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: #tables
@labyrinthclassh · Post #8643 · 01.11.2021 г., 07:55
˖ ࣪⭑ Dingg.. Dongg.. 🛎 Check it out students, the bell has rung. It’s such an honour to present our new #Tables. Dont forget to read our school rules before using it hoho. Have a wondrous day ahead! ♡⸝⸝
Hashtags
@ebm_base · Post #744 · 03.01.2025 г., 03:39
Про оформление отчетов Меня тут студенты спрашивали про то, до какого знака округлять и как оформлять таблички и чиселка в тексте. Собрал сколько-то источников с пояснениями, выложу и сюда тоже (да, я помню, что обещал про проверки на нормальность, к середине января распинаю проекты, закончится семестр и сяду писать текст =). Вообще, это не то чтобы какие-то устоявшиеся правила, это скорее вопрос дизайна, верстки, типографики и стандартов принятых в журнале. У физиков есть какие-то там свои конвенции, но попытка их применить в биомедицинском журнале достаточно часто вызывает непонимание рецензентов (например, у физиков принято среднее и sd округлять до разного количества знаков; биомедикам такое не заходит). Поэтому вместо жестких рекомендаций посоветую штуки, которые можно почитать, чтобы понять, чем руководствоваться при принятии решений (то есть, как можно уточнить правило "верстайте хорошо, а плохо не верстайте"). Начнем с двух статей; в обоих случаях советую почитать также статьи из библиографии, которые они упоминают. 1. Rudiments of Numeracy, Ehrenberg, 1977 — задает самую базовую рамку для верстки таблиц. Очень советую всем, хорошо написано, вынес оттуда много важного, а еще там очень красиво и минималистично. Рекомендасьон. 2. A Case for Simple Tables, Martin Koschat, 2005 — похожий текст, но поновее. На мой вкус, труба пониже, дым пожиже. Из более объемных текстов можно посмотреть в сторону книжек Tufte; начните с The visual display of quantitative information, 2nd ed., 2007. Там про графики и иллюстрации вообще, но есть и про таблички. Автора люто-бешено котируют ребята из Бюро Горбунова и дизайнеры вообще. Из более фастфудного: можно погулять по каналу и блогу Ильи Бирмана, он часто пишет про представление информации и таблички. В качестве стартовой точки можете взять вот этот список коротких видосиков с его курса про интерфейс и представление информации, минимум треть из них релевантна и для нас, пишущих и верстающих отчетики. Есть специальный канал табличный дизайн, там прицельно про это пишут. У них же есть табличный курс, я фоново имею в плане на него сходить, когда будет время и настроение. Я про них писал в первом посте на канале. Ну и можете погуглить всякие стайлгайды, госты и руководства для инженеров, физиков и верстальщиков, там наверняка этот вопрос будет освещен и нормирован. А еще 31.12 активной жизни канала исполнился год. Ура и вау, то ли еще будет! 🙏 #dataviz#tables
@kejiqu · Post #3756 · 12.09.2025 г., 07:30
谷歌“关门部”出手，Tables 工作跟踪和项目管理工具 12 月 16 日停运 谷歌将于2025年12月16日停止支持Tables，该工具由内部孵化器Area 120于2020年推出，旨在与Atlassian JIRA、Microsoft Project和Airtable等产品竞争。Tables提供模板、表单集成、任务分配及自动化流程等功能。此前，Tables工作区已切换为只读模式，并停止接纳新用户。谷歌建议用户将现有数据迁移至Google Sheets或AppSheet。Tables团队已转向为AppSheet开发新特性。用户可在服务关闭前查看和导出数据，但不能新增或编辑内容。谷歌提供了“导出到Sheets”功能及专用迁移工具，方便用户转移数据。IT之家 🏷#Google#Tables#关闭 📢频道👥群组📝投稿
@githubtrending · Post #15573 · 19.03.2026 г., 11:30
#java#a11y#accessibility#ai#bounding_box#document_parsing#eaa#html#json#markdown#ocr#ocr_recognition#pdf#pdf_accessibility#pdf_converter#pdf_extraction#pdf_parser#pdf_ua#rag#tables#tagged_pdf OpenDataLoader PDF is a free, open-source tool (Apache 2.0) that tops benchmarks with 0.90 accuracy for extracting structured data like Markdown, JSON (with bounding boxes), and HTML from any PDF—digital, scanned, or complex with tables, formulas, charts, and OCR in 80+ languages. It runs locally on CPU (0.05s/page fast mode), filters AI prompt injections for safety, integrates with LangChain/RAG, and automates accessibility tagging to Tagged PDF. You save time and costs on parsing for AI pipelines or compliance (vs. $50–200/manual doc), getting precise, private results for better LLM apps and legal standards. https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf