Open source *

Помните, как еще до пандемии компании стремились обеспечить безопасный доступ в периметр для своих сотрудников-удаленщиков? Особенно, если данные были сверхважными, — например, бухгалтерские сведения или корпоративные документы. Решения были сложные, громоздкие и дорогие. А представляете, насколько критичным это стало сейчас?!

Меня зовут Сергей Яковлев, я руковожу проектом Kaspersky Thin Client, построенным на базе нашей собственной операционной системы KasperskyOS. Thin Client — это один из основных компонентов Virtual Desktop Infrastructure, то есть системы доступа к удаленным рабочим столам. В этой статье я на примере такого клиента расскажу, как можно сделать продукт безопасным (и притом коммерчески рентабельным!). Какие были этапы, с чем столкнулись, через что прошли и как решали проблемы. Поехали!

За последние месяцы только ленивый не сделал телеграм-бота, который работает с API OpenAI. Были такие статьи и на Хабре.

Написать игрушечного ChatGPT-бота можно хоть за час. А вот сделать его удобным в повседневной работе заметно сложнее. Я занимался этим последние несколько недель и хочу показать, что получилось.

Хотите распределить тяжелую рабочую нагрузку в проектах на Python между несколькими процессорами или вычислительным кластером? В этой статье расскажем про лучшие фреймворки, которые помогут реализовать подобно желание на практике.

Некоммерческая организация LAION и энтузиасты по всему миру занимаются разработкой Open Assistant — это проект, цель которого в предоставлении всем желающим доступа к продвинутой большой языковой модели, основанной на принципах чат-бота, с конечной целью революции в инновациях в области обработки естественного языка...

Любое приложение, которое можно написать на JavaScript, будет в итоге написано на JavaScript.

Здравствуйте, меня зовут Николай Стрекопытов и я придумал как подбирать гиперпараметры бескомпромиссно лучше GridSearch’а. Нужно лишь изменить порядок вычислений. И да, это заявка на обновление индустриального стандарта - скоро вы сможете улучшить свои ML-пайплайны заменой нескольких строчек кода.

Nudecrawler - паук для поиска голых женщин.

Сфера искусственного интеллекта показательна тем, что здесь успешно развиваются множество проектов с открытым исходным кодом. Это отличная тенденция, поскольку позволяет сторонним исследователям лучше понять особенности работы моделей, использовать их в собственных разработках в области ИИ или применять для обработки данных в своей предметной сфере.

Уделяя много внимания подготовке специалистов и развитию проектов в области искусственного интеллекта, Университет ИТМО поддерживает этот курс на открытость. В этой статье мы собрали небольшую подборку уже реализованных библиотек с открытым исходным кодом, предназначенных для решения различных задач машинного обучения. Сотрудники лабораторий ИТМО создают универсальные решения, не ограниченные своей предметной областью. И готовы развивать их, расширяя спектр возможных применений.

Все эти проекты написаны на Python с использованием стандартного стека технологий для задач обработки данных и графов: numpy, scipy, networkx. Их можно найти на GitHub и даже поучаствовать в дальнейшем развитии.

Bun

«Лама... Альпака...Чатгпт...» — раздавалась в уютненьком чатике по Ирине.

Хабр был не лучше — статьи по работе с GPT множились как грибы, а в комментах раздавались возгласы в духе «Дайте мне голосового помощника, с которым можно болтать!»

Если честно, еще в первой статье про Ирину я говорил, что небольшой фанат именно общения с виртуальным помощником. Помощник должен выполнять команды, казалось мне.

Тем не менее, и меня заинтересовало, насколько весело будет именно болтать с GPT, но самому в коде и платном API‑доступе разбираться не хотелось. Но сегодня утром меня снабдили и примером, и ключиком...

‑-

Это продолжение моих статей о разработке голосового помощника Ирины, не зависящего от крупных корпораций. У нас есть печеньки:

— Полностью оффлайн SpeechToText и TextToSpeech
— Поддержка плагинов
— Готовые команды «таймер», «погода» и ряд прочих. Поддержка HomeAssistant.
— Поддержка работы в клиент‑серверном режиме — сервер + куча микрофонов + Телеграм‑клиент, например.

Расскажу, что улучшилось за прошедший год с момента прошлой статьи.

TL;DR> Добавлен плагин для общения с GPT-3 нейросетью. Сделан пакет упрощенной установки под Windows — «скачай и запусти». Сделано два веб‑клиента — один распознает слова прям в браузере (тяжелый), другой отправляет весь звуковой поток на сервер (легкий) — так что можно запускать клиенты, например, на смартфоне. Добавлен TTS Silero v3 — имхо, лучшее озвучивание доступное в открытом доступе. Сделан докер‑образ для быстрого запуска Ирины без установки зависимостей. Добавлено нечеткое распознавание фраз. Обновлена VOSK‑модель распознавания голоса на специально натренированную для Ирины.

▍ Я в то время

Это продолжение открытого проекта платы контроллера сервоприводов. В предыдущей статье был проведён анализ возможностей и выбор микроконтроллера, изучена и освоена среда разработки.  Теперь подошла собранная плата. 

В предыдущей статье мы закончили на том, что реализовали полностью законченное подмножество нашего учебного языка, в котором есть целые и вещественные числа, функции и множество управляющих конструкций, такие как: циклы, операторы ветвления и некоторые другие. В этой части мы продолжим расширять данный язык и добавим в него: строки, указатели, массивы и структуры, а так же операции для работы с ними.

В составе Kubernetes-платформы Deckhouse появился новый модуль delivery, в основе которого — утилита с открытым исходным кодом Argo CD. Модуль автоматизирует процессы непрерывной доставки, развертывания и обновления пользовательских приложений в кластере. Также, благодаря доработке «ванильной» версии Argo CD, delivery повышает удобство доставки ПО в закрытые контуры при помощи werf.

Привет! Меня зовут Максим Бабенко, я руковожу отделом технологий распределённых вычислений в Яндексе. Сегодня мы выложили в опенсорс платформу YTsaurus — одну из основных инфраструктурных BigData-систем, разработанных в Яндексе.

YTsaurus — результат почти десятилетнего труда, которым нам хочется поделиться с миром. В этой статье мы расскажем историю возникновения YT,  ответим на вопрос, зачем нужен YTsaurus, опишем ключевые возможности системы и обозначим область её применения.

В Github-репозитории находится серверный код YTsaurus, инфраструктура развёртывания с использованием k8s, а также веб-интерфейс системы и клиентский SDK для распространённых языков программирования — C++, Java, Go и Python. Всё это — под лицензией Apache 2.0, что позволяет всем желающим загрузить его на свои серверы, а также дорабатывать его под свои нужды.

В данной статье будет описан способ сборки OpenCV из исходников с помощью cmake и Microsoft Visual Studio, и пример запуска своего проекта на cmake. Большая часть статьи является повторением официальной документации.

Продолжаю рассказывать, как open source проект Python Дайджест спустя 5 лет без обновлений удалось актуализировать по всему стэку технологий. В первой части рассказал, как удалось outdated проект с Python 3.4 обновить до Python 3.11 и Django 4.1.

В этой части расскажу, как удалось максимально дешево привести кодовую базу в актуальное состояние.

Здравствуйте, меня зовут Николай Стрекопытов и большую часть карьеры я работал на стыке R&D и Deep Learning и в задачах возникающих в этих нишах часто невозможно написать какие-то автотесты и не всегда понятно где вообще может быть проблема поэтому нужно визуально исследовать графики каких-то алгоритмически-заданных функций или показаний с девайса при разных параметрах, а хочется эти графики изучить в максимально детализированном варианте, что почти всегда занимает неприлично большое количество времени.

Я подумал, что можно вычислять значения функции в узлах не в порядке "перебираем каждую строчку столбца, а затем переключаемся на следующий столбец", а в каком-то более хитром порядке И выводить результат не через часы вычислений, а по мере извлечения информации, а в точках, в которых еще не была вычислена функция показывать результат интерполяции. Собственно в этой статье я хочу описать как я разработал прототип библиотеки, которая решает эту задачу и в комментариях с удовольствием вычитаю дельные замечания.