TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Търсене: #examples
@golang · Post #33 · 03.02.2018 г., 16:59
The time for fun 🙂 one of the Github users, Sau Sheong Chang (sausheong) ported and build the arcade video game calls ‘Space Invaders’ using GoLang and wrote step-by-step instructions to repeat it. Enjoy a good nostalgy post with code examples, source code, and demo =) #development#examples https://github.com/sausheong/invaders/blob/master/README.md Source code here https://github.com/sausheong/invaders
Hashtags
@golang · Post #63 · 10.06.2018 г., 21:09
GoLang + Apache Kafka + Amazon Dynamo DB = ? A quick-readable article about interesting way of a service architecture (eg. LocationRepository here is). Also in the end of this article you’ll find good links for further reading 😉 #architecture#examples#development https://medium.com/@self.maurya/building-a-microservice-with-with-golang-kafka-and-dynamodb-part-i-552cc4816ff
@djangoproject · Post #360 · 03.07.2017 г., 18:49
https://github.com/andrewgodwin/channels-examples This is a repository of simple, well-commented #examples of how to implement a few different #site features in #Django Channels.
@golang · Post #19 · 22.01.2018 г., 21:32
Do you think about gRPC usage? Here is a great post about step-by-step guide to gRPC framework development. You’ll find here code examples, theory introductions and useful tips. Enjoy learning! 🙂 #manual#development#microservices#examples https://medium.com/@shijuvar/building-high-performance-apis-in-go-using-grpc-and-protocol-buffers-2eda5b80771b?source=linkShare-b636419a57de-1516656055
@githubtrending · Post #15130 · 09.09.2025 г., 11:30
#typescript#examples#nextjs#vercel Vercel offers ready-to-use templates and examples that help you quickly start web projects with best practices and optimized settings, especially for frameworks like Next.js. These templates save you time by handling setup and deployment details, letting you focus on coding. You can also contribute your own examples easily using provided commands and guidelines. Vercel automatically checks your code style and quality before commits, ensuring clean code. Plus, it integrates with Git and runs tests before deployment to catch bugs early. This makes building, deploying, and maintaining fast, reliable web apps much easier and faster for you. https://github.com/vercel/examples
@djangoproject · Post #261 · 16.02.2017 г., 06:56
http://www.giantflyingsaucer.com/blog/?p=5557 In spring 2014 Python 3.4 shipped a provisional package (#asyncio) which according to the docs “provides infrastructure for writing single-threaded #concurrent code using #coroutines, #multiplexing I/O access over #sockets and other resources, running network clients and servers, and other related primitives“. I can’t possibly cover everything in this article but I can introduce some of the things you can do with it. As per my New’s Years resolution I’ll be building these #examples using Python 3.4.2 (Asyncio has been ported back to Python 3.3 now as well).
@botsgram_cu · Post #3413 · 21.01.2021 г., 11:00
@lingvanexbot Qué puede hacer este bot? Este es un bot traductor de alta calidad basada en redes neuronales para más de 50 idiomas. ➕ Traducir cualquier texto o palabras ➕ Convertir texto a voz ➕ Dar definiciones para cualquier palabra ➕ Diccionario ➕ Buscar por ejemplos de traducciones Idioma: Múltiple (visto en @BotsGram_cu) #linguistic, #translate, #define, #dictionary, #dict, #text2speech, #speech, #examples, #sentence, #words
@githubtrending · Post #15000 · 27.07.2025 г., 12:00
#markdown#android#bsd#cheatsheet#cheatsheets#command_line#console#documentation#examples#hacktoberfest#help#linux#macos#man_page#manpages#manual#osx#shell#terminal#tldr#windows The tldr-pages project offers simple, easy-to-understand help pages for command-line tools, focusing on practical examples rather than long, complex manuals. It’s great if you’re new to the command line or forget command options, as it shows the most useful commands clearly. You can access these pages through various clients or online without installing anything. This saves you time and frustration by giving quick, clear guidance on common tasks, making it easier to learn and use command-line tools effectively. Plus, you can contribute by adding or improving pages yourself. This helps you and others get fast, practical help with commands[1][4]. https://github.com/tldr-pages/tldr