Пользователь
Бывают ситуации, когда жизненные обстоятельства не позволяют использовать ChatGPT и приходится разворачивать LLM локально. Там можно остаться и без AI, а этого мужики точно не поймут. Есть ли какие-то способы решения этой проблемы?
Если у вас такая ситуация – можете выдохнуть, решение есть.
Краткий обзор курса, который я недавно закончил пилить на степике. Курс хардкорный :) В нем необходимо с нуля писать алгоритмы машинного. Наверное это один из лучший способов досконально разобраться в алгоритме.
Курс бесплатный: https://stepik.org/course/68260/promo
Часто случается так что на необходимом сайте установлена защита от ботов. Например: QRATOR, Cloudflare, Akamai Bot Manager и пр. Можно потратить множество ресурсов на обход этих систем, но если у вашего ресурса есть мобильное приложение, то можно пойти другим путём. В подавляющем большинстве случаев мобильное приложение остается без защиты т.к. методы актуальные в браузерной разработке в мобильной не актуальны. В этой статье мы совершим атаку MITM на приложение [скрыто], узнаем эндпоинты по которым приложение получает данные и получим данные сами.
В этом материале мы поговорим об устройстве компонента‑декодера в системах машинного обучения, построенных по архитектуре «трансформер», уделив особое внимание отличию декодера от энкодера. Уникальной особенностью декодеров является то, что они похожи на циклы. Они, по своей природе, итеративны, что контрастирует с линейными принципами обработки данных, на которых основаны энкодеры. В центре декодера находятся две модифицированные формы механизма внимания: механизм множественного внимания с маскировкой (masked multi‑head attention) и механизм множественного внимания энкодера‑декодера (encoder‑decoder multi‑head attention).
Слой множественного внимания с маскировкой в декодере обеспечивает последовательную обработку токенов. Благодаря такому подходу предотвращается воздействие последующих токенов на сгенерированные токены. Маскировка важна для поддержки порядка следования и согласованности сгенерированных данных. Взаимодействие между выходом декодера (из слоя множественного внимания с маскировкой) и выходом энкодера организовано с помощью механизма множественного внимания энкодера‑декодера. Этот последний шаг даёт декодеру доступ к входным данным.
Мы, кроме того, продемонстрируем реализацию этих концепций с использованием Python и NumPy. Мы создали простой пример перевода предложения с английского языка на португальский. Практическая демонстрация обсуждаемых здесь идей поможет проиллюстрировать работу внутренних механизмов декодера в трансформерах и позволит лучше понять роль декодеров в больших языковых моделях (Large Language Model, LLM).
Привет, Хабр!
Svelte, в его сущности, предлагает нам подход меньше значит больше. Вместо того чтобы полагаться на виртуальный DOM, как большинство фреймворков, Svelte переносит эту работу на этап сборки. Результат? Более чистый и эффективный код, который выполняется непосредственно в браузере. Каждый компонент в Svelte компилируется в самодостаточный JavaScript.
Поднимаем BI Apache Superset в 2023 году - полный гайд с последними обновлениями и полезными настройками самого BI после установки.
Готовый набор окружения веб сервера на базе контейнеров Docker. Включает в себя MySQL, PHP, NGINX, composer, SSL сертификаты и механизм резервного копирования в облако.
В 2012 году мы запустили первую версию сервиса «Битрикс24», который с тех пор успешно растёт и развивается. Сегодня его надежную работу обеспечивает обширная инфраструктура, разбросанная по 17 дата-центрам по всему миру. Наши команды регулярно проводят митапы, на которых делятся друг с другом всевозможными знаниями и накопленным опытом. О многом из этого будет интересно почитать и вам, поэтому мы подготовили цикл статей об истории развития нашего сервиса.
На Joomla CMS сделано очень много сайтов для образовательных учреждений самого разного уровня и сложности. На сайты образовательных учреждений распространяется (на момент написания статьи) Приказ Рособрнадзора от 14.08.2020 №831, согласно которому документация должна быть на сайте образовательного учреждения в текстовом и табличном виде, а так же в виде файлов, подписанных электронной подписью (ЭЦП, ЭП).
Данная статья показывает, как можно автоматизировать отображение данных о подписанте из PDF-файлов применительно к Joomla CMS (и не только), дабы избежать огромного количества ручной работы при изменении документации.
В конце статьи прикладывается ссылка на скачивание готового плагина для Joomla 3 и 4.
Привет, Хабр!
Добрый день/вечер/ночь/утро! Есть один экспериментальный курс по операционным системам. Есть он в Стэнфордском университете. Но часть материалов доступно всем желающим. Помимо слайдов доступны полные описания практических занятий.
Чем этот курс отличается от прочих других? Большая часть кода пишется самостоятельно и выполняется на вполне реальном современном железе. В качестве целевой платформы выбран Raspberry Pi 3 model B. Т.е. достаточно актуальная архитектура AArch64. ARMv8 Cortex-A53, четыре ядра, 64-бита и вот это всё. В качестве основного языка программирования выбран Rust. Который безопасный, быстрый, без GC и так далее. Его, Rust, предполагается изучать во время курса.
Тут есть про диски, файловые системы, операции ввода-вывода, потоки /процессы, планирование, виртуальную память, защиту и безопасность, прерывания, параллелизм и синхронизацию. Как и в любом другом, уважающем себя курсе. Разница в актуальности материала и в количестве практики. Коддить придётся много.
Посадил дед… хранилище. И выросло хранилище большое-пребольшое. Вот только толком не знал, как оно устроено. И затеял дед ревью. Позвал дед бабку, внучку, кота и мышку на семейный совет. И молвит такую тему: «Выросло у нас хранилище. Данные со всех систем стекаются, таблиц видимо-невидимо. Пользователи отчеты свои стряпают. Вроде бы все хорошо – жить да жить. Да только одна печаль – никто не знает, как оно устроено. Дисков требует видимо-невидимо – не напасешься! А тут еще пользователи ко мне ходить повадились с жалобами разными: то отчет зависает, то данные устаревшие. А то и совсем беда – приходим мы с отчетами к царю-батюшке, а цифры-то между собой не сходятся. Не ровен час – разгневается царь – не сносить тогда головы – ни мне, ни вам. Вот решил я вас собрать и посоветоваться: что делать-то будем?».
На протяжении последних месяцев я использую Go для имплементаций Proof of Concept (прим.пер.: код для проверки работоспособности идеи) в свободное время, отчасти для изучения самого языка программирования. Программы сами по себе очень просты и не являются целью написания статьи, но сам опыт использования Go заслуживает того, чтобы сказать о нем пару слов. Go обещает быть (прим.пер.: статья написана в 2015) массовым языком для серьезного масштабируемого кода. Язык создан в Google, в котором активно им пользуются. Подведя черту, я искренне считаю, что дизайн языка Go плох для умных программистов.
