Принёс мощный инструмент для визуализации нейросетей «NN-SVG»

Автоматически генерирует красивые и точные схемы нейронных сетей (FCNN, LeNet, AlexNet и др.) прямо в SVG. Можно настраивать размеры, цвета и стиль слоёв, а результат готов для статей, презентаций и обучения 👍

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Сокровищница для разработчиков «roadmap-sh» интерактивные дорожные карты

Когда новички заходят в IT они часто теряются в океане технологий

Платформа призвана решить проблему и предлагает понятные визуальные карты обучения, составленные экспертами и сообществом. Здесь можно отследить свой прогресс, найти лучшие источники и понять что реально стоит учить в 2025

Забирай пригодится 🪑

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Mr Python так бывает ☺️

✈ Python Ninja

Нашел на Хабре гайд как собрать офлайн голосового AI-ассистента

Хотите свой голосовой AI-ассистент без подписок и передачи данных в сеть?

В статье подробно показано, как собрать помощника на Python: он слушает, понимает и отвечает — всё работает локально и приватно

Сделайте свой собственный ChatGPT с голосом 😎

☝️ Ссылка источник
☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Откопал полезный репо «GitButler» система виртуальных веток

Обычно, если вы хотите делать несколько разных задач, нужно постоянно переключаться между ветками. С GitButler можно всё делать в одном месте: он сам разделяет изменения на «виртуальные ветки»

Удобно, быстро и меньше шансов запутаться😎

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

NumPy шпаргалка для Data Science и ML

Быстрая подборка самых нужных функций NumPy: создание массивов, изменение формы, статистика, фильтрация и работа с файлами

Мини-гайд для тех, кто работает с данными и машинным обучением ❤️

✈️ Python Ninja

Читаем полезное: вышла годная статья на Хабре «Прокачиваем RAG: тестируем техники и считаем их эффективность»

Если интересно как сделать нейросеть умнее и точнее, стоит заглянуть в свежий разбор на Хабре

Автор не просто перечисляет методы вроде разбиения запросов и реранкинга, но и готовит экспериментальное сравнение — будет наглядно видно, что работает лучше 🔍

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja