TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GZ学习频道

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @olddriverGDstudy · Post #29 · Mar 17

搜索使用说明 #搜索指南 因为电报软件对中文搜索支持不好,大队特别对队内资源搜索进行了整理汇集,使用方法说明如下: 1.1 原理: 电报对中文搜索支持不佳,汉字只有在前后含有asic码字符的前提下可以被正确搜索出,如 _广州修车大队_ (“_”指代空格)、(广州修车大队);等形式可以搜索“广州修车大队”搜索出相关信息;搜索“广州”等未被asic码间隔的汉字无法正确显示。 为正确搜索,在编制频道资源时,对重要信息可以采取Hashtag的形式已方便搜索,即以"#"字符开头,接汉字,以“空格字符”结尾的形式,点击一个hashtag即可快速定位该频道或聊天群内所有相同标签,建议所有管理在编辑重要资料包括ls信息、广播台、学习频道时正确使用hashtag。 !!注意标签不要随意编写,要参考搜索指南中有的标签类型!! 1.2 JS资源定位: JS目前支持 Hasgtag(#K老师)、数字标签(#GZ003)的搜索方式,在对应榜单和报告区中试用上述方式均可查找到JS的相关信息。 使用举例:在“广州公开榜”或“广州修车大队”的搜索栏中输入 #K老师 或 #GZ003,均可定位到K老师资料页;在报告区的搜索栏中输入#K老师 或 #GZ003,均可定位到K老师的验证报告。这两者是快速了解JS基本信息和评价的便捷办法。 1.3 标签查找 公榜榜单目前均支持标签查找,可以快速定位某种类型或地区的所有JS,目前仅支持Hashtag查找,目前常用标签解释如下: 地区标签: 一定要使用一级标签,例如 #天河区(注意不要有错别字) #颜值: 不解释 #服务: 评价中92、95的,有场子出身花式水平的,均会归入此类; #大胸: 不解释,一般D以上归入此类; #长腿: 不解释,一般168以上归入此类; #身材: 不解释,较为宽松; #嫩妹: 22岁以下或者长相很嫩的,白小纯的,loli系的,cos系的归入此类; #熟女: 30岁以上风韵犹存的,归入此类; #特服: 提供3p、3t、wt、字母等特殊服务的JS归入此类。 使用举例:在红榜的搜索栏中输入 #长腿,可以快速查看“莉贝伦”等8位长腿JS。 类型标签评价目前非常主观,有不妥之处请队内私信 JackJack 或其他管理人员修改。 1.4 资料查找 目前学习频道中试用hashtag来快速定位资料,目前使用的标签有如下几种: #安全CJ#素质CJ#卫生CJ #搜索指南 #大队玩法 #语录#秀哥语录 #技巧#知识

Results

62 similar posts found

Search: #machine_learning

当前筛选 #machine_learning清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #584 · 03/22/2018, 11:01 AM

https://hackernoon.com/absolute-fundamentals-of-machine-learning-dca5deee78df?gi=2c99287cb9f5 #machine_learning , what a buzzword. I’m sure you all want to understand machine learning, and that’s what I’m going to teach in this article. I found that learning the theroetical side alongside the programming side makes it easier to learn both, so this article features both easy to understand mathematics and the algorithms implemented in Python. Also, technology becomes outdated — fast. The code used in this tutorial will likely be meaningless in 5 years time. So for that reason, I’ve decided to also teach the mathematical side to Machine Learning that will not die out in a few years.

Far·hod·jon

@farhodjon · Post #465 · 04/21/2021, 04:51 PM

GPT-3 haqida eshitganlar bordir. Tabiiy tilni qayta ishlaydigan, odamnikiga o’xshagan matnlarni beradigan hozirgi kundagi eng to’liq model. Faqat ingliz tiliga mo’ljallangan lekin. Odamlar shu model orqali yangiliklar, maqolalar, chat-botlar yaratishyapti va ba’zida odamdan farq qilish qiyin (misollar bu yerda). GPT-3’dan foydalanish hozircha faqat taklif yoki Microsoft Azure orqali. Masalan, manavi blog uchun g’oya generatsiya qiladigan tajribaga “how to learn python” matni berilsa u bunaqa maqola beryapti: How To Learn Python: Stepby Step With Bootcamp This Python tutorial is for absolute beginners with no experience in programming whatsoever and no knowledge of Python whatsoever. You’ll learn how to program using Python by following a step-by-step guide. Through hands-on exercises, you’ll start writing code in Python from the very first lesson… Rus tili uchun esa Sber(bank) ruGPT-3 modelini tayyorlagan. Yuqoridagi GPT-3 asosida qurilgan va rus tilidagi matnlarni davom ettira oladi. GitHub, Habrdagi maqolasi, sinab ko’rish uchun demo. Shu demodan qiziq tajribalar quyida. https://russiannlp.github.io/rugpt-demo/ >>> An Uzbek developer started implementing An Uzbek developer started implementing the game, and he is currently working on it - he even has a downloadable game available for that. But there are a lot of problems with it too, like the fact that the game works in two windowed versions, and a third window doesn't fit into the corners. I think he could have adopted the idea of a hex editor, or even a plugin, for Uzbeks who want to use Uz-Syntax. >>> Узбекские программисты научились Узбекские программисты научились самостоятельно производить чипы из облученных америций-торий-свинцовых сплавов. По словам исследователей из Карнеги-Меллона, при переработке отходов ядерного топлива получается более дешевая продукция, чем из высокочистых металлов, особенно если ее применить в производстве процессоров. >>> Узбекистан впервые в мире Узбекистан впервые в мире спустил на воду мини-субмарину "Марса". Создатель проекта крупнейшего в мире подводного беспилотника израильский конструктор Ифтах Зохар рассказал в эксклюзивном интервью корреспонденту "Вестника Мордовии". "Узбекская компания "Сяхыл" успешно провела пробные погружения для работы над созданием подводного транспортного средства "Марс". Qiziq dunyoda yashayapmiz. #machine_learning

Far·hod·jon

@farhodjon · Post #461 · 03/21/2021, 04:59 PM

Katta ma’lumotlar to’plami asosida quriladigan algoritmlarda oxirgi paytlarda qiziq bir xususiyat paydo bo’lyapti. Bu algoritmlar ba’zida irqchi (racist) yoki seksistga (jins ajratadigan) aylanishi mumkin. Masalan, o’zbek tilida uchinchi shaxs haqida gapirilganda shaxs mavjudmas, biz har doim “u” so’zini (kishilik olmoshi) ishlatamiz. Ingliz va rus tillarida esa shu shaxsning jinsi muhim: he/she/his/her, он/она/его/её. Zamonaviy ingliz tilida jins aniq bo’lmaganda, “they” (ular) yoki “she” (ayol u) qo’llanilishi nisbatan jinsiy-neytral (gender neutral) hisoblanadi. Buni qarangki, hozirgi Google Translate jinsiy-neytral hisoblangan tillardan “u” so’zini ingliz tiliga tarjima qilishda nisbatan seksistlik qilarkan. Twitter’da ko’tarilgan mavzuda venger tilidan ingliz tiliga tarjima qilingan matn keltirilgan: Google Translate ayol kishini chiroyli, erkak kishini aqlli, erkak kitob o’qiydi, ayol idishlar yuvadi, erkak o’qitadi, ayol ovqat pishiradi kabi tarjima qilyapti. Qiziqish uchun o’zbek tilidan ingliz tiliga xuddi o’sha matnni qo’ydim. 1-2 holatni hisobga olmaganda, tarjima bir xil. Yandex tarjimonida ko’p holatlarda “he” deb tarjima qilinyapti. Mavjud ma’lumotlardan foydalanilganda shu ma’lumot qanaqa segmentdan olingani muhim. Masalan, agar algoritm faqat oq tanli odamlarning fotolari ustiga qurilsa, u qora tanli odamlarning fotolarida xato bilan ishlashi ehtimoli oshadi. #machine_learning

“Yangi O‘zbekiston” universiteti talabalari diqqatiga! ✅ Qozoq-Britaniya texnika universiteti professori, Dr.Timur Narbaev bilan talabalarimiz o‘rtasida bugun 9-dekabr kuni soat 16:00 da uchrashuv tashkil etilmoqda. ☑️ Uchrashuv davomida, Universitet Professorlari hamda talabalari uchun “Application of Machine learning to project budget estimation” mavzusida taqdimot o‘tkazilishi rejalashtirilgan. 📌 Ushbu mavzuda ko‘proq ma’lumot olishni xohlasangiz, yoki o‘z savollaringizga javob olmoqchi bo‘lsangiz bu taqdimot aynan siz uchun. ❗️Taqdimotda qatnashish uchun havola orqali ro‘yxatdan o‘ting. #Uchrashuv#Machine_learning ⬇️ Biz ijtimoiy tarmoqlarda: Veb-sayt | Telegram | Instagram | Facebook

Far·hod·jon

@farhodjon · Post #588 · 05/09/2023, 02:29 AM

DeepLearning.ai juda yaxshi qisqa kurs chiqaribdi: ChatGPT Prompt Engineering for Developers Kursda ChatGPT (yoki kelajakdagi boshqa shunaqa mahsulotlar) injenerlar tomonidan qanday effektiv ishlatilishi yaxshi o’rgatilgan. Agar kimdir kundalik dasturiy ta’minot ishlab chiqarish jarayonida ChatGPT qanday yordam berishi mumkinligini o’ylayotgan bo’lsa, ularga ham juda foydali kurs. Kurs faqat ChatGPT’ga fokus qilgan, lekin o’rganilgan tajribani asta-sekin paydo bo’layotgan boshqa variantlarga ham qo’llasa bo’ladi. Bunaqa modellar “oddiy” dasturlash bilan yechish qiyin bo’lgan muammolarga juda yaxshi mos keladi. Andrew Ng - mualliflardan biri. #chatgpt#machine_learning@farhodjon

djangoproject

@djangoproject · Post #230 · 01/16/2017, 01:42 PM

http://www.aparat.com/v/0scM5 Irene Chen A Beginner's Guide to Deep Learning. What is #Deep_Learning ? It has recently exploded in popularity as a complex and incredibly powerful tool. This talk will present the basic concepts underlying deep learning in understandable pieces for complete beginners to #machine_learning.

djangoproject

@djangoproject · Post #229 · 01/16/2017, 01:41 PM

http://www.aparat.com/v/Corus Advanced users #Deep_Learning, anyone who has followed #machine_learning over the past years has heard it. In this talk I will go past the hype and show what deep learning actually means and how one goes about solving complex machine learning task with a minimum amount of code, with the help of theano, an amazing python library for deep learning.

djangoproject

@djangoproject · Post #525 · 12/18/2017, 02:05 PM

https://www.python-course.eu/machine_learning.php Tutorial and Online Course #machine_learning machine learning: robot jugglers This is a completely new and incomplete chapter of our tutorial! We started work in January 2017! #learn

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3012 · 11/07/2025, 09:02 AM

#vacancy#remote#Senior#ML#Machine_Learning#fulltime 🟣 Всем привет! Меня зовут Мария. Мы ищем в команду Senior Machine Learning Engineer (CV/NLP) 🔹 Вакансия: Senior Machine Learning Engineer (CV/NLP) 🔹 Формат: удалёнка (за пределами РФ и РБ) 🔹 ЗП вилка: 5000$ 🔹 Продукт: динамичный стартап 🟣 Задачи: 🔹 Разрабатывать и внедрять ML-модели в областях Computer Vision и NLP 🔹 Развёртывать и оптимизировать inference-пайплайны на GPU-серверах 🔹 Работать над мультимодальными AI-фичами (текст, изображения, видео, аудио) 🔹 Масштабировать производительность моделей под растущую базу пользователей 🔹 Сотрудничать с backend-инженерами над продакшн-API 🔹 Проводить эксперименты и A/B-тесты на основе реальных пользовательских данных 🟣 Что мы ждём от кандидата: 🔹 5+ лет практического опыта в ML/AI-разработке 🔹 Отличное знание Python и фреймворков PyTorch / TensorFlow 🔹 Глубокое понимание NLP (LLMs, embeddings, transformers) и CV (image generation, diffusion models, video processing) 🔹 Опыт работы с GPU-обучением и inference 🔹 Навыки оптимизации моделей (quantization, distillation, batching, caching) 🔹 Опыт продакшн-деплоя ML-сервисов 🟣 Будет плюсом: 🔹 Опыт работы с видео-AI моделями 🔹 Понимание high-load inference систем 🔹 Опыт с ML-мониторингом и аналитикой (Weights & Biases, MLflow, Grafana) 🔹 Опыт в сфере conversational AI или чатботов 🔹 Участие в open-source, Kaggle или публикации в ML-сообществе 🟣 Условия: 🔹 Работа в международной продуктовой компании. 🔹 Гибкий график и удалённый формат. 🔹 Возможность влиять на ключевые продуктовые решения 📧 По всем вопросам и резюме направлять - https://t.me/Marii_Zhdanova

123•••56
PreviousPage 1 of 6Next