Компания OpenAI объявила в четверг, что представляет новую «облегченную» версию своего инструмента для углубленного исследования ChatGPT, который просматривает интернет для составления исследовательских отчетов по заданной теме. Она доступна пользователям ChatGPT Plus, Team и Pro.
Всем привет! Я уже несколько лет работаю с площадками для создания онлайн-курсов. Многие платформы предлагают похожие решения, но есть разница в отдельных функциях и цене. Ниже разбираю без лишней воды пять конструкторов курсов. В конце — сравнительная таблица.
Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи опубликовал в четверг статью, в которой подчеркивается, как мало исследователи понимают внутреннюю работу ведущих в мире моделей AI. Чтобы решить эту проблему, Амодеи поставил перед Anthropic амбициозную цель — надежно обнаруживать большинство проблем моделей AI к 2027 году.
Motorola представила последнее поколение своих складных смартфонов: Razr 60, Razr 60 Plus и Razr 60 Ultra. В линейку вошла новая промежуточная модель Plus. Смартфоны получили усиленный шарнир, но обновления оборудования оказались минимальными по сравнению с предшествующими Razr 50 и Razr 50 Ultra. В этом поколении Motorola сделала упор на привлекательные цвета и отделку.
Всем привет! Меня зовут Паша и возможно вы уже пользуетесь моим расширением Ave blacklist для блокировки продавцов спамеров на авито. Но сегодня не об этом.
Больше года назад Кабинет министров не поддержал законопроект с ценой за килограмм или литр, новость была на Пикабу в том числе
Что ж, Кабинет министров не поддержал, а я поддерживаю двумя руками!
И написал расширение для браузеров для расчета цена за единицу измерения на сайтах доставок еды - заКило (chrome, firefox)
Мог бы научить и в офлайн магазинах цену за единицу измерения считать, но кто бы меня спрашивал :D
Microsoft заявляет, что устранила известную проблему в одной из своих моделей машинного обучения, которая ошибочно помечала электронные письма Adobe в Exchange Online как спам.
МКПАО «Яндекс» объявила неаудированные финансовые результаты за первый квартал 2025 года. Выручка компании выросла на 34% до 306,5 млрд рублей, а скорректированный показатель EBITDA вырос на 30% до 48,9 млрд рублей при маржинальности в 16%.
Подготовили подборку лучших российских приложений для планирования, которые обладают всеми необходимыми функциями и имеют доступные цены на подписку.
В последней предварительной сборке Windows 11 Canary Channel, которая вышла на этой неделе, обнаружили код, который намекает на выход обновления версии 25H2.
Всем привет! Меня зовут Виген Мовсисян, я Frontend-разработчик в QIC digital hub. В этой статье я расскажу, как мы внедрили технологию Canvas, какие задачи он помогает решать, что уже успели сделать и какие у нас планы на будущее.
Материал основан на моём докладе с QIC Tech Meetup, полную запись вы можете найти на YouTube.
Если говорить коротко, Canvas — это «холст», который позволяет рисовать и добавлять интерактивность, давая пользователям возможность напрямую взаимодействовать с графическими элементами. В статье я буду ссылаться на этот проект, чтобы проиллюстрировать все описанные ниже возможности Canvas.
*В текущей версии отсутствует кнопка «Назад» — для возврата в предыдущий раздел воспользуйтесь стандартной кнопкой браузера.
Итак, начнём погружение в удивительный мир возможностей Canvas.
Инженеры компании AMD опубликовали на GitHub исходный код проекта GIM (GPU‑IOV Module). Это модуль для ядра Linux с реализацией возможности аппаратной виртуализации GPU на устройствах AMD, поддерживающих технологию SR‑IOV (Single Root I/O Virtualization).
Как я снова отравилась из-за океана — и при чём тут аналитика данных
Температура, тошнота, диарея — это происходит со мной каждый раз после серфинга в дождливый сезон, когда в море сливается всё, что угодно — от мусора до банальных 💩.
В северной части Тихого океана, на полпути между Гавайями и Калифорнией, вращается 100 000 тонн пластикового мусора. Добро пожаловать в Большое мусорное пятно — область, втрое больше Франции. Оно выглядит так же катастрофично, как и звучит: сверху напоминает гигантский пластиковый суп.
И это лишь 2 примера, подтверждающие: мусор в океане — это глобальный кризис, а не локальная история. Скоро мы вообще не зайдём в океан?
➡ Ежегодно в океаны, реки и озёра попадает 19–23 млн тонн пластика — как если бы каждую минуту в воду сбрасывали 2 000 мусоровозов.
➡ На поверхности океанов плавает около 170 трлн пластиковых частиц, а на дне может быть в 10 000 раз больше.
➡ Ежегодно из-за мусора в океане погибают 100 миллионов морских животных. Страдают и морские растения, которые участвуют в производстве 70% кислорода.
➡ В исследовании микропластик нашли в 99% морепродуктов. Это вызывает тревогу из-за возможного влияния на пищеварительную, эндокринную и другие системы организма.
Все ссылки на исследования опубликовала тут.
Чем помогает аналитика в этой проблеме?
В мире есть некоммерческие и частные организации, борющиеся с загрязнением. Например, The Ocean Cleanup очищает океаны от пластика с помощью инновационных технологий.
1. Определяют источники загрязнения, чтобы “поймать проблему на старте”
💡 80% пластика попадает в океан через ~1000 рек.
Чтобы найти эти «артерии загрязнения», анализируют спутниковые данные, гидрологические карты, поведение мусора в воде, данные о населении и инфраструктуре. Это позволяет не просто «ловить мусор в океане», а перехватывать его у истока — в реках.
2. Предсказывают, куда поплывёт мусор, чтобы точнее планировать очистку
— Камеры на мостах фиксируют мусор в реках
— GPS-буи и радары отслеживают его путь в океане
— ИИ-модели показывают, где и когда он соберётся в “мусорные вихри”
Это помогает запускать очистку точно там и тогда, где она даст максимальный эффект.
3. Визуализация, которая не оставляет равнодушным
Цифры — это важно, но именно визуализация заставляет почувствовать масштаб. Данные превращают в наглядные дашборды, которые:
— Показывают, где океан «захлёбывается» от пластика
— Делают проблему видимой и понятной
— Помогают влиять на решения политиков и доноров
Дашборды по загрязнению пластиком можно посмотреть тут.
4. Прогнозы на будущее и машинное обучение
Чтобы не просто тушить пожары, а предотвращать их, аналитики обучают модели, которые помогают заглянуть вперёд:
— Что будет с океаном, если мы продолжим жить «как обычно»?
— А что изменится, если сократим пластик хотя бы на 20%?
— Где появятся новые точки бедствия через 5 лет?
Такие организации нанимают аналитиков данных и стажёров — есть вакансии по визуализации, машинному обучению, компьютерному зрению, анализу временных рядов (ссылки на вакансии опубликовала тут).
Или можно стать гражданским учёным и внести свой вклад, документируя пластиковое загрязнение с помощью специальных приложений (Ocean Cleanup Survey App или Debris Tracker).
В этой статье мы будем раскрашивать MaterialCardView и её дочерние элементы в цвета, сочетающиеся с цветами изображения. Для этого воспользуемся DynamicColors API.
Читаю статью, вижу буквы, вижу слова, в предложения сложить не могу. О чём статья? Наверное, слишком умно написано? Или наоборот текст ни о чём и написан косноязычным автором? На самом деле возможны оба варианта. Но чаще второе, чего уж там.
В работе с данными одной из самых больших трудностей является обеспечение их качества. В процессе анализа и обработки информации приходится сталкиваться с множеством проблем, таких как отсутствие нужных значений, неправильно отформатированные данные или ошибки, появляющиеся при сборе данных с веб-ресурсов.
В этой статье мы рассмотрим, как с помощью Python можно автоматизировать процесс проверки и очистки данных, используя популярные библиотеки, такие как pandas и pyspark. Мы исследуем практические подходы к подготовке данных для анализа, включая поиск аномалий, постобработку и работу с пустыми значениями, что поможет обеспечить высокое качество данных для дальнейших исследований и принятия решений.
В этой статье я хотел бы рассмотреть вышедший буквально на днях стандарт NIST 800–61r3 «Incident Response Recommendations and Considerations for Cybersecurity Risk Management» (Рекомендации и соображения по реагированию на инциденты для управления рисками в сфере кибербезопасности). Замененный стандарт 800–61r2, выпущенный в далеком 2012 году, был полностью переработан и текущая версия существенно отличается по структуре и подходу к вопросу реагирования на компьютерные инциденты.
Интегрировать две и более системы - это вам не легкая прогулка томным субботним вечером. Через эти системы могут проходить критически важные данные: платежи, логистика, уведомления, идентификация и многое другое. И именно на стыках между системами возникают ошибки, которые очень часто трудно воспроизвести и очень дорого исправлять.
Многие из этих ошибок происходят не на уровне кода, а гораздо раньше - в момент, когда аналитик формулирует требования. Непродуманная логика, отсутствие контракта, игнорирование сбоев - всё это закладывает возможную нестабильность в сам фундамент архитектуры.
Каждый случай уникален. Каждый случай достоин отдельной публикации. Но сейчас хочу поделиться с тобой, начинающий системный аналитик, одними из самых часто распространенных ошибок при проектировании, которые я находил на этапе ревью.
Не поверхностно, а с разбором боевых кейсов, с примерами и выводами, которые можно вполне себе использовать, как чек-лист. Чтож! Щас выскажусь!)
Количество людей с ожирением стремительно увеличивается — этому способствует лёгкая доступность калорийной пищи и неспособность распознавать истинные сигналы своего организма. Когда эмоции и внутренние потребности остаются неосознанными, еда становится универсальным способом их заглушить.
Привет, чемпион! Меня зовут Артём, я работаю в Сбере и преподаю в Вышке. Сегодня поговорим о текущей ситуации с наймом джунов в Data Science. Для начала немного личной истории.
Несколько лет назад, только начиная свой путь в Data Science, я наткнулся на анонс большого и насыщенного курса «Введение в соревновательный Data Science». Сомневался, стоит ли покупать: хотелось скорее устроиться на работу, чем получить золотую медаль на Kaggle. В итоге купил и не прогадал — на собеседовании отлично пригодились знания по отбору признаков. Но интереснее другое: спустя пару недель автор курса, Алерон Миленкин, заметил мою 300-дневную серию на Stepik и позвал пообщаться. Так мы встретились в офисе Додо, поговорили про рынок труда в DS, и съели пару додстеров. Тогда я понял главное: нетворкинг решает почти всё — именно благодаря ему я позже нашёл работу и начал преподавать.
🔥 Вышел новый король генерации сайтов — Adaptive.
Нейронка за минуту создаст готовый клон ChatGPT или Netflix, подрубит монетизацию и регистрацию, навалит ИИ-фич и многое другое. Вам остаётся только наблюдать с отвисшей челюстью.
Бесплатно дают создать аж 10 приложений, пробуем
На хабре и в своей телеге всегда делюсь крутыми находками!)