👩💻 ClearerVoice-Studio (https://github.com/modelscope/ClearerVoice-Studio) — это инструмент с открытым исходным кодом для обработки речи на основе ИИ!
🌟 Он включает задачи улучшения качества речи, разделения источников звука и извлечения целевого спикера. В проекте предлагаются современные предварительно обученные модели, такие как FRCRN и MossFormer, а также скрипты для обучения и дообучения.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/modelscope/ClearerVoice-Studio)
@pythonl
@Pythonnewsone
🌟 Он включает задачи улучшения качества речи, разделения источников звука и извлечения целевого спикера. В проекте предлагаются современные предварительно обученные модели, такие как FRCRN и MossFormer, а также скрипты для обучения и дообучения.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/modelscope/ClearerVoice-Studio)
@pythonl
@Pythonnewsone
⚡️ Курс: Математика Машинного обучения Урок 2 Инвариантность
https://youtu.be/U6bjqygW9zQ?si=AZ_jUWMGtdWLMPYC
@Pythonnewsone
https://youtu.be/U6bjqygW9zQ?si=AZ_jUWMGtdWLMPYC
@Pythonnewsone
👩💻 MoneyPrinter (https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinter) — это проект для автоматизации создания YouTube Shorts с использованием MoviePy!
🌟 Он позволяет генерировать короткие видео, предоставив лишь тему для обсуждения. Проект включает инструкции для настройки и запуска локальной версии, а также решение распространенных проблем при установке. Он использует Python и MoviePy для редактирования видео.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinter)
@pythonl
@Pythonnewsone
🌟 Он позволяет генерировать короткие видео, предоставив лишь тему для обсуждения. Проект включает инструкции для настройки и запуска локальной версии, а также решение распространенных проблем при установке. Он использует Python и MoviePy для редактирования видео.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinter)
@pythonl
@Pythonnewsone
🔥 Judges — это библиотека для создания и использования оценщиков на основе LLM!
🌟 Она предоставляет два типа "судей": классификаторы (возвращают True/False) и оценщики (выставляют баллы по числовой или качественной шкале). Библиотека поддерживает интерфейс для объединения нескольких "судей" с помощью объекта Jury, который создает совокупное решение (Verdict).
🌟 Она полезна для задач оценки данных, обработки текстов и создания кастомных алгоритмов для анализа. Установка выполняется через pip install judges.
Подробнее: Judges на GitHub.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 https://github.com/quotient-ai/judges
@Pythonnewsone
https://github.com/quotient-ai/judges
🌟 Она предоставляет два типа "судей": классификаторы (возвращают True/False) и оценщики (выставляют баллы по числовой или качественной шкале). Библиотека поддерживает интерфейс для объединения нескольких "судей" с помощью объекта Jury, который создает совокупное решение (Verdict).
🌟 Она полезна для задач оценки данных, обработки текстов и создания кастомных алгоритмов для анализа. Установка выполняется через pip install judges.
Подробнее: Judges на GitHub.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 https://github.com/quotient-ai/judges
@Pythonnewsone
https://github.com/quotient-ai/judges
👩💻 Python Fire (https://github.com/google/python-fire?tab=readme-ov-file) — библиотека для автоматической генерации интерфейсов командной строки (CLI) из любых объектов Python!
🌟 Это упрощает создание и использование CLI для функций, классов и других объектов, позволяя легко интегрировать Python-код с командной строкой. Python Fire также облегчает разработку, отладку и взаимодействие с Python-программами через терминал, предоставляя простой способ выполнения команд и работы с различными типами данных через командную строку.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/google/python-fire)
@pythonl
@Pythonnewsone
🌟 Это упрощает создание и использование CLI для функций, классов и других объектов, позволяя легко интегрировать Python-код с командной строкой. Python Fire также облегчает разработку, отладку и взаимодействие с Python-программами через терминал, предоставляя простой способ выполнения команд и работы с различными типами данных через командную строку.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/google/python-fire)
@pythonl
@Pythonnewsone
🖥 Более 40 команд Linux для улучшения рабочего процесса машинного обучения!
🌟 В этой статье рассматриваются основные команды Linux , которые должен знать каждый инженер машинного обучения, с пояснениями, рассчитанными на новичков, но достаточно подробными для опытных пользователей.
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.tecmint.com/linux-commands-for-machine-learning/)
@linuxacademiya
@Pythonnewsone
🌟 В этой статье рассматриваются основные команды Linux , которые должен знать каждый инженер машинного обучения, с пояснениями, рассчитанными на новичков, но достаточно подробными для опытных пользователей.
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.tecmint.com/linux-commands-for-machine-learning/)
@linuxacademiya
@Pythonnewsone
⚡OpenAI официально представили o3 — обновленную и усовершенствованную версию o1. 🎉🔥
Результаты тестов просто поражают! Новая версия модели показывает уровень программирования, сравнимый с опытом сеньор-разработчика, оставляя далеко позади конкурентов и программистов. 😱
Однако есть и плохие новости: пока что доступ к этой версии для широкой публики предоставлен не будет. Сегодня ограниченная мини-версия модели передана командам, занимающимся вопросами безопасности, для тестирования.
Когда же состоится публичный релиз, у многих разработчиков могут возникнуть опасения за своё будущее.
Команда Сэма Альтмана специально пропустила нейминг O2, чтобы избежать судебных разбирательств с брендом из Британии.
https://openai.com/12-days/
@Pythonnewsone
Результаты тестов просто поражают! Новая версия модели показывает уровень программирования, сравнимый с опытом сеньор-разработчика, оставляя далеко позади конкурентов и программистов. 😱
Однако есть и плохие новости: пока что доступ к этой версии для широкой публики предоставлен не будет. Сегодня ограниченная мини-версия модели передана командам, занимающимся вопросами безопасности, для тестирования.
Когда же состоится публичный релиз, у многих разработчиков могут возникнуть опасения за своё будущее.
Команда Сэма Альтмана специально пропустила нейминг O2, чтобы избежать судебных разбирательств с брендом из Британии.
https://openai.com/12-days/
@Pythonnewsone
OpenAI
12 Days of OpenAI
⚡Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Haskel: t.me/haskell_tg
C++ t.me/cpluspluc
ИИ t.me/vistehno
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
C#: t.me/csharp_ci
Go: t.me/Golang_google
Хакинг: t.me/linuxkalii
Java: t.me/javatg
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Devops: t.me/devOPSitsec
Linux: t.me/linuxacademiya
Docker: t.me/DevopsDocker
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Big Data: t.me/bigdatai
Тестирование:https://t.me/+F9jPLmMFqq1kNTMy
Аналитика данных: https://t.me/+mAXY9ppJwitkMDBi
Kubernets: t.me/+vE7jzitan5QzZjVi
1900 разобранных вопросов с собеседований мл t.me/machinelearning_interview
Frontend https://t.me/+U3U3HoZzEglkNDdi
2310 вопросов с python собеседований t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Разработка игр: https://t.me/+UQidyqnWfY82NGIy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
ИИ: t.me/vistehno
Книги по искусственному интеллекту https://t.me/+2rl907ptiWliYmYy
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Java разработчика: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6
Папка С# https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi
Папка frontend https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Бесплатный Chatgpt бот: t.me/Chatgpturbobot
🔥 1935 ГБ ОПЕНСОРС курсов: https://t.me/+1cPKgIcza4Y5NGFi
@Pythonnewsone
http://t.me/ai_machinelearning_big_data
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Haskel: t.me/haskell_tg
C++ t.me/cpluspluc
ИИ t.me/vistehno
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
C#: t.me/csharp_ci
Go: t.me/Golang_google
Хакинг: t.me/linuxkalii
Java: t.me/javatg
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Devops: t.me/devOPSitsec
Linux: t.me/linuxacademiya
Docker: t.me/DevopsDocker
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Big Data: t.me/bigdatai
Тестирование:https://t.me/+F9jPLmMFqq1kNTMy
Аналитика данных: https://t.me/+mAXY9ppJwitkMDBi
Kubernets: t.me/+vE7jzitan5QzZjVi
1900 разобранных вопросов с собеседований мл t.me/machinelearning_interview
Frontend https://t.me/+U3U3HoZzEglkNDdi
2310 вопросов с python собеседований t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Разработка игр: https://t.me/+UQidyqnWfY82NGIy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
ИИ: t.me/vistehno
Книги по искусственному интеллекту https://t.me/+2rl907ptiWliYmYy
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Java разработчика: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6
Папка С# https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi
Папка frontend https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Бесплатный Chatgpt бот: t.me/Chatgpturbobot
🔥 1935 ГБ ОПЕНСОРС курсов: https://t.me/+1cPKgIcza4Y5NGFi
@Pythonnewsone
http://t.me/ai_machinelearning_big_data
Telegram
Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Нейчев Р.Г. - Введение в глубокое обучение
1. Введение в нейронные сети
2.Метод обратного распространения ошибки, функции активации
3. Методы регуляризации в DL
4. Компьютерное зрение. Сверточные нейросети
5. Компьютерное зрение. Transfer Learning
6. Автоэнкодеры и векторные представления слоев
7. Языковое моделирование и RNN
8. Задача машинного перевода (seq2seq)
9. Компьютерное зрение. Сегментация и детекция
10. Автоэнкодеры и генеративные состязательные сети
#video #nerual
https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNAlDDbL03EZ3aHjQesv1FSC
@Pythonnewsone
https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNAlDDbL03EZ3aHjQesv1FSC
1. Введение в нейронные сети
2.Метод обратного распространения ошибки, функции активации
3. Методы регуляризации в DL
4. Компьютерное зрение. Сверточные нейросети
5. Компьютерное зрение. Transfer Learning
6. Автоэнкодеры и векторные представления слоев
7. Языковое моделирование и RNN
8. Задача машинного перевода (seq2seq)
9. Компьютерное зрение. Сегментация и детекция
10. Автоэнкодеры и генеративные состязательные сети
#video #nerual
https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNAlDDbL03EZ3aHjQesv1FSC
@Pythonnewsone
https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNAlDDbL03EZ3aHjQesv1FSC
Машинное обучение в медицине: дайджест за 16 - 22 декабря 2024 г.
@Pythonnewsone
https://uproger.com/mashinnoe-obuchenie-v-mediczine-dajdzhest-za-16-22-dekabrya-2024-g/
@Pythonnewsone
https://uproger.com/mashinnoe-obuchenie-v-mediczine-dajdzhest-za-16-22-dekabrya-2024-g/
👩💻 Django Haystack (https://github.com/django-haystack/django-haystack) — это модульная библиотека поиска для Django!
💡 Она предоставляет унифицированный API, который позволяет интегрировать различные поисковые движки, такие как Solr, Elasticsearch, Whoosh и Xapian, без необходимости изменения основного кода приложения.
🔍 Основные функции:
🌟 Поддержка "faceting" (фасетного поиска).
🌟 Возможность использования "More Like This" для рекомендаций.
Подсветка результатов поиска.
🌟 Пространственный поиск и предложения по исправлению опечаток.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/django-haystack/django-haystack)
@pythonl
@Pythonnewsone
💡 Она предоставляет унифицированный API, который позволяет интегрировать различные поисковые движки, такие как Solr, Elasticsearch, Whoosh и Xapian, без необходимости изменения основного кода приложения.
🔍 Основные функции:
🌟 Поддержка "faceting" (фасетного поиска).
🌟 Возможность использования "More Like This" для рекомендаций.
Подсветка результатов поиска.
🌟 Пространственный поиск и предложения по исправлению опечаток.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/django-haystack/django-haystack)
@pythonl
@Pythonnewsone
👩💻 flask-msearch (https://github.com/honmaple/flask-msearch) — расширение для Flask, которое добавляет функциональность полнотекстового поиска с использованием различных бэкендов поиска, таких как Elasticsearch, Whoosh и других!
🌟 Это расширение упрощает интеграцию поисковых систем в Flask-приложения, позволяя легко реализовать функции поиска по базе данных и обеспечивать быстрый доступ к данным через индексированные поля.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github (https://github.com/honmaple/flask-msearch)
@pythonl
@Pythonnewsone
🌟 Это расширение упрощает интеграцию поисковых систем в Flask-приложения, позволяя легко реализовать функции поиска по базе данных и обеспечивать быстрый доступ к данным через индексированные поля.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github (https://github.com/honmaple/flask-msearch)
@pythonl
@Pythonnewsone
👩💻 pywebview (https://github.com/r0x0r/pywebview) — это легковесная кроссплатформенная библиотека на Python, которая позволяет создавать графический интерфейс для приложений с использованием веб-технологий, таких как HTML, CSS и JavaScript!
🌟 Она отображает веб-контент в родных окнах GUI на различных операционных системах (Windows, macOS, Linux, Android) с минимальными зависимостями, сохраняя малый размер исполнимого файла. Pywebview поддерживает двустороннюю связь между Python и DOM, что позволяет интегрировать веб-технологии с Python-программами.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github (https://github.com/r0x0r/pywebview)
@python_job_interview
@Pythonnewsone
🌟 Она отображает веб-контент в родных окнах GUI на различных операционных системах (Windows, macOS, Linux, Android) с минимальными зависимостями, сохраняя малый размер исполнимого файла. Pywebview поддерживает двустороннюю связь между Python и DOM, что позволяет интегрировать веб-технологии с Python-программами.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github (https://github.com/r0x0r/pywebview)
@python_job_interview
@Pythonnewsone
Привет, посоветуйте книги по пайтон, где максимально много информации и задач для самопроверки.
поискав в гугле я кроме как "марк луц изучаем питон" 1и 2 том я больше толкового ничего не нашел.
обьясняю, я новенький в пайтон иду медленно. хочу повысить свой скилл!
@Pythonnewsone
поискав в гугле я кроме как "марк луц изучаем питон" 1и 2 том я больше толкового ничего не нашел.
обьясняю, я новенький в пайтон иду медленно. хочу повысить свой скилл!
@Pythonnewsone
Недавно я наткнулся на интересную карточную игру, основанную на стратегии ставок по методу Келли. Эта игра под названием "Следующая карточная ставка" отличает нулевая дисперсия, что делает её уникальной и практически безрисковой.
В отличие от традиционных методов ставок, где высокие риски могут привести к потере капитала, здесь ставка производится с оптимальным использованием информации. Питер Уинклер упоминает её в своей книге "Математические головоломки", а также приводит анализ данной стратегии.
Изучение таких игр может не только расширить ваши знания в азартных играх, но и помочь понять математические основы ставок.
Читать далее: habr.com
#карточныеигры #стратегияКелли #математика #азартныеигры
Подписывайтесь на канал: @Pythonnewsone
В отличие от традиционных методов ставок, где высокие риски могут привести к потере капитала, здесь ставка производится с оптимальным использованием информации. Питер Уинклер упоминает её в своей книге "Математические головоломки", а также приводит анализ данной стратегии.
Изучение таких игр может не только расширить ваши знания в азартных играх, но и помочь понять математические основы ставок.
Читать далее: habr.com
#карточныеигры #стратегияКелли #математика #азартныеигры
Подписывайтесь на канал: @Pythonnewsone
Хабр
Стратегия Келли точно не подведёт
Возможно, вы слышали о финансовой стратегии ставок по методу Келли . Это система, позволяющая оборачивать себе на пользу известную информацию в азартной игре или связанные с ней предубеждения....