Forwarded from ML Advertising
Weekly newsletter по ML
Если вы интересуетесь ML и LLM, команда DAIR.AI ведет репозиторий, где каждую неделю делает резюме топ 10 статей по актуальным SOTA ML моделям. Здесь вы сможете найти статьи по Stable Diffusion 3, Sora, Gemini 1.5, методам RAG, Depth Anything etc.
Сохраняем к себе, чтобы оставаться в курсе! 🔥
Если вы интересуетесь ML и LLM, команда DAIR.AI ведет репозиторий, где каждую неделю делает резюме топ 10 статей по актуальным SOTA ML моделям. Здесь вы сможете найти статьи по Stable Diffusion 3, Sora, Gemini 1.5, методам RAG, Depth Anything etc.
Сохраняем к себе, чтобы оставаться в курсе! 🔥
GitHub
GitHub - dair-ai/AI-Papers-of-the-Week: 🔥Highlighting the top ML papers every week.
🔥Highlighting the top ML papers every week. Contribute to dair-ai/AI-Papers-of-the-Week development by creating an account on GitHub.
Forwarded from То шо нейросети
Отличная аннотация и визуальная методичка по Mamba. Довольно наглядная, мне понравилось.
Если нужна аннотация на русском и имплементация с нуля, то у меня есть тетрадки
@toshoseti
Если нужна аннотация на русском и имплементация с нуля, то у меня есть тетрадки
@toshoseti
Maartengrootendorst
A Visual Guide to Mamba and State Space Models
An Alternative to Transformers for Language Modeling
Forwarded from WHAT THE FUCK IS THE LLM?
бля я нагуглил сам https://github.com/petrikvladimir/pyphysx
но первое правило dsa - если есть не от нвидия, бери не от нвидия.
ТАК ЧТО ВЕЛКОМ
но первое правило dsa - если есть не от нвидия, бери не от нвидия.
ТАК ЧТО ВЕЛКОМ
GitHub
GitHub - petrikvladimir/pyphysx: Python Wrapper for Nvidia PhysX simulator.
Python Wrapper for Nvidia PhysX simulator. Contribute to petrikvladimir/pyphysx development by creating an account on GitHub.
Forwarded from Дратути Антон
типа такого https://github.com/panda3d/panda3d ?
GitHub
GitHub - panda3d/panda3d: Powerful, mature open-source cross-platform game engine for Python and C++, developed by Disney and CMU
Powerful, mature open-source cross-platform game engine for Python and C++, developed by Disney and CMU - panda3d/panda3d
Forwarded from Dim
Ну мне на юньке ml-agents норм зашло... Там ассет, который предоставляет набор сеноров, к которым потом из питона доступ есть. У меня заранее собранные под линь сцены потом в колабе завелись.
Google
umla.ipynb
Run, share, and edit Python notebooks
Forwarded from Anton Sorokoumov
По теме чата, пока не забыл.
Только-только оттарабанил 5 часов онсайта амазона (разделенного на 2 дня), на продакта. Из интересного:
- рекрутер явно сказала, какие LP важнее для позиции
- на скрине было 4 вопроса, интервьюер сказал какие LP будет спрашивать (оба были из списка рекрутера)
- на онсайтах было от 2 до 4 вопросов (распределение по интервьюерам было 4-3-4-3-2)
- вопросы иногда повторялись (во всяком случае мне так казалось)
- мне было очень трудно понять, на какие именно LP вопрос, хотя практиковался в этом. В итоге старался выбирать просто истории, которые больше всего раскрывали ответ на вопрос.
- говорят, что интервьюерам назначают по 2 LP, которые они должны спрашивать, но я даже постфактум не смог смаппить интервьюера с двумя LP. Каждый раз у меня выходило, что вопросы один человек задавал из 3 LP.
- использовал 15 историй. Повторялся только один раз, явно сказал об этом интервьюеру
- готово было 19 историй + 4 заготовки (у меня между двумя днями онсайта были выходные, поэтому я расчитывал дописать истории, если вдруг понадобится)
Только-только оттарабанил 5 часов онсайта амазона (разделенного на 2 дня), на продакта. Из интересного:
- рекрутер явно сказала, какие LP важнее для позиции
- на скрине было 4 вопроса, интервьюер сказал какие LP будет спрашивать (оба были из списка рекрутера)
- на онсайтах было от 2 до 4 вопросов (распределение по интервьюерам было 4-3-4-3-2)
- вопросы иногда повторялись (во всяком случае мне так казалось)
- мне было очень трудно понять, на какие именно LP вопрос, хотя практиковался в этом. В итоге старался выбирать просто истории, которые больше всего раскрывали ответ на вопрос.
- говорят, что интервьюерам назначают по 2 LP, которые они должны спрашивать, но я даже постфактум не смог смаппить интервьюера с двумя LP. Каждый раз у меня выходило, что вопросы один человек задавал из 3 LP.
- использовал 15 историй. Повторялся только один раз, явно сказал об этом интервьюеру
- готово было 19 историй + 4 заготовки (у меня между двумя днями онсайта были выходные, поэтому я расчитывал дописать истории, если вдруг понадобится)
Forwarded from Anton Sorokoumov
А, еще, кажется, самое важное.
- У меня была распечатана экселька с маппингом историй и LP.
- И был блокнот, где страница = история (просто от руки тезисы писал + слова, которые мог сразу не вспомнить).
Это ооооочень помогло при поиске историй и рассказах. Я интервьюерам говорил, что буду подглядывать, чтобы не забыть цифры - все были ок с этим. 20 историй я бы никогда не запомнил (особенно с учетом такого стресса)
- У меня была распечатана экселька с маппингом историй и LP.
- И был блокнот, где страница = история (просто от руки тезисы писал + слова, которые мог сразу не вспомнить).
Это ооооочень помогло при поиске историй и рассказах. Я интервьюерам говорил, что буду подглядывать, чтобы не забыть цифры - все были ок с этим. 20 историй я бы никогда не запомнил (особенно с учетом такого стресса)
Forwarded from BOGDANISSSIMO
Книги, которые читал в феврале:
1-2.
Первая про "что нужно максимизировать в жизни": условия организации своих мыслей и пространства вокруг, которые позволяют легко увлекаться работой (для многих людей работа – это "труд" и "каторга", для Меня работа это основной источник дофамина).
Вторая про "что нужно минимизировать в жизни": фреймворк для формирования информационной гигиены и персональной политики в отношении приложений, мессенджеров, каналов информации. Нравится совет идти не от "что убрать?", а от "что бы ты включил, если бы начал заново?".
3-5. Первые 2 книги трилогии "Память о прошлом Земли" (
Очень качественная научная фантастика, вполне себе на уровне Азимова. Местами, в некоторых сюжетных линиях и описаниях чую, как будто автор вдохновлён Ницше. Много интересных перспектив на нашу жизнь, на прошлое и будущее. Много challenging basic assumptions того, что мы привыкли считать нормой / статусом Кво / реальностью. При этом, повествование практически не скатывается в магию, во всём автор старается находиться в рамках того, что допустимо наукой. Рекомендую всем, включая не-технарей.
6.
Мощная книга по маркетингу с очень плотным содержанием информации на квадратный километр текста. Нравится насколько чётко автор определяет каждый новый термин, насколько "на пальцах" объясняет сложные феномены и инструменты. Чувствуется, что каждые глава и каждое предложение обдуманы по много раз, да и вообще Алекс шарит. Мне и Моему кофаундеру очень понравилась.
#Books
1-2.
"Поток", Михай Чиксентмихайи, и "Digital Minimalism", Cal Newport, Обе перечитывал. Первая про "что нужно максимизировать в жизни": условия организации своих мыслей и пространства вокруг, которые позволяют легко увлекаться работой (для многих людей работа – это "труд" и "каторга", для Меня работа это основной источник дофамина).
Вторая про "что нужно минимизировать в жизни": фреймворк для формирования информационной гигиены и персональной политики в отношении приложений, мессенджеров, каналов информации. Нравится совет идти не от "что убрать?", а от "что бы ты включил, если бы начал заново?".
3-5. Первые 2 книги трилогии "Память о прошлом Земли" (
"Задача трёх тел", "Тёмный лес") + сборник "Блуждающая Земля", Лю Цысинь. Очень качественная научная фантастика, вполне себе на уровне Азимова. Местами, в некоторых сюжетных линиях и описаниях чую, как будто автор вдохновлён Ницше. Много интересных перспектив на нашу жизнь, на прошлое и будущее. Много challenging basic assumptions того, что мы привыкли считать нормой / статусом Кво / реальностью. При этом, повествование практически не скатывается в магию, во всём автор старается находиться в рамках того, что допустимо наукой. Рекомендую всем, включая не-технарей.
6.
"$100M Leads" by Alex Hermozi.Мощная книга по маркетингу с очень плотным содержанием информации на квадратный километр текста. Нравится насколько чётко автор определяет каждый новый термин, насколько "на пальцах" объясняет сложные феномены и инструменты. Чувствуется, что каждые глава и каждое предложение обдуманы по много раз, да и вообще Алекс шарит. Мне и Моему кофаундеру очень понравилась.
#Books
Forwarded from Кодим на Коленке | Уроки по программированию
💻 Парсинг Selenium Python
▪️Установка и основные функции
▪️Работа с объектами на странице, заполнение форм
▪️Юзер-агенты, работа в фоне и обход детекта селениума
▪️Работа с прокси
▪️Работа с cookie, импорт и экспорт кукисов
🗝 Перейти к курсу
▪️Установка и основные функции
▪️Работа с объектами на странице, заполнение форм
▪️Юзер-агенты, работа в фоне и обход детекта селениума
▪️Работа с прокси
▪️Работа с cookie, импорт и экспорт кукисов
🗝 Перейти к курсу
Forwarded from Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд (Egor Tolstoy)
Что меняется для менеджера менеджеров
Переход от управления линейными сотрудниками к управлению другими менеджерами, на мой взгляд, еще более сложный и неочевидный, чем стандартный переход из разработчика в тимлида. Наткнулся на пока что не оконченную серию статей про разные аспекты этого перехода, о которых надо знать. Вот несколько хороших мыслей оттуда:
👉Ваша основная роль – смотреть за тем, чтобы тимлиды и продакты в ваших командах работали эффективно, и устранять различные внешние помехи для команд.
👉Фокус с аутпутов смещается на ауткамы – на вашем уровне как раз появляется возможность видеть общий контекст и влиять на него, которой может не быть у тимлида.
👉Вместо прямого решения проблем за тимлидов, важно уметь в непрямые методы – задавать вопросы, подсказывать слепые зоны, коачить.
Переход от управления линейными сотрудниками к управлению другими менеджерами, на мой взгляд, еще более сложный и неочевидный, чем стандартный переход из разработчика в тимлида. Наткнулся на пока что не оконченную серию статей про разные аспекты этого перехода, о которых надо знать. Вот несколько хороших мыслей оттуда:
👉Ваша основная роль – смотреть за тем, чтобы тимлиды и продакты в ваших командах работали эффективно, и устранять различные внешние помехи для команд.
👉Фокус с аутпутов смещается на ауткамы – на вашем уровне как раз появляется возможность видеть общий контекст и влиять на него, которой может не быть у тимлида.
👉Вместо прямого решения проблем за тимлидов, важно уметь в непрямые методы – задавать вопросы, подсказывать слепые зоны, коачить.
Medium
Managing managers — what changes?
You’ve mastered the art of managing engineering teams, excelling in stand-ups, planning sessions, and 1:1s. You’ve built a harmonious…
Forwarded from Борис опять
Новая, хорошая и подробная статья от Яндекса на Хабре про применение YandexGPT для пересказа видео. Достаточно редкий материал про обучение и применение большой языковой модели на стыке текста и видео.
Очень подробно описывают этапы решения задачи. Постановка проблемы, формализация качества, структурирование выхода, выбор модели, промежуточные классификаторы в пайплайне для разбивки видео на осмысленные части (моя любимая тема), (до)обучение, проверка модели на криты (конкретные бесящие примеры, интересный подход, почти как юнит-тесты).
Ребята выбрали не обучать модель с нуля, а учить LoRA адаптер, что уже стало для них стандартом. Пишут интересную вещь про масштабирование: докидывание больше 50 000 примеров не добавляло модели качества. В итоге остановились на 20 000 примеров (ручных саммаризаций видео) в тренировочном датасете. Так же оказалось, что LoRA тюн более устойчив к промпт-инъекциям.
К тому же статья легко читается, так что советую не ограничиваться моим пересказом.
Очень подробно описывают этапы решения задачи. Постановка проблемы, формализация качества, структурирование выхода, выбор модели, промежуточные классификаторы в пайплайне для разбивки видео на осмысленные части (моя любимая тема), (до)обучение, проверка модели на криты (конкретные бесящие примеры, интересный подход, почти как юнит-тесты).
Ребята выбрали не обучать модель с нуля, а учить LoRA адаптер, что уже стало для них стандартом. Пишут интересную вещь про масштабирование: докидывание больше 50 000 примеров не добавляло модели качества. В итоге остановились на 20 000 примеров (ручных саммаризаций видео) в тренировочном датасете. Так же оказалось, что LoRA тюн более устойчив к промпт-инъекциям.
К тому же статья легко читается, так что советую не ограничиваться моим пересказом.