TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #984 · 22.05
Посмотрел у Rozetked краткую выжимку с презентации Google IO, где они 90% времени хвалили свою нейросетку Gemini. И что подумал: задач для просто болтовни с ИИ в чате не так много. А вот научить робота делать за тебя всякую рутину это уже гораздо интереснее. И тут огромное преимущество Гугла над OpenAI — у Гугла уже полно очень популярных сервисов, на которые можно навесить ИИ-функциональность. В презентации так и показывали, например почта с нейросеткой — Gemini залезает в каждое ваше письмо и даже читает вложения, а затем, например, может вам сказать, сколько вы денег (по чекам в почте) потратили на определённую категорию товаров за какое-то время. Ну, пример немного вырожденный, но если нейросетки за нас научат надёжно пользоваться веб-сервисами и приложениями, это будет по-настоящему полезным применением. Я бы хотел рассказать экселю обычным человеческим языком, какая мне нужна таблица, и чтобы он её сделал. Ребята из GigaChat, тем временем, показали мне function calling — как раз попытку поженить машинный интерфейс и языковой процессор. И мне даже хочется попробовать сделать что-то простое. Можете накидать идей в комментах. Нужен какой-то сервис с API, который я смогу вызывать, либо другая формализованная машинная работа. И к ней какая-то рутинная задача, которая может быть создана из текстового запроса на естественном языке. Что бы это могло быть? #dev
Hashtags
Търсене: #tuple
@djangoproject · Post #574 · 25.02.2018 г., 14:34
http://www.paulbrownmagic.com/blog/python_partial_application Python Partial: Code Your Intention Of all the functional programming inspired features in Python, partial application must be the best kept secret that you really need to know. Partial application lets you create highly abstract functions and make them more specific for use, pass a function arguments without calling it yet, and so much more. #tuple#sort
@djangoproject · Post #153 · 03.09.2016 г., 20:20
http://wla.berkeley.edu/~cs61a/fa11/lectures/streams.html In this chapter, we continue our discussion of real-world applications by developing new tools to process #sequential#data. In Chapter 2, we introduced a sequence interface, implemented in Python by built-in data types such as #tuple and #list. #Sequences supported two operations: querying their length and accessing an element by index. In Chapter 3, we developed a user-defined implementations of the sequence interface, the Rlist class for representing recursive lists. These sequence types proved effective for representing and accessing a wide variety of sequential #datasets.