Репортаж с моим участием в программе Доброе утро 😎👍 на Первом канале
https://www.1tv.ru/-/fpnmc

Как сделать обратный цикл на Python: https://youtube.com/shorts/mioOWwhaUSc?feature=share

Начальная стоимость портфеля: 2,000,000.00
Конечная стоимость портфеля: 2,022,436,724.22
Комиссия : 216,366,868.92
Доходность: 101,021.84 %
Период: 9658 days 00:00:00

Вот так нагружается проц при рендере видео 🤯👍

Опять на 1й канал попал )))
https://www.1tv.ru/-/ozbka

Runway представили ИИ-инструмент «Erase and Replace», с помощью которого можно менять участок изображения, просто выделив его и написав текстовый запрос с нужным объектом.

Что думают об этом фотошоперы?

График теста торговой стратегии D1 на акциях

1 000 000 % торговый робот сделанный на ChatGPT
https://youtu.be/RoJhyg8m8Rg

Сделал Интеграцию Binance API с Backtrader. С помощью этой интеграции вы можете делать:

- Тестирование вашей стратегии на исторических данных с биржи Binance + Backtrader

- Запускать торговые системы для автоматической торговли на бирже Binance + Backtrader

- Загружать исторические данные по криптовалютам с биржи Binance

https://github.com/WISEPLAT/backtrader_binance

Сегодня по Финаму последний день)) Эх...
Выложил свой код: https://habr.com/ru/articles/734222/
и отправил на конкурс)) Кто ещё что создал? Делитесь...

Ниже предоставлена ссылка, где вы сможете ознакомиться с различными примерами торговых роботов, реализованных на языке программирования Python, а также провести их онлайн-тестирование. Эти роботы представляют собой программные алгоритмы, специально разработанные для автоматизации торговли на финансовых рынках. Они используют разнообразные стратегии и алгоритмы анализа рынка для принятия решений о покупке, продаже или удержании активов. Использование торговых роботов может значительно упростить процесс торговли, уменьшить человеческий фактор и повысить эффективность инвестиций. Проведение онлайн-тестирования позволит вам оценить работу этих роботов в реальном времени и понять их потенциальные преимущества и ограничения перед использованием на реальных рынках. Посетите указанную ссылку, чтобы погрузиться в мир автоматизированной торговли и изучить возможности, которые предлагают эти торговые роботы на Python.
https://www.kaggle.com/olegshpagin/code

Программирование - как Было и как Стало😎

Маск сказал - Маск сделал.

Компания xAI опубликовала исходный код чат-бота Grok, выполнив недавнее обещание ее основателя.

Языковая модель Grok-1 содержит 314 млрд параметров, из которых 86 млрд активных, а опубликованные данные включают веса базовой модели и сетевую архитектуру. Опубликованная модель – базовая, без тонкой настройки для каких-либо конкретных задач.

Около 300 ГБ файлов с весами Grok-1 распространяют с помощью торрент-файла на сайте Academic Torrents. Инструкции по запуску модели можно взять в репозитории github.com/xai-org/grok-1 и на Hugging Face. С учетом объема модели, ресурсов потребуется прилично для ее работы.

Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, которая позволяет использовать модель в коммерческих целях, но не включает данные, используемые для обучения.

Нейронка для создания красивых QR кодов.

Qrcode Monster генерирует изображения, в которых есть рабочий qr-код. Задумка интересная и возможно для кого-то полезная.

📂 CMD

🖼 One-Step Image Translation with Text-to-Image Models

CycleGAN-Turbo превосходит существующие методы на основе GAN и диффузии для различных задач изменения изображений, например, преобразование дня в ночь, добавление / удаление погодных эффектов, таких как туман, снег и дождь и тд.

▪Paper: https://arxiv.org/abs/2403.12036
▪Code: https://github.com/GaParmar/img2img-turbo
▪Demo: http://huggingface.co/spaces/gparmar/img2img-turbo-sketch

@ai_machinelearning_big_data

🦾 Made With ML: Learn how to combine machine learning with software engineering to design, develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.

100% бесплатный курс, который поможет вам научиться писать код производственного уровня MLOps.

Курс научит вас всему, начиная с проектирования, моделирования, тестирования, работу с моделями обучения и многому другому бесплатно!

Более 35 тысяч звезд на Github

Узнайте, как проектировать, разрабатывать, развертывать и работать с ML приложеними производственного уровня.

▪Course
▪Overview
▪ Jupyter notebook

ai_machinelearning_big_data