TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #721 · 26.12
Почему я люблю языки с сильной системой типов, проверяемой статическим анализом кода — хорошо написанная программа является своей собственной спецификацией и позволяет выражать через язык программирования законы существования предметной области. Когда-то давно я писал на ActionScript. Там была система типов, но вот десериализация JSON'ов по-умолчанию была в какой-то общий Object, к полям которого нужно было обращаться ["по_строковому_имени"]. В один момент мне потребовалось написать что-то на C#, который я совсем не знал, я стал гуглить, как десериализовать JSON, и с удивлением обнаружил кучу советов заранее объявить класс со всеми нужными полями и десериализовать в него. "Какой ужас!", — подумал я тогда, — "Это же дико неудобно! А если я не знаю полей JSON? А если их много? Отвратительный язык!" Теперь то я прекрасно понимаю, что JSON это контракт, и что правильная десериализация только такая и должна быть, и что в хорошем API в одном поле никогда не бывает данных принципиально разных типов, и так далее. Нет, если вы набиваете вечерами пет-проект или сидите бессонную ночь на хакатоне, нет ничего плохого в том, чтобы взять простой язык с динамическими типами вроде JavaScript или Python, не требующий описывать данные. Но вот в энтерпрайзе, особенно когда над одним проектом работает много людей (а бывает это очень часто) — хорошее использование системы типов убережёт разработчиков от огромного количества ошибок, будет бить их по рукам, когда они пытаются сделать что-то не то, и будет подсказывать, когда они не уверены в чём-то. С помощью статической типизации можно на уровне кода обозначить правила, по которым ведёт себя предметная область вашей программы в реальном мире. Разработчику не только будет сложно их нарушить, но он ещё и станет узнавать какие-то вещи, которые мог не знать раньше. Например, если мы делаем медицинскую CRM, и больница заводит новых пациентов только тогда, когда знает их группу крови, мы можем объявить тип "Пациент" (или, если точнее, "Карта пациента") и запретить создавать экземпляры этого типа, не передав в конструктор группу крови (которая, в свою очередь, тоже является типом, вероятнее всего ValueObject'ом). Если новый программист пришёл в проект, он, во-первых, не сможет записать в БД некорректную карту пациента. Понятно, мы не учитываем случаи, когда новый программист переделывает модели предметной области — это будет хорошо видно на кодревью. А, во-вторых, даже если ему никто не сказал, что пациенты должны быть с группой крови, он узнает это из кода. И уже будет понимать, что в тех процессах реальной жизни, которые он описывает кодом, карта пациента создаётся только при наличии группы крови. А, значит, нужно искать какой-то способ сначала эту группу крови получить, и только потом создавать карту. Программирование моделирует реальный процесс. В настоящей работе даже на языках с типами, конечно, без должного контроля можно написать что угодно. Нужна управленческая воля, компетентность руководства, понимание опасности техдолга, в идеале отдельные должности для архитекторов, опытные лиды и старшие разработчики. Но когда всё это есть, можно отсекать много проблем ещё на старте и проще погружать новичков. #dev
Hashtags
Търсене: #asr
@proanalysistrader · Post #28059 · 23.10.2024 г., 17:39
#ASR/USDT analysis : #ASR is in a downtrend, making lower lows (LLs) and lower highs (LHs) below the 200 EMA. The price has broken down and retested the support zone, which is now acting as resistance. It is expected to continue its bearish momentum and test lower levels. Wait for a pullback for a short entry. TF : 30min Entry : $2.090 Target : $2.015 SL : $2.136
Hashtags
@cryptoprofitcoach · Post #8568 · 07.12.2022 г., 17:01
#ASR👈 https://www.binance.com/en/trade/ASR_BTC Buying Zone 1570- 1600 👆 Highly pumpable Coin Buy in parts 👈strictly follow for max profits Sell 🤑 1700 🤑 1700-1860 🤑 1860-2000 🚀 2000- 2200 & above Bullish above 1500
Hashtags
@cryptoprofitcoach · Post #8446 · 11.11.2022 г., 10:43
#ASR👈 https://www.binance.com/en/trade/ASR_BTC Buying Zone 1360- 1400 👆 Highly pumpable Coin Buy in parts 👈strictly follow for max profits Sell 🤑 1470-1540 🤑 1540-1600 🤑 1600-1700 🚀 1700- 1800 & above Exit/Re-Entry -1320
Hashtags
@signal_bitcoins · Post #1977 · 23.12.2023 г., 15:21
#ASR compressed between the trendline and support zone on Weekly time frame, breakout incoming..🚀 ❄️@signals_bitcoin_crypto❄️ ❄️@Shadow_support0o❄️
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #8401 · 29.08.2025 г., 09:04
⚡️OLMoASR: открытые ASR-модели от AI2. Институт искусственного интеллекта Аллена выпустил OLMoASR, семейство из 6 моделей для автоматического распознавания английской речи. ▶️Линейка моделей: 🟢OLMoASR-tiny.en (39M); 🟢OLMoASR-base.en (74M); 🟢OLMoASR-small.en (244M); 🟢OLMoASR-medium.en (769M); 🟠OLMoASR-large.en-v1 (1.5B) обученная на 440 тыс. часов аудио; 🟠OLMoASR-large.en-v2 (1.5B) обученная на 680 тыс. часов аудио; По результатам тестов на 21 датасете, модели OLMoASR показали производительность, сопоставимую с Whisper от OpenAI, а в некоторых случаях и превзошли ее, особенно при работе с длинными аудиозаписями. Проект полностью открытый: опубликованы не только веса моделей, но и датасет, код для обработки данных, а также скрипты для обучения и оценки. Все компоненты, включая код и данные, доступны на GitHub и Hugging Face. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей 🟡Техотчет 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#ASR#OLMoASR#AI2
@neuroport · Post #583 · 03.02.2026 г., 11:31
🗣 VibeVoice ASR ● Распознавание речи и диаризация ● RU ● Portable by Nerual Dreming Ссылка на оригинальный GitHub:https://github.com/microsoft/VibeVoice Ссылка на репозиторий репакера:https://github.com/timoncool/VibeVoice_ASR_portable_ru Репакер:#nerual_dreming Дата обновления: 3 февраля 2026 Категории:#stt, #ASR, #diarization, #AIaudio Платформа:#Windows Язык: RU Системные требования: NVIDIA GPU с поддержкой CUDA от 8 ГБ VRAM для полной версии, меньше для квантованной Совместимость:#Nvidia 🖥Описание софта VibeVoice ASR — новейшая модель от Microsoft для транскрибации, диаризации (разделения по спикерам) и простановки таймкодов за один проход. Главная фишка — обработка до 60 минут аудио целиком, без нарезки на куски, что позволяет модели «понимать» контекст всей беседы. Особенности портативной версии: В сборку включены две модели: полная (оригинал) и квантованная (от scerz). Реализована поддержка эмуляции 4-bit квантизации для полной модели — это позволяет запускать тяжелую оригинальную версию даже на картах с небольшим объемом памяти без потери качества. Также добавлена нативная поддержка видеофайлов и парсер текста с выбором спикеров для показа. 😬Основные возможности VibeVoice ASR: 🟣Две модели на борту: Выбор между оригинальной Full версией и оптимизированной Quantized (scerz). 🟣Эмуляция квантизации: Уникальная фича сборки — возможность запуска полной модели в режиме 4-bit (bitsandbytes) для экономии VRAM. 🟣Всеядность: Поддержка не только аудио, но и видео (MP4, MKV, AVI, MOV) — звук извлекается автоматически через FFmpeg. 🟣Умная диаризация: Точное определение «Кто, Когда и Что сказал» (Who, When, What). 🟣Длинный контекст: Обработка часовых записей без потери смысла и путаницы в спикерах. 🟣Удобство: Веб-интерфейс на русском языке 🟣Парсер текста: позволяет скрыть или показать временные метки, спикеров, дескрипторы 💿Установка и запуск ⁍ Скачайте архив с установщиком или окружением. ⁍ Распакуйте в папку без кириллицы в пути. ⁍ Запустите install.bat для установки библиотек (для установщика). ⁍ Запустите run.bat для старта веб-интерфейса. ⁍ Модели скачаются при первом запуске ➡️Скачать VibeVoice ASR Portable installer— установщик, сам все скачает ➡️Скачать VibeVoice ASR Portable env — готовое окружение для RTX 4090 и win11 💬Обсудить в нашем чате 👾НЕЙРО-СОФТ - делаем нейросети доступнее
@ai_machinelearning_big_data · Post #8567 · 17.09.2025 г., 10:10
⚡️Qwen-ASR Toolkit — мощный Python CLI для быстрой транскрипции длинных аудио и видео Эта утилита снимает ограничение API Qwen-ASR (бывший Qwen3-ASR-Flash) в 3 минуты и позволяет расшифровывать часы контента. Достигается это за счёт умного разбиения записи и параллельной обработки. Основные возможности: - Снятие лимита в 3 минуты - транскрибируй файлы любой длины - Умное разбиение (VAD - это технология, которая определяет, где в аудио есть речь, а где — пауза или шум.) - деление по естественным паузам, без - Высокая скорость - многопоточность и параллельные запросы к API - Автоматический ресемплинг — конвертация в нужный формат 16kHz mono - Поддержка любых форматов — MP4, MOV, MKV, MP3, WAV, M4A и др. - Простота - запуск одной командой через CLI 🟢Установка: pip install qwen3-asr-toolkit 🔗 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR-Toolkit @ai_machinelearning_big_data #asr#speech2text#qwen#opensource#nlp#toolki
@datasciencejobs · Post #3041 · 22.11.2025 г., 15:01
#вакансия#machinelearning#ml#datascience#ds#python#middle#senior#nlp#asr#tts Middle/Senior Machine Learning Engineer Вилка: 3000–5500 евро (в зависимости от уровня) 📍Локации: Россия, СНГ, ЕС, Сербия, Турция Компания: североамериканская компания, работающая на рынке VoIP-решений Стек: Python, ML&DL, NLP, ASR, Speech synthesis (TTS), PyTorch/TensorFlow, HuggingFace, ONNX/TensorRT, NeMo, NumPy Что предстоит делать: — Разрабатывать решения в области речевых технологий — обработка аудио и речи (в оффлайн и потоковом режиме), анализ текста (суммаризация, поиск сущностей, классификация, выделение тем и т.д.), детектирование угроз (мошенничество, спам и т.д.). — Быстро создавать прототипы решений и подстраивать их под бизнес-требования. — Разрабатывать и оптимизировать ML-модели для распознавания речи, анализа текста и смежных задач. — Взаимодействовать с проектным менеджером и продакт-лидом для преобразования бизнес-требований в технические решения. — Следить за современными методами и исследованиями в области обработки речи и NLP. — Участвовать в профессиональном развитии команды. Будет существенным плюсом: — Опыт работы с современными библиотеками обработки речи. — Опыт конвертации/оптимизации/ускорения моделей с помощью TensorRT или аналогичных инструментов. — Участие в ML-соревнованиях (Kaggle и др.). Требования к английскому: уровень B1 и выше. Позиция подразумевает участие во всех этапах разработки — от уточнения бизнес-требований до реализации продакшн-решений. Контакт для связи: @sl_sergei
@frolov_lib · Post #314 · 04.02.2026 г., 10:23
Моя новая статья на Хабре про распознавание речи https://habr.com/ru/companies/first/articles/992508/ #asr #распознавание_речи #потоковое_распознавание #преобразование_речи_в_текст #AI_технологии #голосовое_управление
@frolov_lib · Post #309 · 25.01.2026 г., 08:57
Моя новая статья про распознавание речи в реальном времени на микрокомпьютере отечественной сборки Репка 4. Скоро она выйдет и на Хабре #asr #распознавание_речи #потоковое_распознавание #преобразование_речи_в_текст #AI_технологии #голосовое_управление https://repka-pi.ru/blog/post/161
@frolov_lib · Post #308 · 24.01.2026 г., 06:21
Голосовое управление светодиодом через реле на Repka-Pi #asr #распознавание_речи #потоковое_распознавание #преобразование_речи_в_текст #AI_технологии #голосовое_управление
@frolov_lib · Post #302 · 22.01.2026 г., 11:28
Встречайте мою новую статью! Хабр Как прикрутить нейросеть к SDR: распознавание речи в GNU Radio https://habr.com/p/987784/ #asr #распознавание_речи #потоковое_распознавание #преобразование_речи_в_текст #AI_технологии #голосовое_управление