🤖✍️ Как работают языковые модели (LLM): простое объяснение через аналогию с кулинарией

Языковые модели (LLM) — это сложные системы искусственного интеллекта, способные генерировать человекоподобные тексты. Но как именно они это делают? В этой статье мы объясним принципы работы LLM, используя простую и понятную аналогию с приготовлением еды.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

URL(Uniform Resource Locator)- термин, знакомый большинству людей, поскольку он используется для нахождения ресурсов в Интернете. Когда вы вводите URL в адресную строку веб-браузера, вы обращаетесь к "ресурсу", а не просто к веб-странице.

URL состоит из нескольких компонентов:

🔹 Протокол или схема, такие как http, https и ftp.
🔹 Имя домена и порт, разделенные точкой (.)
🔹 Путь к ресурсу, разделенный косой чертой (/)
🔹 Параметры, которые начинаются с вопросительного знака (?), и состоят из пар ключ-значение, например, a=b&c=d.
🔹 Фрагмент или якорь, указываемый знаком решетки (#), который используется для создания закладки на конкретный раздел ресурса.

​5 лучших ресурсов для изучения Python

Помимо этого лампового канала, есть куча других интересных источников, которые помогают прокачаться в Python. И хотя тут уже собираются лучшие практики и самые интересные материалы, этого может быть недостаточно.

Админ всё понимает, поэтому делится лучшими ресурсами, которые помогут прокачаться в Python. Некоторые из них уже мелькали здесь, другие — объективно считаются лучшими ресурсами для изучения Python.

Так что сохраняйте себе и учитесь на здоровье:

1. Code Academy
Code Academy — это бесплатный учебный ресурс для изучения программирования. Там есть уроки по многим языкам, не только по Python. Удобно, что можно писать прямо в браузере и сразу смотреть результаты. Лучше всего подходит для начинающих и программистов среднего уровня.

2. TutorialsPoint
TutorialsPoint похож на Code Academy. Но база знаний TutorialsPoint больше — там есть и довольно сложные темы, такие как доступ к базам данных, CGI, игры, многопоточность, сети, дизайн и т. п.

3. Codementor.io
Codementor — платформа больше для разработчиков от среднего уровня до экспертов. А каждый пост на этом сайте — отдельное руководство по какой-либо теме, например, об интеграции Node.js с Python, использовании декораторов и т. п.

4. PythonChallenge
Сайт точно вам понравится, если вы не ищете легких путей и предпочитаете учиться, преодолевая трудности. Это не самый современный и красивый сайт. Но там вы найдёте отличные задачи и уроки, которые помогут вам в изучении Python.

5. Python Class от Google
Это — учебник по Python от Google. Материал в нём предназначен для опытных программистов. Здесь в основном теория, но написанная простым и доступным английским. Как вспомогательный материал для изучения Python точно подойдёт.

#подборка

​​Знакомство с aiogram

Если вы хотите вкатиться в Python-разработку, боты — неплохой способ сделать это. Разработчик @mastergroosha сверстал целую серию русскоязычных статей об одном из самых ходовых в 2024 году «ботических» фреймворках. Там можно познакомиться с хэндлерами, диспетчерами, асинхронностью и проч. — всем тем, что новичка обычно смущает при заскакивании на этот поезд.

#лучшиепрактики

@zen_of_python

Тренды в Python Backend разработке

Многие разработчики на Django верят в то, что их фреймворк в разы востребованнее на рынке, чем FastAPI. Это нормально, я понимаю этих людей, но все-таки люблю перепроверять подобные оценочные суждения, потому что не позволю поливать грязью свой любимый фреймворк ❤️

Полгода назад в моем Python сообществе я публиковал количество вакансий на Django, FastAPI и Flask c сайта hh.ru (зайдите, посмотрите, там пруфы).

Прошло полгода. Что же изменилось?
Раньше вакансий по Django было на 50% больше, чем по FastAPI: 841 против 558.
Сейчас вакансий по Django всего на 10% больше, чем по FastAPI: 701 против 635.

Сейчас рынок найма готовится к лету, поэтому абсолютное количество вакансий просело — на него смотреть не нужно. Важны относительные цифры.

К сожалению, цифр за 2022 год нету (когда я искал работу на FastAPI), но я отчетливо вижу тренд в сторону асинхронного программирования бэкенда приложений на FastAPI. Низкий порог входа, быстрота разработки и работы самого фреймворка делают его одним из фаворитов для новых проектов в компаниях и для учебы у новичков.

Если хотите освоить Backend разработку на Python на примере FastAPI, залетайте на мой курс, чтобы быстро освоить все необходимые технологии и практические навыки для работы разработчиком.

Продажи открыты только до 31 мая 23:59! После этой даты курс будет невозможно приобрести

Вся информация, отзывы, тарифы и бесплатные модули доступны на моем сайте: https://artemshumeiko.ru