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: #websocket
@djangoproject · Post #565 · 01.02.2018 г., 10:55
https://github.com/Monadical-SAS/django-channels-router django-channels-router A Python library for routing and handling #websocket messages using #django-channels. Routing socket messages in the view Routing socket messages using a handler #React
Hashtags
@kankanshu · Post #18102 · 15.12.2025 г., 16:56
SpringBoot+Websocket打造实时聊天股票行情系统 #SpringBoot#Websocket#股票行情 本系统将SpringBoot高效后端与Websocket实时通信结合，推送即时股票行情。支持多人在线聊天互动，提供直观的K线图展示，助您快速掌握市场动态，体验金融科技的魅力。 💾 获取资源请点击：👉 点我获取SpringBoot+Websocket打造实时聊天股票行情系统👈
Hashtags
@JianjiaoPD · Post #10195 · 06.01.2026 г., 16:09
✈️v2ray-wss | 一键搭 Reality / Hysteria2 / V2Ray+WSS 的多协议脚本 🏷 检索标签：#v2ray-wss #Reality#Hysteria2#V2Ray#WebSocket#自建 ⭐️ 详情介绍：v2ray-wss 是一个多协议的一键部署脚本，把 Reality（xtls-rprx-vision）、Hysteria2、V2Ray+Nginx+WebSocket、Shadowsocks-rust 甚至 https 正向代理都打包成“按需选择”，适合有多台机器、想快速把不同协议跑起来做对比的人 它的选型逻辑也很直白：没域名就优先 Reality / hy2，有域名再上 V2Ray+WSS 或 https 正向代理； 🤔友情提醒：hy2 用一段时间容易“突然连不上”，更多是 UDP 太激进、运营商对 UDP 更敏感 导致的环境问题——想要长期稳定就别只押一套协议，现实里通常还是 Reality 更耐打！ 📖GitHub · v2ray-wss 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索
@djangoproject · Post #459 · 04.10.2017 г., 04:08
https://www.fullstackpython.com/websockets.html A #WebSocket is a standard protocol for two-way data transfer between a #client and #server. The WebSockets protocol does not run over #HTTP, instead it is a separate implementation on top of #TCP. #AJAX
@BDovo_Channel · Post #14680 · 24.02.2026 г., 04:06
Tunnl.gg: 轻量化 SSH 隧道服务，单命令即可暴露本地应用 公开的服务是 https://tunnl.gg • 记忆式子域名，每次连接自动生成唯一 URL • 自动通过 Let’s Encrypt 颁发 HTTPS，零配置即启用 SSL • 完整的速率限制与滥用防护，保障服务安全 https://github.com/klipitkas/tunnl.gg #隧道#SSH#自动SSL#无配置#GitHub#TLS#WebSocket
@githubtrending · Post #14647 · 30.04.2025 г., 12:00
#javascript#approval_process#cms#crm#ehr#erp#hr#layui#mysql#oa#privileges#redis#skyeye#springboot#springboot2#springcloud_vue#websocket This platform uses Springboot, Layui, UNI-APP, and Ant Design Vue to create a low-code system for intelligent manufacturing. It includes over 30 application modules and more than 50 electronic workflows, covering CRM, ERP, MES, and more. This system streamlines business processes from customer relations to production and after-sales service, improving efficiency and data transparency. It also manages employee operations, providing a comprehensive solution for businesses. The benefits include faster development, reduced redundancy, and enhanced data management, making it ideal for companies seeking digital transformation. https://github.com/dromara/skyeye
@githubtrending · Post #15173 · 27.09.2025 г., 12:30
#cplusplus#c_plus_plus#cpp#datachannel#libdatachannel#libnice#p2p#peer_to_peer#peerconnection#rfc_8831#rfc_8834#rtcdatachannel#rtcpeerconnection#sctp#webrtc#webrtc_datachannel#webrtc_video#websocket libdatachannel is a lightweight, easy-to-use C/C++ library that lets you add real-time peer-to-peer data, media, and WebSocket communication to your apps across many platforms like Linux, Windows, macOS, Android, and iOS. It simplifies WebRTC by providing a smaller, simpler alternative to Google's library, with compatibility for browsers like Firefox and Chrome. You can use it to connect native apps directly to web browsers with minimal dependencies, supporting secure connections via GnuTLS, Mbed TLS, or OpenSSL. It also supports compiling to WebAssembly for browser use, making it flexible for cross-platform real-time communication development[1][4]. This helps you build fast, efficient apps for video, audio, or data sharing without heavy libraries. https://github.com/paullouisageneau/libdatachannel
@githubtrending · Post #15503 · 19.02.2026 г., 11:30
#go#coolq#cqhttp#cqhttp_mirai#go#go_cqhttp#golang#group_manager#mirai#mirai_bot#nonebot#onebot#onebot_plugin#onebot_sdk#plugin#qq#qq_bot#qqbot#qqrobot#websocket#zerobot ZeroBot-Plugin is a comprehensive utility plugin collection for the ZeroBot chatbot framework, offering over 100 features across entertainment, management, and productivity categories. The system provides high-priority functions like chat management, sleep tracking, and group administration, alongside mid-tier features such as image generation, music streaming, and game simulations. Users benefit from flexible plugin control—enabling or disabling specific features per group—and dynamic loading capabilities that reduce program size. The platform supports multiple deployment methods, from pre-compiled releases to local compilation, making it accessible whether you prefer ready-to-use binaries or customized builds. With extensive command options, scheduled task triggers, and AI integration, ZeroBot-Plugin transforms group chat management into an automated, entertaining experience while maintaining user control over which features activate in specific communities. https://github.com/FloatTech/ZeroBot-Plugin