TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #367 · 30.05

Поговорим про ML. Пару дней назад вышла новость о том, что в продажу поступила первая русскоязычная книга, половину текста в которой написала нейросеть ruGPT-3. А до этого вы все наверняка натыкались на очень яркие записи про Dalle и Imagen, где нейросеть по описанию рисует картинку, и получается очень любопытно. Такими темпами скоро нейросети превратятся в крипту: высокотехнологичную вещь, о которой, однако, в среде приличных технарей лучше не упоминать. Потому что то, каким образом это используется, и то, какой образ этому создают в массах, расходится не только с реальностью, но и с определённым уровнем вменяемости. Кстати, ML ещё и может ярко демонстрировать эффект Даннинга-Крюгера. Мем про "Ты чё, пёс, я математик!" нифига не шутка. Человек может считать себя крутым программистом, если научился комбинировать чужие библиотеки на питоне. Хотя на самом деле простейшую практическую задачу решить не способен -- я с такими сталкивался лично. ML-щики вообще пихают свои нейросети куда ни попадя, считая, что это волшебная таблетка и швейцарский нож для любых ситуаций. Мне рассказывали случай, когда на хакатоне по работе с данными выиграл человек, который просто аккуратно вручную подобрал нужные зависимости в Excel :) Глобально же нейросетями пытаются решать три вида задач: 1. Информации в вопросе много, а в ответе нужно мало. Например, распознавание образов и символов. Подбор значений каких-нибудь коэффициентов. Приложение "Хотдог или не хотдог" из сериала Кремниевая Долина. Обычно нейросети справляются с таким очень хорошо. Рукописный ввод распознают шикарно, по фото могут назвать породу собаки, математические формулы читают. Но важно понимать, что под капотом даже у такой нейросети не возникает никаких понятных вам символов. Например, при распознавании рукописного ввода случайный набор пикселей, не имеющий для человека смысла, может быть с той же степенью уверенности интерпретирован нейросетью, как совершенно чёткая буква А. Просто мы на такой случайный набор не попадаем почти всегда, и поэтому всё ок. 2. Информации в вопросе средне, и в ответе нужно средне. Как правило, это предсказание, восстановление недостающих данных, улучшение качества фото, раскрашивание ч/б. С такими задачами нейросети справляются уже средненько. Улучшенный нейросетью снимок сразу видно. Предсказание лишь ненамного точнее, чем случайный выбор. Польза в том, что в обращении такие сети просты, а результат всё-таки дают. Но не стоит их переоценивать. Например, сюда можно отнести задачу суммаризации текста (по большому объёму текстов тебе печатают выжимку). Мои товарищи в одном чате несколько дней игрались с ботом-суммаризатором, и в основном половина написанных им фраз это просто мусор и ерунда для ржача. Но в другой половине всё-таки какой-то совсем небольшой смысл проглядывался. Недостаточный для того, чтобы задалбывать этим ботом участников чата (привет, ребята :) ), но не абсолютный рандом. 3. Информации в вопросе мало, а в ответе нужно много. Это генерация данных: вот как раз написание текстов, составление рисунков, логотипов и так далее. Так вот, по моему скромному, но всё-таки хоть немного компетентному мнению, в таких вопросах нейросети выдают полную херню. И хвалёная логотипная нейросетка Лебедева — тоже полная херня. И распиаренная GPT ничего толкового не пишет. Когда читаешь примеры в новостях-анонсах, сразу думаешь: "Вау, как круто!". Но когда пробуешь сам: ruGPT-3 по уровню осмысленности где-то чуть ниже "Яндекс.Рефератов", если помните такой сервис и суть его работы. Я не знаю, будут ли сети по созданию изображений работать так круто (сейчас доступа к ним ни у кого нет), но книга в соавторстве с человеком стала возможна только по той причине, что в качестве человека взяли Павла Пепперштейна, который берёт случайные комбинации словосочетаний и выдаёт это за литературу. Поверьте: человечество пока что в безопасности касательно захвата машинами. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 7 подобни публикации

Търсене: #dom

当前筛选 #dom清除筛选

Друзья, всем привет!👋 Хотим поделиться с Вами прекрасной новостью - в этом году, компании AXELOT исполняется 25 лет!🥳 Представляете?😱 Целая четверть века, которую мы посвятили созданию и развитию своих продуктов, которые сделали нас лидерами рынка автоматизации логистики. Четверть века развития отраслевых компетенций и географии присутствия. И это все для того, чтобы помогать нашим Заказчикам развивать свой бизнес в ногу со временем.🥇 Мы решили с размахом отметить такую знаменательную дату и хотим поделиться своей радостью со всеми! Мы предоставляем скидку 25% на приобретение конфигурации #AXELOT при условии покупки лицензий до 30 июня 2023 года. 👉Все подробности можно уточнить у @Zhdanov_Axelot и @AndreyVolgai #AXELOT#WMS#WOS#TMS#TOS#DOM

Mirracoin Новости

@MirraChannel · Post #243 · 04.12.2024 г., 08:26

#DOM#Bid#Ask#Spread#база 🚀 Глубина рынка криптовалют: ключ к успешной торговле В мире криптовалют понимание глубины рынка (Depth of Market, DOM) является важным инструментом для трейдеров. DOM отображает совокупный объём заявок на покупку (биды) и продажу (аски) по различным ценовым уровням, предоставляя информацию о ликвидности и потенциальных ценовых движениях. 🔍Основные компоненты глубины рынка: 1⃣ Биды (Bid): заявки на покупку актива по определённой цене. 2⃣ Аски (Ask): аявки на продажу актива по заданной цене. 3⃣ Спред (Bid-Ask Spread): разница между самой высокой ценой покупки и самой низкой ценой продажи. Анализируя эти данные, трейдеры могут оценить ликвидность актива и определить оптимальные точки входа и выхода из сделок. Глубокий рынок с большим количеством бидов и асков обеспечивает стабильность цен и позволяет исполнять крупные ордера без значительных ценовых колебаний. ⚡ Факторы, влияющие на глубину рынка криптовалют: 1⃣ Ликвидность: большее количество активных трейдеров повышает ликвидность, снижая вероятность резких ценовых движений при крупных сделках. 2⃣ Спред: узкий спред свидетельствует о высоком интересе к активу и стабильности рынка. 3⃣ Популярность биржи и объём торгов: крупные биржи с высоким объёмом торгов, такие как Millionero, обеспечивают лучшую глубину рынка. 4⃣ Торговые пары: основные пары, например, BTC/USDT, обычно обладают большей глубиной по сравнению с менее популярными. 5⃣ Экономические индикаторы: положительные новости и экономический рост усиливают доверие трейдеров, увеличивая глубину рынка. Понимание и использование глубины рынка позволяет трейдерам принимать обоснованные решения, эффективно управлять рисками и повышать прибыльность торговых операций. 💬 Хотите узнать больше о том, как использовать глубину рынка в своей стратегии? Подпишитесь на наш канал, чтобы получать самые актуальные советы и инсайты! ___________ @MirraChannel😎

Cason's life

@CasonKervis · Post #590 · 12.03.2026 г., 03:31

#优质博文#JavaScript#DOM#前端#新特性 Goodbye innerHTML, Hello setHTML:介绍 JavaScript 新方法 .setHTML() 及其替代 .innerHTML() 并提升 Web 安全性的能力。 引用了 Mozilla Hacks 上的一篇文章 Goodbye innerHTML, Hello setHTML: Stronger XSS Protection in Firefox 148,阐述了 Firefox 148 中加强 XSS 防护的细节。 一篇博客文章 shows the recipe,其中展示了如何利用 .setHTML() 几乎完全消除 DOM-XSS 风险。 AI 摘要:这篇博文重点介绍了 JavaScript 中新推出的 .setHTML() 方法,它是 Sanitizer API 的组成部分,旨在取代传统的 .innerHTML() 方法,从而显著增强网站对跨站脚本 (XSS) 攻击的防护能力。文章指出 .setHTML() 能够作为 .innerHTML() 的直接且更安全的替代方案,并提及 Mozilla 对此功能的完美命名,同时引用了多篇相关技术文章和播客节目,深入探讨了该方法如何“基本消除所有 DOM-XSS 风险”。 author Chris Coyier

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15044 · 09.08.2025 г., 13:00

#javascript#capture_screenshots#clone#dom#js#screenshot snapDOM is a very fast and accurate tool that captures any part of a webpage (HTML elements) as images, including styles, fonts, shadows, and even hidden parts like shadow DOM. It can save these captures in many formats like SVG, PNG, JPG, WebP, or canvas, and works without extra dependencies using standard web APIs. You can easily customize the image size, quality, and even exclude parts you don’t want. It handles complex web features and is much faster than similar tools, making it great for quickly creating high-quality snapshots of web content for use in apps or presentations. This saves you time and effort in capturing styled webpage visuals. https://github.com/zumerlab/snapdom