interview_Questions_For_Python.pdf
885.2 KB
🐍 Сборник вопросов и ответов для собеседования по Python

Шпаргалка от сайта InterviewBit, включающая следующие разделы:
▪️вопросы для новичков (например, «что такое срезы»)
▪️вопросы для более опытных разработчиков («как скопировать объект»)
▪️ООП
▪️Pandas
▪️Numpy
▪️Разные модули
▪️Задачи на написание кода
👍4
Forwarded from Библиотека программиста | программирование, кодинг, разработка
🤖 Итоги недели в мире ИИ и обзоры новых сервисов

Мы написали статью на VC, которая основана на очередном выпуске нашей рассылки про последние новости и тенденции в мире ИИ. Залетайте и читайте!

👇Ниже — мини-подборка из статьи 👇

📰 Новости

▫️ OpenAI объявила о запуске долгожданного магазина кастомных чат-ботов.
▫️ В Пасадене (штат Калифорния) открывается первая закусочная CaliExpress by Flippy, полностью управляемая ИИ.
▫️ NVIDIA выпустила модель для распознавания речи Parakeet, которая по всем показателям превосходит OpenAI Whisper.
▫️ Использование ИИ в совместном научном проекте Microsoft и Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории в течение недели помогло определить новый элемент, который поможет снизить на 70% использование лития в батареях. Без ИИ такое исследование заняло бы по меньшей мере 20 лет.
▫️ Компания ByteDance выпустила новую модель MagicVideo-V2 для генерации видео.

🛠 Инструменты

◾️ Auto Wiki — генерирует вики-документацию для GitHub репозиториев.
◾️ Code to Flow — визуализирует, анализирует и объясняет код, написанный на всех популярных языках и фреймворках.
◾️ Concepto — платформа для создания прототипов веб-приложений.
◾️ Afforai — выполняет суммаризацию, перевод и поиск по множеству документов.
◾️ Corgea — исправляет уязвимые фрагменты кода.
◾️ Jan — опенсорсный оффлайновый чат-бот.
◾️ Plus AI — плагин для Google Slides: делает профессиональные презентации, персональные и командные дашборды, любые отчеты.

🤙 Сделай сам

🔸 WikiChat — опенсорсный инструмент для коррекции галлюцинаций с помощью информации из Википедии.
🔸 Подробная шпаргалка и советы по созданию продвинутых RAG.
🔸 OpenVoice — опенсорный инструмент для мгновенного клонирования голоса.

🎓 Туториалы

🔹 Туториал по работе с новым API Query Pipelines показывает примеры создания простых линейных цепочек и сложных ациклических графов из модулей LlamaIndex.
🔹 Туториал по объединению LLM с помощью mergekit детально разбирает 4 основных метода объединения моделей.

#чтопроисходит
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4
💣 Кем вы видите себя через 5 лет: как отвечать на странные и неудобные вопросы на собеседовании

7 самых распространенных вопросов, которые точно задавали каждому из вас.

Читать статью
1
👩‍💻 Короткий гайд по векторным базам данных

👉 Что это:
Векторная база данных — это особый тип базы данных, информация в которой хранится в виде многомерных векторов, представляющих определённые данные. Эти данные (текст, изображения, аудио, видео) преобразуются в векторы с помощью разных методов.

Зачем это нужно:
Основное преимущество векторных баз данных — способность быстро и точно находить и извлекать данные в зависимости от близости или сходства их векторов. Например, можно искать тексты, которые совпадают со входной статьёй по теме, или песни, которые перекликаются с другой по мелодии и ритму.

✔️Какие есть векторные базы данных:
- Chroma
Опенсорсная база данных, упрощающая создание LLM-приложений.
- Pinecone
Помогает создать векторный поиск для получения релеватных данных в задачах RAG, создания рекомендаций и др.
- Weaviate
Позволяет проводить автоматическую векторизацию с помощью моделей генерации эмбеддингов.
👍2
🌳Решение задачи про вырубку деревьев

Обозначим расстояние между деревьями после вырубки d. Тогда существует n – d х (m – 1) – m + 1 способов вырубить деревья. Чтобы найти все варианты, нужно просуммировать способы по всем d. Кроме того, нужно учесть 2 частных случая – когда количество оставшихся после вырубки деревьев равно 0 или 1.

1️⃣ вариант:
n, m = list(map(int, input().split()))
trees = 0
if m == 0:
trees = 1
elif m == 1:
trees = n
else:
for d in range(1, n):
trees += (n - d) // (m - 1)
print(trees)

2️⃣ вариант:
n, m = map(int, input().split())
trees = 0
if m == 0:
trees = 1
elif m == 1:
trees = n
else:
for d in range(1, (n - 1) // (m - 1) + 1):
trees += n - (m - 1) * d
print(trees)


👉Ещё четыре олимпиадных задачи с решениями ищите в нашей статье👈
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21
🤖 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👈
👍1
📈 9 главных трендов в разработке фронтенда в 2024 году

В статье разбираем самые популярные языки, технологии, инструменты и архитектурные концепции:

1️⃣ JavaScript — по-прежнему бесспорный лидер
2️⃣ TypeScript набирает популярность
3️⃣ Прогрессивные веб-приложения (PWA) стали стандартом
4️⃣ Микрофронтенды (Micro Frontends) — микросервисы на фронтенде
5️⃣ Feature-Sliced Design — оптимальная архитектура
6️⃣ Jamstack — статические сайты, неотличимые от динамических
7️⃣ SWC — супербыстрый транспайлер
8️⃣ Backend-driven UI — интерфейс, управляемый бэкендом
9️⃣ Использование ИИ на всех этапах разработки фронтенда
🩺 Модели машинного обучения превзошли традиционные методы диагностики одной из форм рака поджелудочной железы

Речь идёт о протоковой аденокарциноме поджелудочной железы (англ. pancreatic ductal adenocarcinoma, PDAC). Разработанная учёными система Prism по диагностике этого заболевания включает в себя две модели:
▪️нейронную сеть PRISM;
▪️логистическую регрессию.

Обе модели используют данные медицинских записей, в том числе демографические данные, диагнозы пациента, данные по лекарствам, которые он принимает, результаты различных анализов, чтобы предсказать риск рака. Нейросеть применяется для обнаружения сложных закономерностей в таких данных, как возраст, история болезни и результаты лабораторных исследований. Логистическая регрессия используется для простого анализа, выдаёт вероятность развития PDAC по этим признакам.

Стандартные методы диагностики способны обнаружить около 10% случаев PDAC, а обе модели Prism, используемые совместно, — 35%.

📖 Исследовательская статья
🔥2
🤔А как вам такой алгоритм сортировки?

Перевод: «ждёт, пока космическая солнечная радиация не проманипулирует битами и отсортирует список»

Комментарий от пояснительной бригады:
Шутка основана на явлении single-event upset (SEU). Это изменение состояния электронного компонента, вызванное частицей ионизирующего излучения. Оно происходит из-за возникновения свободного заряда, который появляется в результате ионизации внутри или рядом с логическим элементом, таким как бит памяти.

#memes
👍2
🧩🧠 Хотите узнать насколько хорошо вы знаете математику, чтобы начать заниматься Data Science?

Вот несколько не самых сложных задач, главное в которых — проверить математическую интуицию и смекалку. Все задачи снабжены пояснениями и ответами.

🔗 Пройти тест

Не расстраивайтесь если не сможете набрать максимальное колличество баллов. Чтобы подтянуть знания поможет наш курс Математика для Data Science.

👉 Начать можно с вводных занятий, чтобы познакомиться с преподавателями и форматом обучения.

На водных занятиях вас ждет:

– Лекции с преподавателями кафедры ВМК МГУ по темам: теория множеств, непрерывность функции, основные формулы комбинаторики, матрицы и операции над ними, градиентный спуск.

– Практические задания для закрепления материала.

– Ссылки на дополнительные материалы.

⚡️Переходите и активируйте – https://proglib.io/w/8bdc6caf
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💃Рабочая неделя подходит к концу. А это значит, что все задачи можно отложить до понедельника 🤫

А пока вы предвкушаете начала выходных, можете поделится в комментариях вашим любимым мемом за последнее время
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3😁1
Новый #дайджест статей по машинному обучению и работе с данными

🤖 Запускаем локальный ML-процесс в облаке с помощью DataSphere Jobs
В сервисе DataSphere можно удалённо запускать задания (jobs) — вычисления на ВМ DataSphere за пределами JupyterLab.
🤖 Как мы с помощью ML вылечили проблему, не дававшую перейти на автомаршрутизацию курьеров
Интересная статья от компании CDEK, рассказывающая о решении следующей задачи: определить, на какой маршрут поставить конкретный заказ до того, как появился сам маршрут.
🤖 Who's Harry Potter? Approximate Unlearning in LLMs
Авторы пытались заставить модель Llama2-7b «забыть» «Гарри Поттера».
🤖 Hadoop в Облаке: история миграции сотен петабайт
Рассказ от руководителя Data Platform в ОК о переносе Hadoop с Bare Metal в облако.
🤖 Open-source LLMs as LangChain Agents
Статья рассказывает о том, что такое LLM-агенты и как их интегрировать в системы с использованием LangChain.
👍2
Forwarded from Библиотека программиста | программирование, кодинг, разработка
💡 Стратегии ветвления на практике: что выбрать для своей команды?

📌 Git flow — стратегия ветвления, полезная для команд, у которых есть четкие процессы выпуска и необходимость поддерживать стабильность своих продакшн-окружений.

Однако зависимость от множества веток и правил добавляет много сложности к процессу. Это может быть непосильно для новых членов команды и может привести к конфликтам из-за несоблюдения принципов непрерывной интеграции.

📌 GitHub flow — легковесная стратегия ветвления, хорошо подходящая для команд, практикующих непрерывный деплой. Эта стратегия подчеркивает совместную работу, частые выпуски и упрощенный процесс разработки.

Учитывая ее простоту, GitHub flow лучше всего подходит для небольших команд и проектов. Однако по мере увеличения размера и сложности становится сложно управлять изменениями во всей кодовой базе.

📌 Trunk-based development — стратегия ветвления, при которой разработчики работают над кодом в одной ветке, называемой trunk. Она требует прямых пушей в trunk и совместной работы разработчиков для поддержания стабильной ветки trunk.

Поскольку изменения непрерывно интегрируются в trunk, существует более высокий риск внесения изменений, которые могут повлиять на стабильность всей системы.

📌 Space Git flow — стратегия ветвления от JetBrains, похожая на GitHub flow, но с бо́льшим акцентом на безопасность при внесении изменений в ветку main и возможностью масштабирования до крупных проектов и команд.

💬 Каждая стратегия имеет свои сильные и слабые стороны, и лучший выбор зависит от конкретных потребностей вашей команды, а также таких факторов, как размер команды, процесс разработки, частота деплоя и требования к качеству кода.

👉 Подробнее здесь и здесь

#советыдляразрабов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1