@TestFlightX · Post #34927 · 30.03.2026 г., 23:09
#Go Map!! https://testflight.apple.com/join/T96F9wYq
Hashtags
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: #go
@TestFlightX · Post #34927 · 30.03.2026 г., 23:09
#Go Map!! https://testflight.apple.com/join/T96F9wYq
Hashtags
@githubtrending · Post #15455 · 31.01.2026 г., 16:00
#go Mermaid-ascii lets you render Mermaid graphs and sequence diagrams as ASCII art right in your terminal. Install via GitHub binary, build with Go, Nix, or Docker; use commands like `mermaid-ascii -f file.mermaid` for left-to-right/top-down layouts, labels, colors, padding, or web interface. It supports directions, edges, participants, Unicode, and ASCII mode. This helps you quickly view diagrams without browsers or images, making code reviews, docs, and terminal workflows faster and easier. https://github.com/AlexanderGrooff/mermaid-ascii
Hashtags
@githubtrending · Post #15289 · 10.11.2025 г., 15:30
#go OpenCloud is an open-source server backend written in Go that lets you securely store, access, and share files without using a database, instead saving data directly on your filesystem for simplicity and scalability. It supports user authentication via OpenID Connect with external or built-in identity providers. You can build and run it locally with simple commands, and contribute by reporting issues, adding features, or improving documentation. This setup benefits you by offering a flexible, scalable, and secure cloud solution that is easy to install, customize, and control, helping you manage your data efficiently and privately. https://github.com/opencloud-eu/opencloud
Hashtags
@githubtrending · Post #15276 · 06.11.2025 г., 14:30
#go The MCP Go SDK is an official software toolkit for the Go programming language that helps you easily build and run MCP servers and clients. It provides ready-made packages for core MCP features, OAuth support, and custom transports, letting you connect AI models with external tools and data securely and efficiently. You can create servers that offer AI tools and clients that communicate with them using simple APIs and standard input/output or other transports. This SDK follows the full MCP standard, making it easier to develop AI applications that interact with real-time data and services, improving automation and user experience. It’s open source and designed for production use, saving you time and effort in building AI integrations. https://github.com/modelcontextprotocol/go-sdk
Hashtags
@githubtrending · Post #15181 · 29.09.2025 г., 12:30
#go Fuck-u-code is a tool that checks how messy and bad your code is by giving it a "shit mountain" score from 0 to 100—the higher the score, the worse the code. It supports many programming languages and looks at seven key areas like complexity, comments, naming, and errors. It shows colorful reports in the terminal and can output Markdown for easy sharing or AI use. You can run it locally, so your code stays private. Using it helps you find problems early, improve code quality, and keep your projects clean and maintainable, saving time and effort in the long run. https://github.com/Done-0/fuck-u-code
Hashtags
@githubtrending · Post #15144 · 14.09.2025 г., 12:30
#go The Docker MCP Gateway helps you run and manage AI tools called MCP servers securely and easily using Docker containers. It acts as a single, safe gateway that connects AI applications to many MCP servers, handling authentication, secrets, and OAuth securely without exposing sensitive data. You can start, configure, and monitor these servers with simple commands, ensuring isolation and control. This setup lets you develop, test, and deploy AI tools faster while keeping your environment secure and consistent across different clients. It also supports automatic discovery of tools and detailed logging for better oversight. This benefits you by simplifying AI tool management and improving security in your projects. https://github.com/docker/mcp-gateway
Hashtags
@githubtrending · Post #15084 · 22.08.2025 г., 12:00
#go BloodHound Community Edition (CE) is a free, open-source tool that helps you find hidden security risks in identity and access systems by using graph theory. It works with Active Directory, Azure, and other platforms to map complex privilege relationships, showing possible attack paths attackers might use. This helps both attackers (for testing) and defenders (to fix weaknesses) understand and improve security. BloodHound CE is easy to deploy with container support, has a fast, user-friendly interface, supports secure multi-user access with features like two-factor authentication, and offers safe query execution. This means you can quickly and safely analyze your security environment to prevent attacks. https://github.com/SpecterOps/BloodHound
Hashtags
@githubtrending · Post #15027 · 03.08.2025 г., 12:00
#go OpenCode is a free, open-source AI coding assistant that runs directly in your terminal, helping you write, debug, and manage code efficiently without leaving the command line. It supports many AI models like OpenAI and Anthropic, integrates deeply with Language Server Protocol (LSP) for smart code understanding, and offers a smooth text-based user interface with features like file browsing, command history, and syntax highlighting. You can customize it, run it locally, and even control it remotely. This tool boosts your productivity by providing intelligent coding help right where you work, saving time and effort in coding tasks. https://github.com/sst/opencode
Hashtags
@githubtrending · Post #14830 · 16.06.2025 г., 20:00
#go FileBrowser Quantum is a powerful web-based file manager that lets you easily access and manage your files from the web. It offers features like secure shared links, user permissions, and advanced file previews. The interface is simple and easy to use, with real-time search and updates. This tool is great for users because it allows them to manage files efficiently, set permissions for different users, and enjoy a smooth browsing experience. It's also free and open-source, making it accessible to everyone. https://github.com/gtsteffaniak/filebrowser
Hashtags
@githubtrending · Post #14781 · 03.06.2025 г., 12:30
#go Nebula is a tool that helps connect computers securely from anywhere in the world. It's easy to use, portable, and works on many platforms like Linux, Windows, and mobile devices. Nebula uses strong encryption and certificates to ensure that only trusted computers can connect. It's fast and reliable, allowing thousands of computers to communicate without bottlenecks. This makes it useful for businesses and individuals who need secure connections across different networks. https://github.com/slackhq/nebula
Hashtags
@githubtrending · Post #14775 · 02.06.2025 г., 00:00
#go Skopeo is a tool that helps you work with container images without needing a container daemon. It allows you to inspect images on remote registries without downloading them, copy images between different storage types (like Docker Hub or local directories), delete images, and sync registries. This is useful because it saves space and time by not requiring you to download entire images just to view their details. Skopeo works with various image formats, including OCI and Docker images, making it a flexible tool for managing container images. https://github.com/containers/skopeo
Hashtags
@githubtrending · Post #14773 · 01.06.2025 г., 11:30
#go The Google Gen AI Go SDK helps developers use advanced AI models like Gemini to create smart features in their apps. It supports tasks like generating text from text or images, and even real-time video conversations. This SDK is easy to use and allows developers to build powerful AI applications quickly. By using this SDK, developers can create innovative apps with less effort, making it easier to integrate AI into their projects. https://github.com/googleapis/go-genai
Hashtags