Как стать автором
Обновить
27
0

Пользователь

Отправить сообщение

Attention is Not All You Need: как менялась архитектура трансформера

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров4.4K

С момента выхода оригинальной статьи про трансформер прошло уже больше 7 лет, и эта архитектура перевернула весь DL: начав с NLP архитектура теперь применяется везде, включая генерацию картинок. Но та ли это архитектура или уже нет? В этой статье я хотел сделать краткий обзор основных изменений, которые используются в текущих версиях моделей Mistral, Llama и им подобным.

Читать далее
Всего голосов 21: ↑21 и ↓0+21
Комментарии4

Как я начал заниматься спортом по 2-3 часа в день

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров35K

Удаленный режим работы и хобби, связанные с сидячим образом жизни, привели мою спину в неблагоприятное состояние. Трех и даже пяти сессий физической активности в неделю при отсутствии необходимости постоянно двигаться не достаточно для нормального функционирования.

Надо было что-то менять. Нейрохирург посоветовал завести собаку, чтобы не было возможности избежать прогулки хотя бы раз в день. Я же пошел другой дорогой, о которой хочу рассказать.

Читать далее
Всего голосов 86: ↑81 и ↓5+76
Комментарии132

OpenAI GPTs: пошаговое руководство для создания с практическими примерами, ACTIONS и внешние API

Время на прочтение14 мин
Количество просмотров34K

Я часто использую ChatGPT в повседневных задачах. Он реально помогает в обучении, разработке и решении небольших проблем, которые легко описать. Но с другой стороны бывает сложно дать ему нужный контекст, чтобы он начал делать то, что нужно вам, а не выдавал ложь за действительность. В интернете мало реальных кейсов использования ChatGPT для решения реальных практических задач.

В этой статье я расскажу как создавать кастомные GPTs под конкретные задачи и приведу примеры практических реализаций. Поделюсь идеями использования GPTs и расскажу о текущих проблемах при реализации. Разберем использование Instructions, Knowledge, Actions, подключение сторонних API.

Читать далее
Всего голосов 11: ↑9 и ↓2+7
Комментарии3

Вкатываемся в Machine Learning с нуля за ноль рублей: что, где, в какой последовательности изучить

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение26 мин
Количество просмотров165K

Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область.

Читать далее
Всего голосов 159: ↑157 и ↓2+155
Комментарии49

CLI инструменты, которые облегчат времяпровождение в терминале и сделают его приятнее

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров50K

Многие из вас каждый день работают в терминале, так давайте улучшим это времяпровождение вместе. Существует множество полезных инструментов CLI, которые могут сделать вашу жизнь в командной строке проще, быстрее и в целом веселее.

В этом посте описан мой топ-25 обязательных инструментов CLI, на которые я привык полагаться. Если тут нет вашего любимого - дайте мне знать в комментариях :)

Читать далее
Всего голосов 114: ↑107 и ↓7+100
Комментарии83

Зачем худеющему «пассажиру» знать суточные энергозатраты организма

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров7.3K

Кажется, что все «худеющие со стажем» давно поняли, что простой подсчет калорий не работает. Для меня подсчет калорийности пищи с попыткой вписать жирные продукты и «пищевой мусор» не давал результата, я была голодная, злая и часто срывалась на еду.

Цифра общей калорийности вашего рациона важна, но у организма нет инструментов и способов подсчета калорий. Наш организм реагирует ферментами и гормонами на поступающие внутрь химические вещества: белки, жиры и углеводы. В ответ запускается огромная химическая лаборатория, которая точно понимает, сколько и каких веществ надо для того, чтобы расщепить, обработать, всосать в кровь, пристроить внутрь клеток, лишнее загнать в запасные депо, отработанные вещества вывести из организма и т. д.

Отталкиваясь от вашей общей суточной потребности в энергии, которая индивидуальна и зависит от состава тела, возраста, пола, уровня метаболизма, употребляемых питательных веществ, физической активности и других факторов, можно предположить, какое количество белков и жиров необходимо на «строительство» компонентов вашего тела и сколько нужно углеводов для получения энергии. Все эти компоненты нужны в количествах, достаточных для нормального «обслуживания» всех функций, восстановления всех тканей и обеспечения жизнедеятельности энергетическими субстратами в полном объеме, но так, чтобы лишнее не откладывалось в запасники жира.

Читать далее
Всего голосов 28: ↑17 и ↓11+6
Комментарии84

Настройка среды для работы с Deep Learning в браузере, используя Облачную операционную систему

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров2.9K

Привет Хабр! Меня зовут Ильдар. Сегодня я расскажу вам как настроить Visual Studio Code Server с плагином Jupyter ноутбук для работы с нейронными сетями в браузере на выделенном сервере используя Облачную ОС.

Читать далее
Всего голосов 7: ↑7 и ↓0+7
Комментарии1

Проверка автокорреляции с использованием критерия Дарбина-Уотсона средствами Python

Время на прочтение26 мин
Количество просмотров12K

Методический разбор для специалистов DataScience по применению критерия Дарбина-Уотсона для проверки автокорреляции средствами python

Читать далее
Всего голосов 16: ↑16 и ↓0+16
Комментарии2

Особенности построения хранилища данных на базе ClickHouse в Yandex Cloud

Время на прочтение16 мин
Количество просмотров7.5K

В данной статье делимся опытом внедрения решения на базе СУБД ClickHouse и сервисов Yandex Cloud. Мы не коснёмся тонких настроек ClickHouse или его масштабирования, но затронем достаточно интересные на наш взгляд темы:

• как загружать данные из On-premise в облачный ClickHouse с использованием сервисов Yandex Cloud – Functions, Object Storage, Message Queue;

• как обрабатывать/преобразовывать данные в облачном ClickHouse – очищать и строить витрины; какие «подводные камни» нам встретились на этом пути.

Читать далее
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+2
Комментарии7

Включение гибридной графики в Ubuntu на ноутбуках Nvidia + Intel (OpenGL, Vulkan)

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров48K

Это простая инструкция как включить гибридную графику intel-nvidia на ноутбуке. Чтобы определенные приложения запускались на дискретном чипе, а другие на встроенном. На свое удивление в интернете не нашел простую инструкцию того, как запускать определенные приложения, используя дискретную графику. Так что напишу так просто, на сколько считаю нужным

Читать далее
Всего голосов 15: ↑13 и ↓2+11
Комментарии18

Я сделаю свою «умную» колонку… «with blackjack and hookers!»

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров57K

Я сделаю свою «умную» колонку… «with blackjack and hookers!»

Привет всем. В данной статье я расскажу историю как мы с двоюродным братом сделали свою «умную» колонку-голову робота Бендера из Футурамы.

Читать далее
Всего голосов 134: ↑134 и ↓0+134
Комментарии47

Actions on Google: пишем простое приложение для Google Ассистента на Dialogflow и Cloud Functions for Firebase

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров18K
В конце прошлого месяца состоялся официальный релиз Google Ассистента на русском языке, так что самое время разобраться, как делать свои приложения (экшены) для Ассистента на стандартном технологическом стеке Google. В этой статье мы рассмотрим создание экшена в Actions on Google, разберём процесс извлечения сущностей и интентов из фраз в Dialogflow, узнаем, как писать обработчики извлеченной информации и работать с сетью в Cloud Functions for Firebase.


Рис. 1. Архитектура приложения для Ассистента.
Читать дальше →
Всего голосов 30: ↑30 и ↓0+30
Комментарии1

Скрипт настройки Windows 10

Время на прочтение2 мин
Количество просмотров168K

image
Давно хотел поделиться своим скриптом по автоматизации настройки Windows 10 (на данный момент актуальная версия 19041), да все руки не доходили. Возможно, он будет кому-то полезен целиком или только его части. Конечно, будет проблематично описать все пункты настройки, но постараюсь выделить самое важное.

Если кому-то интересно, то добро пожаловать под кат.

Читать дальше →
Всего голосов 88: ↑77 и ↓11+66
Комментарии297

Интервью: как С# и C++ помогают заработать на фондовом рынке

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров60K
Одним из самых популярных топиков в нашем блоге стал рассказ о Джесси Сполдинге — парне, который заработал $500к на фондовом рынке, применив свои познания в программировании и понимание основ фондового рынка (часть 1, часть 2). В комментариях к этим текстам некоторые хабрапользователи выражали свое сомнение в реалистичности такого сценария в нашей стране. Также слышались фразы вроде «ну он раньше работал в этой сфере».

В связи с этим редакция блога ITinvest поговорила с Андреем Горьковенко — разработчиком, который повторил путь Джесси Сполдинга и сумел перевернуть свою жизнь с помощью фондового рынка и технологических знаний. Этим текстом мы открываем цикл интервью с непосредственными участниками процессов на российском фондовом рынке — разработчиков софта, трейдеров и руководителей компаний.

Примечание: Андрей Горьковенко раньше работал программистом в ITinvest. В частности, он трудился над проектом торгового терминала SmartX (история его создания описана в отдельном хабратопике). Позднее он создал универсальную механическую торговую систему, с помощью которой можно реализовывать различные стратегии торговли на фондовом рынке. Эта разработка приносит ему основной доход, который превышает среднюю зарплату разработчика в Москве.

Андрей, привет! Расскажи, как ты вообще оказался связан с фондовым рынком?

В 2007 году я ушел с четвертого курса Воронежского военного института радиоэлектроники и начал искать работу. Поскольку я всегда увлекался программированием, и, как мне казалось, обладал определенными навыками в этой области, то рассматривал соответствующие вакансии. Так получилось, что мне предложили место в местном воронежском отделении одного из крупнейших российских брокеров.
Читать дальше →
Всего голосов 61: ↑37 и ↓24+13
Комментарии22

Нейросети и глубокое обучение, глава 2: как работает алгоритм обратного распространения

Время на прочтение23 мин
Количество просмотров29K

В прошлой главе мы видели, как нейросети могут самостоятельно обучаться весам и смещениям с использованием алгоритма градиентного спуска. Однако в нашем объяснении имелся пробел: мы не обсуждали подсчёт градиента функции стоимости. А это приличный пробел! В этой главе я расскажу быстрый алгоритм для вычисления подобных градиентов, известный, как обратное распространение.

Впервые алгоритм обратного распространения придумали в 1970-х, но его важность не была до конца осознана вплоть до знаменитой работы 1986 года, которую написали Дэвид Румельхарт, Джоффри Хинтон и Рональд Уильямс. В работе описано несколько нейросетей, в которых обратное распространение работает гораздо быстрее, чем в более ранних подходах к обучению, из-за чего с тех пор можно было использовать нейросеть для решения ранее неразрешимых проблем. Сегодня алгоритм обратного распространения – рабочая лошадка обучения нейросети.
Читать дальше →
Всего голосов 18: ↑16 и ↓2+14
Комментарии9

Нейросети и глубокое обучение, глава 1: использование нейросетей для распознавания рукописных цифр

Время на прочтение56 мин
Количество просмотров130K

Примечание


Michael NielsenПеред вами – перевод свободной онлайн-книги Майкла Нильсена «Neural Networks and Deep Learning», распространяемой под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License. Мотивацией к его созданию послужил успешный опыт перевода учебника по программированию, "Выразительный JavaScript". Книга по нейросетям тоже достаточно популярна, на неё активно ссылаются авторы англоязычных статей. Её переводов я не нашёл, за исключением перевода начала первой главы с сокращениями.

Желающие отблагодарить автора книги могут сделать это на её официальной странице, переводом через PayPal или биткоин. Для поддержки переводчика на Хабре есть форма «поддержать автора».


Введение


Этот учебник подробно расскажет вам о таких понятиях, как:

  • Нейросети — прекрасная программная парадигма, созданная под влиянием биологии, и позволяющая компьютеру учиться на основе наблюдений.
  • Глубокое обучение – мощный набор техник обучения нейросетей.

Нейросети (НС) и глубокое обучение (ГО) на сегодня дают наилучшее решение многих задач из областей распознавания изображений, голоса и обработки естественного языка. Этот учебник научит вас многим ключевым концепциям, лежащим в основе НС и ГО.
Читать дальше →
Всего голосов 40: ↑38 и ↓2+36
Комментарии4

Музыка для ваших проектов: 12 тематических ресурсов с треками по лицензии Creative Commons

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров118K
Подборка пригодится разработчикам, дизайнерам, видеорежиссерам и контент-мейкерам, которые ищут музыку для своих проектов — приложений, игр или видеороликов.

Представленные ниже площадки предлагают скачать полноценные композиции. О ресурсах, на которых можно найти отдельные звуки и семплы, мы расскажем в следующий раз.

Всего голосов 57: ↑56 и ↓1+55
Комментарии9

Создаём голосовое приложение на примере Google Assistant

Время на прочтение21 мин
Количество просмотров35K
Каждый пятый житель США владеет умной колонкой, а это 47 000 000 человек. Помощник может создать напоминание, список дел, будильник, таймер, прочитать новости, включить музыку, подкаст, заказать доставку, купить билеты в кино и вызвать такси. Все это «навыки» или «skills» помощников. Еще их называют голосовыми приложениями. Для Alexa и Google Assistant таких приложений на 2018 год разработано 70 000.

В 2017 году Starbucks запустил функцию по заказу кофе домой для Amazon Alexa. Кроме того, что выросли заказы на доставку, об этом написали все возможные СМИ, создав классный PR. Примеру Starbucks последовали Uber, Domino’s, MacDonald’s, и даже у стирального порошка Tide появился свой skill для Alexa.

Как у Starbucks, голосовое приложение выполняет одну-две функции: заказывает кофе, ставит будильник или вызывает курьера. Чтобы спроектировать нечто подобное, не обязательно быть межконтинентальной корпорацией. Идея, проектирование, тестирование, разработка и релиз похожи на аналогичные этапы в мире мобильной разработки, но с особенностями для голоса. Подробно о процессе рассказал Павел Гвай: от идеи до публикации, с примерами реальной игры, с историческими вставками и разбором мира голосовой разработки.


Всего голосов 29: ↑28 и ↓1+27
Комментарии2

«Знаешь как лучше — сделай как лучше»: новый подкаст о миксе работы и хобби редактора/маркетолога

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров1.8K
Это — подкаст с теми, кто пишет, редактирует, снимает фото, видео и руководит созданием контента. Сегодня мы подготовили для вас текстовую версию седьмого выпуска.

Его гость — Екатерина Кудрявцева — контент-продюсер и редактор маркетинга РБК. Мы говорим о миксе работы и хобби редактора.


Читать дальше →
Всего голосов 13: ↑11 и ↓2+9
Комментарии0

Улучшаем производительность: полезные советы и приёмы в .NET

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров32K
Эта статья входит в серию статей по улучшению производительности в .NET. Первую статью можно найти здесь.

В этой статье, как и в прошлой, будут рассмотрены неочевидные особенности в работе платформы, и приемы, с помощью которых можно с этими особенностями мирно сосуществовать. Проще говоря, тут будут записаны очередные всякие хаки из жизни нашей лавки, которые хоть немного (или много, как всегда все зависит от контекста), но экономят драгоценные ресурсы в условиях высокой нагрузки. Хаки предельно просты и не влияют на конечную функциональность.

Открывая очередную статью о производительности, пожалуй каждый резонно ищет ответ на вопросы «а как это может помочь в моих проектах» и «бросать ли все и начинать ли срочно исправлять свой код как описано». Исправлю ошибку прошлой статьи, отвечу сразу и подробнее. На мой взгляд, есть смысл использовать наши хаки в следующих случаях:

  • Вы пишете новый код и решили делать это немного лучше и с экономией
  • Вы дошли до этапа, когда начались оптимизации и рефакторинг, поэтому просматриваете и меняете участки кода, которые выполняются очень часто
  • Вы пишете высокопроизводительную систему и экономите на спичках

Я ни в коем случае не призываю вас бежать и исправлять весь код в ваших проектах. Более того, я призываю вас не делать этого, потому что это простые хаки, и скорее всего они будут вноситься бездумно в большое количество кода, а это может повлечь за собой появление новых ошибок. Это не те хаки, которые скинут бабу с воза вашего приложения и заставят кобылу-сервак бежать в десять раз быстрее. В лучшем случае удастся выжать процентов десять. Но с миру по нитке — голому рубашка.
Читать дальше →
Всего голосов 44: ↑44 и ↓0+44
Комментарии19
1

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность