Разработка

Новые свойства совершенного кубоида. А именно взаимная простота боковых диагоналей и главной диагонали.

Году в 1993 мой приятель микрософтовец Лев Белов при встрече с безумными глазами произнес «Ты понимаешь, что это все! Window NT спортировали на Альфу! Все, архитектура x86 с Интелом закончилась!»

И вот архитектура DEC Alpha вновь возникла в моем дискусе в диалогах на линкдине пару дней назад. Инженер по имени Александр Кушнеров высказал утверждение, что на Альфе не получилось или было принцииально невозможно достичь низкого энергопотребления.

Тезис про «принципиально невозможно» мне кажется сомнительным. Поэтому я высказал вот какие соображения:

Serde — это высокопроизводительная библиотека для сериализации и десериализации данных в Rust. Она поддерживает различные форматы данных, включая JSON, YAML, TOML, BSON и многие другие.

В этой статье рассмотрим основы Serde в Rust.

Собираем кроссплатформенное (server-client, static-client, gh-pages, Android, iOS, macOS, Linux, Windows, Chrome extension, Docker, Kubernetes, ...) React приложение. В этой статье я почти не затрону Deep backend, только чуть-чуть в конце. Но рассмотрю Open Source шаблон/заготовку для сборки кроссплатформенных React приложений который мы используем в Deep.Foundation.

Приветствую, Хабр!

В статье хочу показать процесс снятия чипов в BGA корпусе и установки на новую плату не перекатывая шарики. Опишу некоторые нюансы, которые позволяют осуществлять данную операцию более или менее безболезненно.

Нейронные сети стремительно меняют ландшафт цифрового маркетинга, и SEO не является исключением. Все больше специалистов по поисковой оптимизации обращаются к возможностям искусственного интеллекта, чтобы улучшить свои стратегии, автоматизировать рутинные задачи и добиться более высоких результатов в органической выдаче.

Но как именно нейросети могут помочь в SEO? Какие задачи они способны решать уже сегодня, а какие перспективы открывают на будущее? Как выбрать и внедрить подходящие инструменты в свой рабочий процесс? Эти вопросы волнуют многих оптимизаторов - как начинающих, так и опытных профессионалов.

В этой статье мы постараемся дать развернутые ответы на эти вопросы и предоставить максимум полезной информации по теме. Мы подготовили большой обзор инструментов, которые используют как минимум алгоритмы машинного обучения. Наша цель - не просто познакомить вас с трендами на стыке SEO и ИИ, но и вооружить практическими знаниями, которые вы сможете применить в своей работе.

Ну что ж, поехали! Приятного чтения:)

Всем привет! Краткий обзор новостей из мира PHP и Laravel за март 2024 года от Сергея Пантелеева и Данила Щуцкого (CutCode).

Сервис, прежде всего, должен решать задачу пользователя. Часто приложения должны делать то, что, казалось бы, должно ложиться на плечи сервера и других публичных API. В рамках этой статьи хочу рассказать про наш опыт переноса функционала генерации PDF-отчетов на Android-устройство. Приятного чтения!

Недавно ко мне обратились знакомые, которые активно впиливали LLM в своей продукт, однако их смущала стоимость такого решения - они платили около 8$/час за Huggingface inference Endpoint 24/7, на что уходили просто невиданные ~100 тысяч долларов в год. Мне нужно было заресерчить какие есть способы развертывания больших текстовых моделей, понять какие где есть проблемы и выбрать оптимальных из них. Результатами этого ресерча и делюсь в этой статье)

Каждую неделю мир машинного обучения наполняется новыми открытиями, проектами и статьями, которые не только вдохновляют дата саентистов, но и расширяют горизонты знаний.

В этой статье мы собрали для вас подборку самых интересных и актуальных материалов недели, которые помогут вам быть в курсе последних тенденций и достижений.

🚀 Полезные инструменты недели

• LLaMa 3 - это главный релиз недели. Новая SOTA в open-source! LLM с открытым исходным кодом, которая превосходит Claude 3 Opus... и дышит в спину GPT-4.Скорость работы составляет почти 300 токенов в секунду. LLAMA-3 - самая загружаемая модельна HF.

• Torchtune - новая PyTorch-библиотека для файнтюнинга LLM. Библиотека сделана на базе PyTorch и и поддерживает LLama2 7B/13B, Mistral 7B и Gemma 2B.

• LLM Reka Core - новая передовая нейросеть способна обрабатывать текст, изображения, аудио и видео, чем выделяется среди других технологий в своем классе.

• VASA-1 - ананас нового ИИ генератора от Microsoft Research видео, который выглядит очень реалистично.

• AutoCodeRover - это полностью автоматизированный инструмент для исправления ошибок на GitHub (исправление ошибок в разделе issues и генерации новых функций в проект).

• Tkinter Designer — инструмент, который автоматически конвертирует дизайны Figma в код Tkinter GUI.

• OmniFusion 1.1. - гибридная LLM для работы с картинками

• VoiceCraft: Zero-Shot - мощный редактор речи и преобразователь Text2Speech

📚 Бесплатные книги недели:

▪Учебник, где собрана коллекция задачек о нейросетях, параллельно даётся необходимая теория с объяснением

Среду выполнения и движки часто ошибочно называют одним и тем же.

Вы скорее всего слышали термины "движок JavaScript" и "среда выполнения JavaScript", которые используются, как взаимозаменяемые понятия, подразумевающие под собой "программу, которая выполняет JavaScript". Их часто смешивают, ссылаясь на V8, Node.js или некоторые другие комбинации схожих программ. Однако, существует значительная разница между движком и средой выполнения JavaScript с точки зрения их области применения и функциональности. Понимания этого различия является ключом к хорошему пониманию языка JavaScript в целом.

Собираясь писать UI-тесты для приложения на Compose Multiplatform, я столкнулась с дефицитом туториалов и документации по этой теме. Из полезного были только пара статей (https://habr.com/ru/articles/674112/) и выступлений на недавних конференциях, а примеры в основном сводились к щелчку по кнопке и проверке результата. Пришлось писать почти наугад, запуская код и изучая результат. Хочу поделиться с Хабром получившимися наработками.

Допустим, у нас есть некоторое исполнительное ядро и множество пользователей, владеющих Python на уровне «изучи его полностью за неделю», которые хотят решать задачи своей предметной области, с минимальными усилиями используя сервисы ядра. Мы, как разработчики ядра, хотим, с одной стороны, спрятать всё «грязное белье» за неким интерфейсом, с другой максимально упростить взаимодействие пользователей с ядром.

Как один из вариантов решения предлагаю посмотреть создание своего диалекта Python-скриптов, предназначенного для конкретной предметной области. Этакий DSL «для бедных», с синтаксисом Python, но со средой выполнения, заточенной под выполняемые задачи.

Математика везде в нашей жизни, но в программировании, а особенно ML ее два раза больше. Обычно Питон берут в пример самого "научного" языка программирования из-за математических фреймворков. Как не Питон может помочь оперировать математическими абстракциями, некоторые из сферы ресерча пользуются исключительно питоном для всяких научных изысканий — сегодня мы поговорим про библиотеку NumPy и работу с массивами. 

Самая новичковая "библиотека" с примочками в виде SciPy и Matplotlib предназначена для работы с многомерными массивами. NumPy – основа для многих других библиотек для машинного обучения, таких как SciPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow. 

Pandas, например, строится поверх NumPy и позволяет работать со структурами данных высокого уровня по типу DataFrame и Series. При помощи NumPy можно проводить преобразование категориальных данных в числовой формат, например, с использованием кодирования one-hot.

Медленно, но верно мы добрались до шестой пилюли, посвящённой пакетному менеджеру и чистому функциональному языку Nix.

Попробуем создать нашу первую деривацию.

Медицинские исследования играют важную роль в понимании различных заболеваний и разработке эффективных методов лечения. Одним из инструментов, используемых в кардиологии, является фонокардиограмма (ФКГ).

Фонокардиограмма - это метод диагностики сердечно-сосудистой системы, который основывается на записи звуков, производимых сердцем. Она может быть полезной в определении различных заболеваний сердца, таких как стеноз клапана, митральный стеноз, митральную недостаточность, перикардит и другие.

ФКГ может использоваться для оценки эффективности лечения сердечных заболеваний и для наблюдения за состоянием сердца в течение времени. Если у вас есть симптомы, такие как боль в груди, одышка, учащенный пульс, упадок сил, обратитесь к кардиологу, который посоветует, нужна ли вам ФКГ [1].

Объектом исследования выпускной квалификационной работы является список файлов формата .csv, содержащих разделенные знаком ";" смещенные целочисленные значения амплитуды шумов сердца, записанные в течение нескольких секунд, частота дискретизации – 1000 гц (числа в записи обозначают амплитуду сигнала, временной промежуток между соседними значениями - 1 миллисекунда).

Цель работы состоит в создании алгоритма автоматической интерпретации снятых данных, который пытается по форме кривых делать выводы, аналогичные тем, которые по этим же кривым умеет делать эксперт и создание собственного алгоритма. Необходимо определить и выделить точку максимальной амплитуды, начало и окончание тона 1 для каждого из сердечных циклов. Ответ необходимо вывести в виде списка списков [t1, t2, t3], где t1 – начало тона 1, t2 – точка максимальной амплитуды, t3 – окончание тона 1. Также, для проверки результата, необходимо визуализировать полученный результат на графике. Данную процедуру необходимо произвести для каждого файла.

Ссылка на github: medical_date/script.py at main · ReshetnikovDmitrii4918/medical_date (github.com)

В этой статье рассмотрим пять лучших библиотек Python, предназначенных специально для работы с русским языком в контексте NLP. От базовых задач, таких как токенизация и морфологический анализ, до сложных задач обработки и понимания естественного языка.