@podzemlya · Post #57 · 07.10.2020 г., 19:24
Нижний Новгород, 4 ноября 2014 года #nn
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Търсене: #nn
@podzemlya · Post #57 · 07.10.2020 г., 19:24
Нижний Новгород, 4 ноября 2014 года #nn
Hashtags
@podzemlya · Post #47 · 05.10.2020 г., 20:23
1. В доме дяди Коли и тёти Риммы. 2-4. Усадьба Пашковых 5-6. Юрьево. Церковь Воскресения Словущего. Деревянные двери и то что осталось от колонн. 7. Закрытые ворота церкви в деревне Какино. 8-9. Замерший пруд и пейзаж возле села Гагино. #nn
Hashtags
@podzemlya · Post #46 · 05.10.2020 г., 20:19
Автостанция в селе Гагино. #nn
Hashtags
@podzemlya · Post #45 · 05.10.2020 г., 20:18
Церковь в деревне Кетрось. #nn
Hashtags
@podzemlya · Post #44 · 05.10.2020 г., 20:18
Если вы послушали подкаст про Нижегородскую область теперь вы можете сравнить свою фантазию с реальностью. Пойду по порядку. #nn
Hashtags
@podzemlya · Post #43 · 04.10.2020 г., 15:26
Вторая часть моего подкаста посвящена Нижнему Новгороду и области, а именно селу Гагино и его окрестностям. Позже выложу сюда дополнительные материалы. #nn Ссылка на подкаст: Apple Podcasts https://podcasts.apple.com/ru/podcast/%D0%B7%D0%B5%D0%BC%D0%BB%D1%8F/id1530731563 Googlehttps://podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9mZWVkcy5zb3VuZGNsb3VkLmNvbS91c2Vycy9zb3VuZGNsb3VkOnVzZXJzOjg3Nzc3ODQxMy9zb3VuZHMucnNz?sa=X&ved=0CAMQ4aUDahcKEwjA_-2U7rPsAhUAAAAAHQAAAAAQCg Overcasthttps://overcast.fm/itunes1530731563 Castboxhttps://castbox.fm/channel/id3307638?utm_source=website&utm_medium=dlink&utm_campaign=ex_share_ch&utm_content=%D0%97%D0%B5%D0%BC%D0%BB%D1%8F-CastBox_FM Яндекс Музыкаhttps://music.yandex.ru/album/12053151 Spotifyhttps://open.spotify.com/show/3XWDx51c467UyeOJFbGU8X?si=sA08bYu0R-6EQsKYZpZ6ZQ Пишите отзывы в Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/ru/podcast/%D0%B7%D0%B5%D0%BC%D0%BB%D1%8F/id1530731563 Спасибо!
Hashtags
@podzemlya · Post #56 · 05.10.2020 г., 20:27
Помимо подкаст про эту поездку я сделал короткометражную документалку в 2015 году. https://vimeo.com/121684368#nn#art
@omanko_gastro · Post #6653 · 01.10.2025 г., 15:05
Рекомендация дня: «Цитадель» в Нижнем Новгороде 🏰 Новый проект Екатерины Зайдес и команды RED WALL (топ-3 Wheretoeat Center-2024, выбор Greatlist) внутри памятника XVI века. В одном пространстве – целая гастро-экосистема: бистро на первом уровне (тележка фермерского мороженого, десертная витрина, Red Wall Market и магазин ремёсел), городское кафе с нижегородской кухней на втором, бар-настοечная с ледяной комнатой в цоколе и chef’s table Артёма Атопшева под сводами башни. Что попробовать: • Малосольные борские огурцы с хреном, укропом и листьями смородины • Картофельные крокеты с солёными груздями, сметаной и луком • Студень из лося с мочёной брусникой, горчицей и свежим хреном • Паштет из заволжских копчёных карасей • Поветлужская уха с судаком, стерлядью, форелью и белыми грибами • Лимонный бисквитный рулет с городецкими и хохломскими узорами 📍 Нижний Новгород, Кремль, Кладовая башня #recommendation#nn
Hashtags
@hpklwbj · Post #148802 · 12.12.2025 г., 03:05
希希well🏠#nn Height:175⭐Weight:90⭐Age:04🐻E 💖水蜜桃🍑穴紧多汁💧身体敏感易抽搐 💖全天然0整不抽烟不喝酒无纹身无一丝风尘 💖纯欲天花板,清纯鹅蛋脸,声音甜美 💖纯⭕外短开,温柔善良,可遇不可求 携满天星辰像你走来,推荐指数⭐⭐⭐ 佛系只接受素质援助,静待缘分💯💯💯 #北京#朝阳区#硬5#大长腿#纯欲
@dofh_ru · Post #3724 · 23.05.2025 г., 13:34
Топ NN моделей по распознаванию русской речи, в порядке убывания качества: - GigaAM2 CTC (Збэээр!) - Vosk (Альфа Цефей, @speech_recognition) - Whisper (ЦРУ) #AI#NN#S2T
@deep_school · Post #74 · 24.08.2022 г., 15:10
Какую архитектуру взять в качестве бейзлайна и что докинуть в свою? Вдохновимся статьёй из OpenAI и посмотрим какую сетку они используют в качестве feature extractor для картиночек. А там ResNet из статьи Bag Of Tricks и какой-то antialiased rect-2 blur pooling. Кто такие и почему? • ResNet Bag Of Tricks это такая сборная статья в которой проверили и попробовали кучу всяких советов\триков\твиков\мудростей накопившихся для свёрточных сетей и соединили всё в одну модель ResNet-D (рис. 1). Статья выступает в роли такого бывалого коллеги сеньёра, который накидывает вам “А вот ты у батчнормов, которые в конце блока, гамму в ноль поставь, тогда у тебя сетка круто по началу сходится начнёт”. В ней подробно описано как учить, что менять в +- современном мире (конечно у нас уже трансформеры, потом собрали ConvNeXt, но Bag Of Tricks всё ещё актуален). Удобно это тем что можно кусочками к себе в пайплайн тянуть всякие улучшения, и не пересобирать всё своё решение. • Антиалиасинг в нейронных сетях. Сетки которые мы используем не инварианты к сдвигу. Вот так вот, придумали свёртки с учётом, что они инвариантны к сдвигу, а сети у нас совсем не инварианты. Всё из-за коварного пулинга, который как и при обычном сжатии картинок даёт эффект алиасинга. Нам бы очень хотелось сгладить этот эффект, особенно это хочется сделать после того как мы посмотрим на графики зависимости score от сдвига (рис. 2). Решается это проблема обычным размытием перед пулингом. Основное в ResNet Bag Of Tricks. • Как скейлить learning rate, какой взять scheduler, кто такой warmup, какой батч сайз взять и прочие training strategy. • Польза обучения в FP16 на современных видеокартах. • Что поменять в дефолтной архитектуре ResNet чтобы стало лучше, на что заменить первые свёртки, как поменять Residual Block. • Какие ауги зашли на ImageNet и у вас наверное сработают. Это не статья откровение, возможно многое вы уже слышали или даже использовали, но когда всё в одном месте с красивыми табличками и подробно описано, то жить сразу как-то приятнее. Основное в Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again. Всё что нужно сделать, это из официального репозитория достать реализацию BlurPool и по гайду вставить в свою сеть (рис. 3). В репозитории есть функции, которые это делают за вас, но надёжней просто в своём коде поменять, чтобы вы наверняка знали что у вас поменялось. А самое классное в том что сеть не надо учить заново, она не сильно изменится и можно со спокойной душой дотюнивать со своего претрейна. #советы#nn#training
@podzemlya · Post #135 · 25.11.2020 г., 13:54
Добавил на прошлые фото и видео посвященные выпускам подкаста хештеги для удобства. Смоленск #smol Нижний Новгород - Гагино #nn Казань (скоро появится куча всего) #kazan