⚡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

⚡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

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

🌟 Кто-то проверял?.. Работает?

@pythonl
@Pythonnewsone

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/

👩‍💻 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

👩‍💻 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

👩‍💻 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

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

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

📢 У нас отличная новость для разработчиков! На Хабре опубликована статья, посвящённая созданию простых ботов и работе с Docker и GitHub Actions. Это отличный ресурс для тех, кто хочет быстро погрузиться в эти технологии.

Статья включает в себя пошаговые инструкции и полезные советы. Она идеально подойдёт как новичкам, так и опытным разработчикам, желающим освежить свои знания.

Не упустите возможность улучшить свои навыки и сделать свои проекты более эффективными! 🛠️

🔗 Читать дальше

#Python #Docker #GitHubActions #Боты

Подписывайтесь на мой канал @Pythonnewsone!

На платформе Kaggle проводятся соревнования по мэтчингу персонажей, что подтверждает интерес к этой задаче. Однако практическая сложность резко возрастает, когда оказывается, что датасет не размечен.

Недавно разработчики обратили внимание на коллекцию гравюр Британского музея, где в открытом доступе находятся около 25 тысяч изображений. Особенно интересен подход к анализу сцен с множеством персонажей, что делает эту задачу сложной, но увлекательной.

Для решения проблемы разметки изображений на помощь приходят алгоритмы сегментации и контрастивное обучение. Это открывает новые горизонты для исследований в этой области.

👉🏼 Читать далее

#Python #МашинноеОбучение #AI #Grokking

🚀 Привет, друзья!

Сегодня поговорим о важной теме в A/B тестировании — стратификации. Когда вы запускаете тест, чтобы выяснить, работает ли новая кнопка лучше старой, важно учитывать разные группы пользователей. Например, мобильные и десктопные юзеры могут давать разные результаты.

Что же такое стратификация? Это метод, который позволяет сделать ваши A/B тесты более надежными. Выделите однородные группы — страты — на основе ключевых характеристик, таких как устройство или опыт пользователя, и распределите их в группы А и Б. Это поможет получить более точные данные и избежать искажений.

Читайте подробнее по ссылке: Читать далее

#ABтестирование #стратификация #питон #аналитика

📊 В мире аналитики данных заметен рост интереса к специализированным Telegram-каналам. Я собрал для вас 17 авторских каналов, которые предлагают свежий и полезный контент, практически без рекламы!

Эти каналы обеспечивают баланс между экспертными знаниями и интересным подходом к подаче материала. Здесь вы найдете множество тем для обсуждения и обучения, что поможет вам стать настоящим экспертом в области аналитики.

Меня зовут Алексанян Андрон, я основатель образовательного проекта Simulative, где мы обучаем аналитиков на реальных кейсах. Не забудьте также заглянуть в мой авторский канал по аналитике для дополнительных материалов!

👉 Подробности по ссылке: Читать далее

#аналитика #данные #Telegram #каналы

🔥 В мире машинного обучения PyTorch продолжает занимать лидирующие позиции благодаря своей гибкости и удобству. Этот фреймворк позволяет легко создавать нейронные сети и активно используется исследователями и разработчиками.

📚 На этой неделе появилась интересная статья, в которой демонстрируется, как реализовать собственную библиотеку машинного обучения на основе библиотеки NumPy. Это отличный способ лучше понять принципы работы нейронных сетей и углубить свои знания.

Если вы хотите повысить свои навыки и узнать больше о машинном обучении, обязательно ознакомьтесь с этой статьей!
👉 Читать далее

#PyTorch #NumPy #МашинноеОбучение #Python
Подписывайтесь на @Pythonnewsone для получения свежих новостей!

Столкнулись с обработкой большого количества запросов и сложной логикой? Новая статья расскажет, как обрабатывать до 1 000 000 запросов к API с использованием асинхронного подхода.

Вы научитесь быстро получать данные и выполнять тяжелые вычисления в отдельных процессах с помощью ProcessPoolExecutor. Узнайте, как эффективно совмещать массовый асинхронный ввод-вывод с CPU-bound обработкой и оптимизировать производительность решений!

Не упустите шанс улучшить свои навыки и масштабировать приложения.

🔗 Читать далее
@Pythonnewsone

#Python #API #Асинхронность #Оптимизация

Мобильная разработка в 2025 году демонстрирует яркие тренды. Одним из наиболее заметных направлений является активная интеграция искусственного интеллекта (ИИ). С момента выхода Chat GPT в 2022 году, компании, такие как Google и Apple, активно развивают свои ИИ-ассистенты, внедряя их в операционные системы и инструменты разработки.

Также наблюдается рост популярности кросс-платформенной разработки. Google делает акцент на Kotlin Multiplatform, переводя Jetpack библиотеки для кросс-платформенных приложений. Flutter, в свою очередь, продолжает расширять свои позиции, предлагая разработчикам возможность быстрого создания клиентских приложений.

Эти изменения открывают новые горизонты для разработчиков и упрощают создание качественных мобильных приложений. Следите за последними новостями в мире технологий!

Подписывайтесь на мой канал @Pythonnewsone!

#мобильнаяразработка #искусственныйинтеллект #кроссплатформенность #технологии