Возможно, Pydantic и лучше. Это дело уже времени и опыта выбрать под себя нужную библиотеку/фреймворк Я лишь делюсь теми полезными инструментами, которые нахожу и использую сам.
Да, есть такое. У многих сервисов беда с цветами Однако, как вы сказали, можно либо перевести в оттенки серого абсолютно всё до обработки Либо уже на пост обработке доделать такие мелочи
Посыл был в том, чтобы показать, что сейчас даже помимо chatGPT есть много крутых сервисов) А то из каждого утюга только про chatGPT и Midjorney слышно
Мне показалось интересным приложение. Тем более я решил опубликовать его именно на хабре, так как тут люди сидят понимающие (надеюсь), что всему, что связано с нейросетями и ИИ пока что доверять не стоит на 100%. А так просто интересный проект, с интересной задумкой.
Но, как я в статье указал, эту вещь можно использовать в качестве чего-то обучающего. Например, сейчас есть куча стартапов в медицине/сфере здравоохранения, которые смогут для себя что-то узнать новое в этом приложении.
Ждем 2050 год, когда нейросети будут нанимать людей, чтобы люди для них "очеловечивали" текст и делали его более туп.. более простым... Ох уж это будущее...
В мечтах такой сервис: "нажал кнопку, а сетка сама придумала и сделала за тебя работу" - но такое будет еще не скоро... если вообще будет
Но сервисов по генерации картинок, музыки, голоса и прочего - сейчас тьма. Достаточно загуглить "text to image/text to speech/image to image" и наслаждаться количеством контента
докеры - хороший вариант, когда работаете над большими/долго живущими проектами а если, допустим, человек хочет дома создать какой-то пет-проект или надо быстро опробовать какую-то фишку (которая не факт, что пригодится), то не совсем удобно тянуть за собой докер, когда можно выполнить poetry new test_project и начинать работать но это дело привычки, если рука набита или есть заготовки, чтобы создать докер за минуту, то почему бы и нет
старался выделить самое основное, что поможет начать работать с poetry в самом начале написано, что цель статьи - немного познакомить с основными командами, а также в сравнении с pip указано, что не все моменты/преимущества выделены информации пришлось поместить много, поэтому не всё добавил
Возможно, Pydantic и лучше. Это дело уже времени и опыта выбрать под себя нужную библиотеку/фреймворк
Я лишь делюсь теми полезными инструментами, которые нахожу и использую сам.
На платформе утверждают, что не будет проблем
Не могу гарантировать ничего
Да, есть такое. У многих сервисов беда с цветами
Однако, как вы сказали, можно либо перевести в оттенки серого абсолютно всё до обработки
Либо уже на пост обработке доделать такие мелочи
Посыл был в том, чтобы показать, что сейчас даже помимо chatGPT есть много крутых сервисов)
А то из каждого утюга только про chatGPT и Midjorney слышно
Спасибо большое!
Мне показалось интересным приложение. Тем более я решил опубликовать его именно на хабре, так как тут люди сидят понимающие (надеюсь), что всему, что связано с нейросетями и ИИ пока что доверять не стоит на 100%. А так просто интересный проект, с интересной задумкой.
Но, как я в статье указал, эту вещь можно использовать в качестве чего-то обучающего. Например, сейчас есть куча стартапов в медицине/сфере здравоохранения, которые смогут для себя что-то узнать новое в этом приложении.
Ждем 2050 год, когда нейросети будут нанимать людей, чтобы люди для них "очеловечивали" текст и делали его более туп.. более простым...
Ох уж это будущее...
Спасибо!
В мечтах такой сервис: "нажал кнопку, а сетка сама придумала и сделала за тебя работу" - но такое будет еще не скоро... если вообще будет
Но сервисов по генерации картинок, музыки, голоса и прочего - сейчас тьма. Достаточно загуглить "text to image/text to speech/image to image" и наслаждаться количеством контента
Как по мне, статья действительно описывает основные "болезненные" моменты, которые возникают на этапе проектирования.
Спасибо!
Спасибо! Постараюсь найти ещё полезные сервисы
Сервисов действительно много
Решил выбрать тот, которым пользовался сам для личных целей
Да, буду стараться выкладывать интересные находки
Спасибо, рад, что нашли для себя что-то полезное!
Чтож... Через 20 лет ждем C++ версии 128, Java верссии 114 и Python версии 4 без GIL...:)
Залил
Извиняюсь, залил картинки)
при установке пакетов можно использовать
либо вручную вписать в toml файл для продакшена в блок [tool.poetry.dependencies]
для dev
и при установке делать так:
докеры - хороший вариант, когда работаете над большими/долго живущими проектами
а если, допустим, человек хочет дома создать какой-то пет-проект или надо быстро опробовать какую-то фишку (которая не факт, что пригодится), то не совсем удобно тянуть за собой докер, когда можно выполнить
poetry new test_projectи начинать работатьно это дело привычки, если рука набита или есть заготовки, чтобы создать докер за минуту, то почему бы и нет
+удобно использовать несколько версий Python
poetry env use <пусть до python.exe нужной версии>особенно, когда хотите перейти от более старой версии к более новой, но боитесь что-то сломать, самое-то
старался выделить самое основное, что поможет начать работать с poetry
в самом начале написано, что цель статьи - немного познакомить с основными командами, а также в сравнении с pip указано, что не все моменты/преимущества выделены
информации пришлось поместить много, поэтому не всё добавил
Новости, которые мы заслужили (нет)...