FreeMoCap

Бесплатная и открытая, независимая от аппаратного и программного обеспечения и ориентированная на минимальную стоимость исследовательская система захвата движения.

FreeMoCap может быть установлен и запущен в средах Python.

Доступен графический интерфейс пользователя.

Предоставляется документация и рекомендации.

📁 Language: #Python(76.4%), #JupyterNotebook(13.2%), #TypeScript(7.8%)

⭐️ Stars: 3.4к

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

Hands-On-Large-Language

Ранее была опубликована открытая книга «Практическое изучение больших моделей», которая доступно объясняет, как понимать и применять большие языковые модели — от базовых концепций до продвинутых.

Сегодня в её GitHub-репозитории появилось обновление: добавлены визуальные учебные материалы по LLM, которые помогают лучше понять сложные концепции ИИ.

Эти материалы продолжают визуальный стиль основной книги — с наглядными иллюстрациями объясняются продвинутые темы вроде Transformer и Mamba, делая абстрактные идеи интуитивно понятными.

Включены следующие ключевые темы:

🟡Подробная визуализация принципов работы Transformer в контексте LLM;

🟡Интуитивное объяснение технологии квантования моделей и её роли в эффективном развёртывании;

🟡Иллюстрации архитектуры Mamba и моделей на основе пространств состояний, раскрытие их преимуществ;

🟡Объяснение принципов систем экспертов (MoE) и их роли в масштабировании моделей;

🟡Визуальный разбор принципов генерации изображений в Stable Diffusion;

🟡Углублённый анализ DeepSeek-R1, способностей LLM к выводу (inference) и взаимодействию с агентными системами.

Перед изучением этих дополнительных материалов рекомендуется сначала ознакомиться с книгой «Практическое изучение моделей», чтобы лучше понять представленные концепции

📁 Language: #JupyterNotebook (100.0%)

⭐️ Stars: 9.2k

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer