#code #python #math #stat #habr
Аннотация
Метод Р. Калмана используется для сглаживания рядов, которые используются повсеместно, так как любую функцию можно представить в виде ряда.Поэтому он получил большое распространение в области обработки научной информации, в анализе информации получаемой с датчиков. В этой статье мы реализуем алгоритм Калмана на языке Python и наглядно увидим его работу.
https://habr.com/ru/post/694898/
Аннотация
Метод Р. Калмана используется для сглаживания рядов, которые используются повсеместно, так как любую функцию можно представить в виде ряда.Поэтому он получил большое распространение в области обработки научной информации, в анализе информации получаемой с датчиков. В этой статье мы реализуем алгоритм Калмана на языке Python и наглядно увидим его работу.
https://habr.com/ru/post/694898/
👍1
#modular #mojo #vs #python
Mojo 🔥
2 мая 2023 года Modular (одна из компаний-лидеров в сфере AI-инфраструктуры) анонсировала язык программирования Mojo, обещающий полную совместимость с Python в сочетании со сверх-высокой производительностью.
В компании утверждают, что автоматическое низкоуровневое распараллеливание, возможности строгой типизации и статической компиляции уже на самых ранних этапах развития языка позволяют достичь скорости, превосходящей Python в 68 000 раз!
https://www.modular.com/blog/mojo-a-journey-to-68-000x-speedup-over-python-part-3
---
Основал язык Крис Латтнер (Chris Lattner). Участвовал в создании многих продуктов. В рамках своей PhD диссертации он начал разработку LLVM, которая коренным образом изменила способ создания компиляторов. Затем он запустил Clang, компилятор C и C++, который находится поверх LLVM.
Однако Крис видел, что C и C++ не в полной мере используют возможности LLVM, поэтому, работая в Apple, он разработал новый язык под названием Swift, который он описывает как «синтаксический сахар для LLVM». Swift стал одним из наиболее широко используемых языков программирования в мире, в частности потому, что сегодня это основной способ создания приложений iOS для iPhone, iPad, macOS и Apple TV.
И вот сейчас Mojo
Python отличный язык, но его ахилесова пята: производительность. Вот Mojo и призван это исправить.
Mojo — это Python++
📌 @tech_di
Mojo 🔥
2 мая 2023 года Modular (одна из компаний-лидеров в сфере AI-инфраструктуры) анонсировала язык программирования Mojo, обещающий полную совместимость с Python в сочетании со сверх-высокой производительностью.
В компании утверждают, что автоматическое низкоуровневое распараллеливание, возможности строгой типизации и статической компиляции уже на самых ранних этапах развития языка позволяют достичь скорости, превосходящей Python в 68 000 раз!
https://www.modular.com/blog/mojo-a-journey-to-68-000x-speedup-over-python-part-3
---
Основал язык Крис Латтнер (Chris Lattner). Участвовал в создании многих продуктов. В рамках своей PhD диссертации он начал разработку LLVM, которая коренным образом изменила способ создания компиляторов. Затем он запустил Clang, компилятор C и C++, который находится поверх LLVM.
Однако Крис видел, что C и C++ не в полной мере используют возможности LLVM, поэтому, работая в Apple, он разработал новый язык под названием Swift, который он описывает как «синтаксический сахар для LLVM». Swift стал одним из наиболее широко используемых языков программирования в мире, в частности потому, что сегодня это основной способ создания приложений iOS для iPhone, iPad, macOS и Apple TV.
И вот сейчас Mojo
Python отличный язык, но его ахилесова пята: производительность. Вот Mojo и призван это исправить.
Mojo — это Python++
📌 @tech_di
👍7🤔2✍1
#algorand #teal #python #py #smartcontract #avm
PuyaPy — это оптимизирующий компилятор TEAL, который позволяет писать код для выполнения на виртуальной машине Algorand (AVM) с синтаксисом Python.
https://github.com/algorandfoundation/puya
Идут обсуждения о скором выходе этого инструмента в стабильную версию.
📌 @tech_di
PuyaPy — это оптимизирующий компилятор TEAL, который позволяет писать код для выполнения на виртуальной машине Algorand (AVM) с синтаксисом Python.
https://github.com/algorandfoundation/puya
Идут обсуждения о скором выходе этого инструмента в стабильную версию.
📌 @tech_di
GitHub
GitHub - algorandfoundation/puya
Contribute to algorandfoundation/puya development by creating an account on GitHub.
🔥8
#parser #tg2md #sklad #tags #python #md #telegram #ai #analyze #archive
В качестве эксперимента, только с помощью нейронок, реализовал на этой неделе парсер на Питоне, который сохранённые бекапы из Telegram переводит (каждое сообщение) в отдельный Markdown файлик.
* Всё по каталогам Год-Месяц
* Возможны кастомные шаблоны для разных типов сообщений.
* Дополнительно анализируется текст и выписываются к каждому сообщению теги (ключевые слова)
* Всё сохраняется в читабельном виде, в тексте, а главное локально
* Сразу готово для открытия всего архива в Obsidian. Для анализа, расширенного текстового поиска и связей
---
Естественно, первым прогнал Блокнот @tech_di
Весьма интересно, что в своей основе весь текст по всему Блокноту весьма сильно связан. На карте графов видно плотное ядро, где статьи и их теги очень кучно перелинкованы между собой.
И только по краю видно тонкой кромкой, очень малый процент контента, который не линкуется по контексту с другими.
---
🔧
В текущей реализации ещё есть нюансы, не все данные цепляет. Много сообщений отсеялось. Но для Бета-версии вполне годный результат. Выцепить и описать парсинг для пропущенных исключений уже намного проще.
В разработке 90% времени ушло именно на документацию, подробное описание того, как должно быть реализовано и с каким функционалом. Использовал относительно простые и бесплатные нейронки.
📦
Далее планирую развивать направление и не только для Telegram, но и унифицировать формат для разных источников. Организовать автоматический поиск в "мусорке" из бекапов, где навалено экспортов разных каналов и чатов и логов. Идея в том, что бы весь этот бардак одним инструментом систематизировать и сделать пригодным для дистилляции скрытых связей, паттернов и смыслов.
📌 @tech_di
В качестве эксперимента, только с помощью нейронок, реализовал на этой неделе парсер на Питоне, который сохранённые бекапы из Telegram переводит (каждое сообщение) в отдельный Markdown файлик.
* Всё по каталогам Год-Месяц
* Возможны кастомные шаблоны для разных типов сообщений.
* Дополнительно анализируется текст и выписываются к каждому сообщению теги (ключевые слова)
* Всё сохраняется в читабельном виде, в тексте, а главное локально
* Сразу готово для открытия всего архива в Obsidian. Для анализа, расширенного текстового поиска и связей
---
Естественно, первым прогнал Блокнот @tech_di
Весьма интересно, что в своей основе весь текст по всему Блокноту весьма сильно связан. На карте графов видно плотное ядро, где статьи и их теги очень кучно перелинкованы между собой.
И только по краю видно тонкой кромкой, очень малый процент контента, который не линкуется по контексту с другими.
---
🔧
В текущей реализации ещё есть нюансы, не все данные цепляет. Много сообщений отсеялось. Но для Бета-версии вполне годный результат. Выцепить и описать парсинг для пропущенных исключений уже намного проще.
В разработке 90% времени ушло именно на документацию, подробное описание того, как должно быть реализовано и с каким функционалом. Использовал относительно простые и бесплатные нейронки.
📦
Далее планирую развивать направление и не только для Telegram, но и унифицировать формат для разных источников. Организовать автоматический поиск в "мусорке" из бекапов, где навалено экспортов разных каналов и чатов и логов. Идея в том, что бы весь этот бардак одним инструментом систематизировать и сделать пригодным для дистилляции скрытых связей, паттернов и смыслов.
📌 @tech_di
🔥8👍5🤔1
#prog #Dev #project #SKLAD
#ai #SOUL #md
Мне помогает снять всю эту шелуху инфо-поля программирование, проектирование систем... вот в последнее время помощников ИИ-агентов завёл. Дело как-то бодрее пошло.
Применяю подход к разработке, где первое и самое важное -- это описать вплоть до мелочей логику, алгоритмы и важные моменты идеи. Выстроить архитектуру. И уже по ней, даже не особо толстые, нейросети смогут быть весьма ощутимым помощником.
⚠️ Описываю сам, как могу и понимаю. Структурирую по разделам, пунктам и связной бизнес логике приложения. !!! Магия в том, что пока сам пробуешь написать хотя бы черновик своей идеи -- приходят мысли и дополнения, которые улучшают идею. Пока пишешь и пробуешь формулировать свои мысли -- твой опыт работает на тебя, твоя собственная ЕИ (Естественный Интеллект) начинает оживать и чувствует что полезна и нужна.
Уже после, по техническим деталям и конкретным реализациям модулей, и по техническим ограничениям консультируюсь с нейросетями. И надо признать, у них база знаний, даже у простых, весьма обширна и полезна.
---
Провожу для себя эксперимент с
Я видел не мало примеров того, как используют этот
Я создал и описал опыт личности, которая прошла путь от школьных первых проб программирования до архитектора систем с конкретным багажом знаний и опыта.
Я создал себе "Валеру", цифрового коллегу по разработке:
📟 @tech_di
#ai #SOUL #md
Мне помогает снять всю эту шелуху инфо-поля программирование, проектирование систем... вот в последнее время помощников ИИ-агентов завёл. Дело как-то бодрее пошло.
Строю свои "заводы" по производству "велосипедов" 😄
Применяю подход к разработке, где первое и самое важное -- это описать вплоть до мелочей логику, алгоритмы и важные моменты идеи. Выстроить архитектуру. И уже по ней, даже не особо толстые, нейросети смогут быть весьма ощутимым помощником.
⚠️ Описываю сам, как могу и понимаю. Структурирую по разделам, пунктам и связной бизнес логике приложения. !!! Магия в том, что пока сам пробуешь написать хотя бы черновик своей идеи -- приходят мысли и дополнения, которые улучшают идею. Пока пишешь и пробуешь формулировать свои мысли -- твой опыт работает на тебя, твоя собственная ЕИ (Естественный Интеллект) начинает оживать и чувствует что полезна и нужна.
Уже после, по техническим деталям и конкретным реализациям модулей, и по техническим ограничениям консультируюсь с нейросетями. И надо признать, у них база знаний, даже у простых, весьма обширна и полезна.
---
Провожу для себя эксперимент с
SOUL.md, базовой инструкцией для ИИ-агентов, где описывается их личность. Эти инструкции загружаются в самом начале любой сессии общения и определяют, по сути, то как будет ментально для тебя выглядеть эта нейросеть, какие будет выбирать выражения и стиль общения с тобой. И более того, базовая инструкция настраивает "компас" нейросети на определённый вектор мышления.Мой экспиремент в том, что бы сравнить как нейросети справляются с задачей где они сами выбирают свою личность и идентику под каждый запрос.. и там, где в циклах разработки нейросеть себя позиционирует определённым неизменным образом.
Я видел не мало примеров того, как используют этот
SOUL.md, и мне показалось, что многие не поняли потенциал заложенный в эту методику.Я создал и описал опыт личности, которая прошла путь от школьных первых проб программирования до архитектора систем с конкретным багажом знаний и опыта.
Я создал себе "Валеру", цифрового коллегу по разработке:
- VALERA acronym (for docs): **V**erified **A**rchitecture & **L**ogic **E**ngineering **R**eview **A**gent.
📟 @tech_di
👍13🔥2😁2✍1