TestFlight Games
@TFGames · Post #1360 · 07.12.2023 г., 01:28
#FAIR#TRAVEL#BATTLE#GAMES https://testflight.apple.com/join/EmqUFnLG
TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Намери подобно съдържание
Изходен канал @clockstackwheels · Post #396 · 22.06
Попробовал Github Copilot. Это проект, в рамках которого Гитхаб обучил нейросеть на миллионах строк программного кода, загруженного людьми, и теперь она вроде как способна предлагать автоматическое дополнение к тому, что вы пишете. В теории, если вы напишете название функции, например public int Fibonacci(int n), то она сразу предложит вам автоматически подставить всё остальное. Конкретно с этим примером система действительно справляется, но в целом впечатления у меня от неё смешанные, и на мой взгляд она пока что не стоит тех $10 в месяц, которые за неё просят после тестового двухмесячного периода. Я уже писал ранее о своём отношении к нейросетям. В задачах дополнения данных они работают средненько: значимый процент решений будет с ошибками. Вот и здесь — сначала я подумал, что Copilot сможет за меня копипастить популярные однотипные куски кода из интернета. Например, я не помню алгоритм Вагнера-Фишера, постоянно его копирую из своих других проектов, часть из которых выложена на Github и наверняка была передана в обучение Copilot. Я предложил нейросетям мне этот алгоритм написать, они написали что-то отдалённо похожее. Внешне выглядело убедительно и даже компилировалось, но работало неправильно, и при ближайшем рассмотрении оказалось, что там просто случайно надёрганные строчки из настоящего алгоритма. Некоторые проверки по 2 раза, а часть нужной логики упущено совсем. Об оформлении кода вообще говорить не стоит: пока всё, что мне выдавалось, оформлено плохо, и на ревью я бы написал разработчику несколько замечаний. Однако, в других местах работает, как задумано. Если у вас есть дуальные функции, оно умеет предлагать дописать остаток (пример на скриншоте ниже). Но из того, что я попробовал, только процентов 20 случаев реально были полезны. Остальные 80% или вообще неверный код, или правильный, но такой неаккуратный, что лучше самому написать. Есть ещё проблема: массовый копипаст довольно опасен, потому что легко пропустить какую-то мелочь. В идеале нужно весь вставленный код проверять построчно, но по когнитивной нагрузке это близко к тому, чтобы создать его самостоятельно. И человеческое внимание совершенно точно будет расслабляться и размываться при работе с такими средствами автодополнения, а, значит, неизбежны ошибки. На месте чувствительной к багам энтерпрайз-разработки я бы вообще запрещал бы своим сотрудникам применять Copilot. С другой стороны, возможно, подобная утилита хорошо зайдёт для прототипирования, на хакатонах, на стримах с демонстрацией разработки чего-нибудь. У меня будет возможность проверить на соревновании через месяц, но в работе скорее всего отключу. #dev
Hashtags
Резултати
Намерени 5 подобни публикации
Търсене: #fair
当前筛选 #fair清除筛选
Machinelearning
@ai_machinelearning_big_data · Post #9243 · 12.12.2025 г., 14:09
🌟OMC25: датасет для вычислительной химии. ОMC25 - крупнейший набор данных по молекулярным кристаллам, рассчитанный методом теории функционала плотности (DFT) в пакете VASP. В основе датасета лежат структуры, полученные из траекторий релаксации молекулярных кристаллов. Сами исходные кристаллы были сгенерированы с помощью инструмента Genarris 3.0, который, в свою очередь, использовал молекулы из известного набора OE62. Это обеспечивает преемственность данных и четкую привязку к проверенным химическим структурам, но масштаб здесь совершенно иной. Тренировочная часть содержит почти 25 млн. фреймов. Это данные по 207 тыс. кристаллов, которые, в свою очередь, произошли от 44 тыс. уникальных молекул. Валидационная часть меньше, но тоже весовая: около 1,4 миллиона кадров. Данные упакованы в формате ase-db как объекты LMDBDatabase, что является стандартом в задачах машинного обучения для химии. Исходные кристаллы были созданы программой Genarris 3.0. Она, в свою очередь, использовала молекулы из популярного набора OE62. Так что у данных есть четкая привязка к проверенным химическим структурам. Работа с данными сета происходит через библиотеку fairchem. Каждая структура хранится как объект ASE Atoms, что привычно для инженеров, работающих с атомистическим моделированием. Ключевые метки для обучения моделей включают полную энергию DFT, силы, действующие на атомы, и тензор напряжений . Это "каноническая троица" для обучения межатомных потенциалов. Помимо физических величин, в атрибуте atoms.info зашиты критически важные метаданные. Помимо самого набора, авторы выложили базовый чекпоинт eSEN-S, обученный на всём OMC25. 📌Лицензирование : CC-BY-4.0 License 🟡Датасет 🟡Модель 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Dataset#FAIR#Chemistry
Hashtags
VIP_影视分享
@wangzhuanzhan · Post #32516 · 07.09.2024 г., 07:16
T-t挑t逗d性x游y戏x- 挑逗性游戏 Fair Game (1995) 直达链接：https://pan.quark.cn/s/0b71538ac731 #挑逗性游戏#Fair Game #对抗性游戏 链接：https://link3.cc/sf_com #电影#喜剧#美国#90年代
互联E栈
@bcd8888 · Post #881 · 17.05.2025 г., 11:16
#Fair+ #灯塔王VPN#VPN代理工具#免费VPN #TrollStore专用 #Fair+_1.0.1版本(TF测试版本) 灯塔王里面有免费的，可用！具体 可以用多久不清楚！免费的速度还是 比较快的！ 又是VPN代理工具噢！内置新闻快讯、 VPN代理工具！！ 可以满足日常用的！免费！免费VPN 🔘仅支持巨魔，证书不支持 🔘Dumpdecrypter 砸壳 🔊频道💬群组🎁福利📍导航
Architectural Shovel / Любовь Дмитриева
@arch_shovel · Post #359 · 10.06.2022 г., 12:01
The Milan Trade Fair Rho-Pero, Italy. Salone del Mobile 2022 is taking place in Milan until June 12th. The central element of the design of the Milan Trade Fair Rho-Pero, Italy, is a glass and steel structure that runs like a giant ribbon, caressing the large and small-scale building along its path and ending into a huge crater-like vortex. The structure covers a raised walkway, flanked either side by eight giant exhibition halls. Nestling between them are a variety of smaller structures containing bars, restaurants and shops. Architecture: Fucsas Photos: Ramon Prat #fuksas#fuksasarchitects#arch_shovel#architecture#milano#milan#italy#trade#fair#design#architecturephotography