Пользователь
Почти все самые важные и интересные финансовые новости в России и мире за неделю: Минфин хочет отменить налоговые льготы по зарубежным бумагам, ЦБ вновь сделал незаконной продажу ценных бумаг на иностранных брокерских счетах, а депутаты в РФ обсуждают доступ в интернет по паспортам.
Продолжая рассказывать о своем пути создания ПО для догружаемого контента в играх в этой статье хотел бы остановится на игровых картах (локациях).
Кыргызстан — государство с достаточно лояльными условиями регистрации и ведения бизнеса. Кроме того, здесь русский язык имеет статус официального, что упрощает ведение документооборота. Наиболее удобными для ведения мелкого и среднего бизнеса в Кыргызстане являются две формы — ИП, индивидуальный предприниматель и ОсОО (Аналог ООО в РФ).
Хочу показать вам, как легко создавать своих торговых роботов для фондового рынка. Вы сможете протестировать ваши торговые стратегии на истории цен акций/фьючерсов, вам нужно только написать алгоритм принятия решений вашей стратегии на покупку или продажу актива — т.к. весь основной каркас робота уже написан. А добавив всего 4 строчки кода, ваша протестированная стратегия на истории сможет работать в live на реальном рынке, выставляя заявки на покупку и продажу в рынок.
Процесс запуска компьютера всегда был интересен пользователям. Именно здесь начинается магия, которое продолжается, пока устройство включено. В этой статье рассматривается общая картина процесса загрузки, включая различные этапы, ключевые компоненты, задачи, с которыми сталкивается система во время загрузки. Несмотря на то, что основное наше внимание будет сосредоточено на x86 архитектуре, остальные архитектуры будут иметь много общего в их процессе запуска. Приступим!
Автор: Дмитрий Косаревский
Привет, Хабр! 👋
Меня зовут Дима Косаревский, я инженер данных (DE), увлеченный Data Science и всем, что связано с этим направлением.
Data Science позволяет извлекать ценную информацию из огромных объемов данных при помощи статистических и вычислительных методов.
В последнее время эти ИИ, вроде ChatGPT, врываются прямо во все сферы. И вот благодаря увлечению Data Science можно использовать этих ботов, чтобы помогать людям, да ещё и пообщаться с ними на разные темы. Здорово, правда?
ChatGPT действительно впечатляет. Он не только общается на разные темы, но еще и стихи сочинять умеет.
Вот один из примеров, которые я получил недавно:
Всем привет! С вами сегодня Лео, и я профессионально занимаюсь оцифровкой видеокассет уже больше 7 лет.
Скоро майские праздники, и поток клиентов возрастает. Да так, что с ними стало тяжело справляться - в сутки может прийти 7-8 человек, и попробуй их запомни. До этого дня использовал для учёта самописную панельку для учёта заказов на PHP, и программу "Бизнес Пак" для печати товарных чеков. В целом, их хватало. Но когда поток людей стал превышать все мыслимые нормы, было понятно, что надо с этим что-то делать...
Давайте попробуем подключить сканер штрих-кодов к этой панельке, и автоматизировать выдачу товарных чеков клиентам.
Участники открытого сообщества LAION-AI выпустили в открытый доступ первые обученные модели OA_SFT_Llama_30B и OA_SFT_Llama_13B. и запустили ИИ-чатбот OpenAssistant на их основе. На текущий момент доступны модели в 13 и 30 млрд параметров, дообученные на мультиязычных датасетах, собранных сообществом. В основе моделей лежит уже успевшая стать популярной LLaMA.
OpenAssistant - это диалоговый помощник на базе ИИ, который понимает задачи, может взаимодействовать со сторонними системами (подобно плагинам в ChatGPT) и динамически извлекать информацию из них. OpenAssistant позиционируется как открытая альтернатива ChatGPT.
"Мы хотим, чтобы OpenAssistant стал единой, объединяющей платформой, которую все другие системы используют для взаимодействия с людьми." - декларируют своё видение члены сообщества LAION.
Вы можете попробовать поговорить с OpenAssistant уже сейчаст тут.
Еще вы можете принять участие в формировании датасета на своём языке тут.
Программирование для меня это хобби и любимое дело. А так я сертифицированный системный архитектор. Поэтому прошу не особо ругать за код :-)
В настоящее время я увлекаюсь написанием торговых роботов. Постепенно изучаю нейросети для их применения к анализу цен/объемов акций/фьючерсов.
Обычно я писал торговых роботов для работы с Брокерами и делал авто-торговлю Акциями или Фьючерсами, но вдруг возникла мысль:
- А что, если уже готовый код можно применять и на других активах??? Например на крипто активах для Биткоина или Эфира или других?
Уже изучив много библиотек и примеров за долгое время написания своих торговых роботов, решил сделать небольшую библиотеку backtrader_binance для интеграции API Binance и библиотеки тестирования торговых стратегий Backtrader.
Вот с помощью backtrader_binance, сейчас и создадим алго-робота для торговли BTC и ETH.
Я давно зачитываюсь статьями про эксперименты авторов со своими рабочими местами: про кастомные кресла, клавиатуры, раскладки. Целый год мне очень хотелось улучшить своё рабочее пространство. Но я боялся даже начать думать об этом по существу, потому что все авторы рассказывали, как поиск удобства отнимал у них 4-5-значные суммы в долларах, долгие месяцы настройки и привыкания к новой реальности.
Главным образом, эта статья ‒ про то, как я уменьшил своё рабочее место с 5 м² до 3 м², избавился от мозоли на запястье, боли в спине и шее, трудностей с набором текстов на русском, английском и немецком; и потратил на это 4 дня и ≈150 €! Но также мне хочется выразить мысль, что эргономика ‒ это не идеальный стол, кресло или клавиатура. Это, скорее, организация пространства так, чтобы в нём было комфортно во всех сценариях его использования.
Оперативная память это важная часть любой компьютерной системы и сейчас я объясню, почему это так.
Некоторое время назад я опубликовал статью в которой я показывал легкость программирования с помощью ChatGPT. Для получения кода достаточно всего лишь сформулировать запрос на человеческом языке, то есть то, что ты хочешь получить. В качестве прикладной области я выбрал машинное обучение. Мне это направление показалось достаточно сложным, и поэтому я захотел проверить как этот бот в нем ориентируется. Проверка показала что бот в машинном обучении ориентируется в общем-то неплохо. Хоть и не с первого раза, но он смог выдать работоспособный код. Очень даже неплохо. Но после этого возник другой вопрос: а насколько ChatGPT полезен при разработке больших проектов?
Как оказалось, бот может даже давать патчи, но полезность этой функции под большим вопросом, так как перед заданием ему надо дать весь исходный код, а с этим могут возникнуть проблемы. Так что постараюсь особо не пользоваться этой функцией. Буду давать задания, на основе которых можно сгенерировать части кода, которые я попробую собрать все вместе и сделать готовое приложение. Итак, осталось придумать какое приложение я буду делать.
Так как программирование ленивое, то и этот вопрос я решил оставить боту. Пусть он сам придумает какое приложение мы с ним вместе будем создавать. А чтобы задание не оказалось слишком легким я добавил существенное условие: готовое приложение должно быть настолько полезно, чтобы его можно было даже продавать. Постараемся лениво создать конкурентоспособное приложение, если это в принципе возможно. Итак, я сделал такой запрос:
Как я сам себе организовал процесс повышения уровня английского языка. Что хорошо работало для меня, а что лучше не делать. На преподавателей надейся, но сам не плошай.
Всем привет! Сегодня рассмотрим решение задачи многоклассовой класификации на основе датасета овощей и фруктов с помощью сверточной нейронной сети архитектуры MobileNetV2. А после этого еще создадим чат-бота, который будет классифицировать эти изображения.
Сегодня уже никого не удивишь чат-ботами, которые могут вести диалоги на естественном языке. В наши дни уже даже школьников учат создавать своих чат ботов. А почему бы тогда не создать бота, который может видеть. Рассмотрим процесс создания пока самого простого бота, который будет в качестве сообщения принимать фото и отвечать, что на нем изображено.