🐍 Дорожная карта Python-разработчика в 2023 году

Расскажем, что и в какой последовательности нужно изучить, чтобы стать Python-джуном и найти первую работу.

Читать статью

💬🦙 LlamaIndex: создаем чат-бота без боли и страданий. Часть 3

Завершаем исследование фреймворка LlamaIndex. В этой части разбираемся с ретриверами, которые обеспечивают различные способы извлечения релевантного контекста из индексов документов.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

💰Adobe повышает цены на свои продукты после внедрения ИИ-движка

В своем блоге представители компании пишут, что создали много творческих инструментов, включая Denoise в Lightroom, Frame.io для Creative Cloud в Adobe Premiere Pro и Adobe After Effects, а также Share for Review в Photoshop и Illustrator. И поэтому цены повысятся с 1 ноября 2023 года для Америки и Европы.

Вот часть нововведений в Creative Cloud:

👾Генеративный искусственный интеллект в Photoshop и Illustrator. Generative Fill и Generative Expand в Photoshop , Generative Recolor в Illustrator.
🎙Новые функции искусственного интеллекта в Premiere Pro в бета-версии. Например, Enhance Speech удаляет шум из голосовых записей.
🖌3D-рабочая среда и кисть для ротоскопии в After Effects в бета-версии — теперь можно текстурировать, освещать, затенять и визуализировать 3D-модели внутри After Effects. Кисть для ротоскопии с улучшенным искусственным интеллектом позволяет вырезать объекты.
🌐Участники Creative Cloud теперь имеют доступ к новому веб-приложению Firefly — с его помощью можно создавать контент для любого проекта.

#новости

Что лучше — нанять тимлида из сторонней компании или вырастить самостоятельно? Как правильно выбрать подходящего на эту роль сотрудника?

На эти и другие важные вопросы отвечает руководитель аналитики в Авито Глеб Белогорцев. В своем гайде он подробно рассказывает, как понять, какой именно тимлид нужен компании, как распознать потенциального руководителя в числе сотрудников и кого точно не нужно брать на роль тимлида.

Если вы хотите найти тимлида, который сможет качественно управлять командой, вам просто необходима эта инструкция! Переходите по ссылке и узнавайте уникальную информацию от опытного специалиста!

Реклама.ООО "КЕХ ЕКОММЕРЦ" ИНН 7710668349 erid: Kra23e76V

Базовые модели ML и приложения

Это наш новый курс для начинающих в теме машинного обучения🎉

🔹 Познакомитесь с основными моделями машинного обучения

🔹 Научитесь выбирать и применять подходящие tree-based модели

🔹 Получите основу для дальнейшего изучения более сложных нейронных сетей

Подробности – https://proglib.io/w/67c59870

Кому будет полезен курс?

Начинающим в IT. Тем, кто выбирает направление и хочет попробовать себя в ML

Математикам. Увлекаетесь математикой и хотите перейти от теории к практике, а также научиться решать реальные бизнес-задачи

Ну и главное, до конца сентября вы сможете получить этот курс бесплатно🤯

Пока ссылки нет на основном сайте, мы открываем продажи супер-акцией для своих 🙌 – https://proglib.io/w/67c59870

Переходите на сайт, читайте подробности и заходите на обучение по самым выгодным условиям!

Руководство по языковым моделям

Начиная с основополагающих концепций, Джереми Ховард представляет архитектуру и механику, которые обеспечивают работу этих систем искусственного интеллекта. Затем он углубляется в критические оценки GPT-4, освещает практическое использование языковых моделей при написании кода и анализе данных, а также предлагает практические советы по работе с OpenAI API.

Смотреть видео

Очередной #дайджест по Python:

🐍 Hadoop в любой непонятной ситуации. Как выжить кластеру в большой ML команде
Какие сложности могут возникать при работе с кластером Hadoop и какие есть методы для их решения (конфигурация, мониторинг, склеивание мелких файлов, память кластера)

🐍 Многопоточность в Python: очевидное и невероятное
Как устроена многопоточность в Python, потоки, примитивы синхронизации и зачем они нужны.

🐍 Проектирование веб-приложений с помощью Python и Flask
Для каких проектов лучше всего подходит Flask, а для каких — Django?

🐍 Как настроить сбор статистики и автоматическое отключение пользователей WireGuard в ispmanager с помощью Python и API
В статье автор рассказывает о том, как он, будучи ламером, смог достигнуть нужных себе целей и изучить пару вариантов взаимодействия с ispmamager.

Оптимизация вашего LLM в производстве

В этом сообщении блога рассмотрены наиболее эффективные на момент написания этого сообщения методы решения этих проблем для эффективного развертывания LLM.

Читать статью

💬 Датасет с 500 тыс. русскоязычных отзывов на организации

Разработчики Яндекса подробно рассказали о новом датасете и вариантах его использования в статье на Хабр.

🔗Читать статью
🔗GitHub

Что такое learning rate?

Скорость обучения — важный гиперпараметр, который контролирует, насколько быстро модель адаптируется к проблеме во время обучения. Его можно рассматривать как «ширину шага» во время обновления параметров, т. е. насколько далеко веса перемещаются в направлении минимума нашей задачи оптимизации.
#вопросы_с_собеседований

Точность MNIST 78% при использовании GZIP менее чем в 10 строках кода

MNIST — это набор рукописных цифр, который обычно используется для работы с алгоритмами классификации. Оказывается, некоторые механизмы сжатия могут служить и инструментами классификации.

Читать статью

Почему существует так много фреймов данных Python?

Вы когда-нибудь задумывались, почему существует так много библиотек, в которых есть Dataframes в Python? В этой статье рассказывается о различных точках зрения на популярные наборы инструментов и о том, почему они такие, какие они есть.

Читать статью

«Библиотека программиста» запустила два новых канала для Python-разработчиков и тех, кто хочет ими стать👨‍🏫

В них мы:
🔸тренируемся на практических задачах
🔸отвечаем на популярные вопросы с собеседований
🔸проверяем свои знания

Подписывайтесь:
👉Библиотека собеса по Python — тут мы готовимся к интервью
👉Библиотека задач по Python — тут решаем задачи, проходим тесты и изучаем код

Обход GIL для параллельной обработки в Python

В статье описаны несколько традиционных и новых способов обхода глобальной блокировки интерпретатора (GIL) для достижения параллелизма с общей памятью при выполнении задач, связанных с ЦП.

Читать статью

Очередной #дайджест по Python:

🐍 Создание рекомендательных систем с использованием библиотеки Surprise
Рекомендательные не только помогают нам экономить время, предоставляя персонализированные рекомендации, но и оказывают влияние на наш выбор и потребительское поведение.

🐍 Объединение открытых данных Open Street Map и Landsat для уточнения площадей зеленых зон
О том какие преимущества привносит в нашу жизнь объединение пространственных данных из различных открытых источников.

🐍 Создание консольной игры Супер Ним на Python
В этом уроке автор пишет несложную консольную игру.

🐍 Решаем числовые ребусы с помощью Python
Или просто задачки.

🐍 Вы кто такие, я вас не знаю, или Как мы делаем JWT-аутентификацию
Обширный гайд для новичков и не только.