#swift#analysis#analytics#cocoapods#crashlytics#debug#debugger#debugging#hacktoberfest#layout_debugger#leak_detection#log#logs_analysis#networking#performance_analysis#sandbox#swift#swift6#ui#uikit#view
DebugSwift is a comprehensive toolkit that simplifies debugging for Swift iOS apps by providing real-time monitoring of network requests, performance metrics (CPU, memory, FPS), crash reports, and app resources like keychain and user defaults. It includes interface tools for visualizing layouts with grid overlays and touch indicators, plus memory leak detection and console logging. The main benefit is that you can quickly identify and fix issues during development without leaving your app—just shake your device to toggle the debug panel, making troubleshooting faster and more efficient.
https://github.com/DebugSwift/DebugSwift
Обзор соревнований по ML за 2025 год
Есть такая платформа - https://mlcontests.com/, там можно увидеть список актуальных идущих соревнований по ML. Автор выускает ежегодный обзор по соревнованиям. Вот ссылка на мой пост про обзор 2023. 2024 я как-то пропустил, но вот сейчас увидел обзор за 2025: https://mlcontests.com/state-of-machine-learning-competitions-2025/?ref=mlcr25
Из интересного:
• В табличных соревнованиях всё ещё царят бустинги, но нейронки всё активнее используют в блендинге/стакинге
• Некоторые компании (не будем тыкать пальцами, но мы-то знаем) дают своим людям резиновое железо для соревнований. Например, победители одной соревы поделились, поделились тем, что тренировали 48 hours на 512 H100.
• Эпоха BERT в основном прошла, теперь люди активно используют Qwen2.5 и 3
• В соревнованиях по Computer Vision впервые доля решений с транмформерами превзошла долю решений с CNN
• В соревнованиях по аудио в основном используют затюненый Whisper
В отчёте ещё много всего интересного, рекомендую почитать.
#kaggle#datascience
#python#pandas#kaggle
😎
Machine Learning & Data Science with Python, Kaggle & Pandas
Machine Learning A-Z course from zero with Python, Kaggle, Pandas and Numpy for data analysis with hands-on examples
Machine learning is a branch of artificial intelligence (AI) and computer science which focuses on the use of data and algorithms to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy.
🔗Link
-----
Main channel:@repo_science
Coupons:@freecoupons_reposcience
-----
🎮 Google и Kaggle запустили открытую Game Arena — платформу, где ИИ-системы соревнуются в стратегических играх, чтобы измерить интеллект.
🤖 Зачем это нужно? Старые бенчмарки уже не работают — LLM просто запоминают ответы. Идея в том, что игры — лучший бенчмарк для проверки интеллекта. Они проверяют не факты, а стратегическое мышление, адаптацию и память.
♟️ Первый турнир: шахматы пройдет сегодня. 8 передовых моделей, включая GPT‑4, Claude Opus и Gemini, сразятся друг с другом без использования внешних инструментов.
📊 По итогам матчей формируется открытый рейтинг моделей — кто реально умеет думать, а не просто угадывать.
🧠 Главное отличие от других арен:
✅ Круговая система «каждый играет с каждым».
✅ Позиции меняются каждую секунду
✅ Ошибки наказываются немедленно
✅ Побеждает не та, что знает ответ, а та, что думает
Kaggle собирает рейтинг моделей, который будет обновляться по итогам матчей. В будущем добавят Го, покер и видеоигры.
Стримы первых соревнований пройдут: 5–7 августа на YouTube с Хикару, Леви и Магнусом Карлсеном.
🟠 Подробнее об Арене: https://blog.google/technology/ai/kaggle-game-arena
@ai_machinelearning_big_data
#google#kaggle#arena