TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Mathshub: интенсив по математике и Python (aug '22)

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonmathaug22 · Post #33 · 19 сеп.

❗️ВАЖНО❗️ 🎾Обратная связь по четвертой неделе интенсива Оставить отзыв на занятия прошлой недели 12 и 15 сентября можно по ссылке: https://forms.gle/HCXZb1B8q77FoGDy8 🎾Обновления в домашних заданиях В домашней работе №3: – исправили ответы на вопросы №2 и №7 – добавили дополнительные 2 попытки, чтобы вы могли снова выполнить откорректированный тест (итого 5 разрешенных попыток) – продлили дедлайн до 24 сентября 23:59 (мск) В домашней работе №4: – поправили прием ответа на вопрос №12 (ранее у некоторых студентов возникали трудности) – добавили дополнительные 2 попытки, чтобы вы могли снова выполнить откорректированный тест (итого 5 разрешенных попыток) – дедлайн остается тем же: 30 сентября 23:59 (мск) 🎾 У меня возникают разные вопросы по задачам — к кому обратиться? К хелперам в Discord-комьюнити: мы раздали роль helpers тем, кто готов помогать начинающим с нуля. Хелперы отображаются красным цветом. Создали 10 мини-групп с 2-3 хелперами в каждой. В ближайшее время начнем распределять по мини-группам студентов, которые оставили реакции под постом о наборе в мини-группы начинающих. Этот пост находится в последнем закрепленном сообщении на канале #python-и-математика: реакции все еще можно оставить, если вы хотите в мини-группу. Хорошей недели! Команда Mathshub

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1,002 слични објави

Глобално пребарување

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8041 · 13.07.2025 г., 11:01

📌ThinkSound: новыйvideo-to-sound инструмент ThinkSound — духовный наследник mmAudio — который способен генерировать звук к видео с высокой точностью. ▪ Поддерживает chain-of-thoughtпромпты: позволяет по шагам объяснить, как должен звучать объект (например: «это металл, он падает на плитку, должно звучать звонкой эхо») ▪ Учитывает контекст сцены, физику движения объектов, состав материалов и многое другое ▪ Работает с видео как reasoning-модель, а не просто визуально-аудиофильтр В демках можно послушать звук шагов на песке, звон разбитого стекла, шум дождя — всё сгенерировано на лету, без записанных сэмплов. Из минусов - сложно подобрать промпт, но когда получается, то модель выдает годноту. 🟡Github: https://github.com/FunAudioLLM/ThinkSound 🟡Демо: https://thinksound-project.github.io/ 🟡Статья: https://arxiv.org/pdf/2506.21448 🟡Проект: https://ThinkSound-Demo.github.io @ai_machinelearning_big_data #python#videotosound

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2056 · 24.04.2024 г., 13:03

#вакансия#Python#Fulltime#remote ◾️Компания: Аккредитованная ИТ компания Devim - FinTech, 9+ лет на рынке ◾️Вакансия: Data Engineer (python) 🌏Формат работы: удаленка откуда угодно (офис по желанию в СПБ, м. Старая деревня), главное - иметь РФ счет для ЗП 💳 Вилка: очень примерная - 250 000-400 000 руб NET, готовы отталкиваться от ожиданий кандидатов 🙏Пожелания к кандидату: 3+ лет опыта с данными в качестве Data Engineer; понимание принципов построения DWH и ETL процесса ➕Как плюс: опыт с оркестрацией ETL на Airflow или аналогах, опыт вывода моделей в прод 🪄Стек: Python, Airflow, PostgreSQL, Clickhouse, Docker, k8s 📍Задачи: строить хранилище данных для DS команды и продуктового офиса, разрабатывать инфраструктуру обработки данных и ML (MLFlow, DBT, Superset). Проект на начальной стадии, нет легаси, только новые фичи и можно будет собрать data фреймворк под себя 🧠 Этапы: всего 2 - тех интервью и финальная встреча с CPO 📬 Кидать резюме сюда: @k_shvt🖖

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3028 · 16.11.2025 г., 07:00

#вакансия # DataScientist #fulltime#удаленно#Python 👋Привет! Меня зовут Ирина. Я представляю группу компаний Top Selection. 🔥В данный момент мы в поисках DataScientist 🔥 Грейд: midlle+ Рейт: 200-230 К на руки Формат работы: удаленка Локация/Гражданство: только РФ Срок привлечения: до конца 2026 Загрузка: fulltime Оформление: как ИП Сфера: ритейл 📝Задачи и обязанности: • Развивать AI-помощника для сотрудников: улучшать качество ответов, разрабатывать дополнительные интеграции с внутренними базами и документами, разрабатывать новые фичи • Определять структуру и качество данных для разработки новых фичей/продуктов • Разрабатывать базовые AI-решения на уровне MVP: от обработки данных и настройки модели до простого интерфейса и интеграции с внутренними системами • Тестировать, сравнивать и адаптировать различные ML-подходы (классификация, кластеризация, ранжирование) и новые рыночные решения для внутренних продуктов. • Разрабатывать архитектуру AI-решений и писать чистый, эффективный и поддерживаемый кода на Python. ✅Требования: • Опыт работы в Data Science от 3 лет • Высшее образование: IT, техническое, математическое • Уверенное знание Python, умение писать чистый, поддерживаемый продакшен-код. • Практический опыт решения задач классического ML: классификация, регрессия, кластеризация. • Глубокое владение основными библиотеками и фреймворками для анализа данных (scikit-learn, XGBoost/LightGBM, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn) • Понимание feature engineering и методологий оценки качества моделей. • Знание SQL, опыт работы с реляционными СУБД на уровне пользователя • Умение работать с Git • Опыт создания и сопровождения ML-сервисов на современных фреймворках (FastAPI, Flask). • Понимание работы REST/gRPC API. • Понимание микросервисной архитектуры и контейнеризации (Docker). • Владение инструментами CI/CD и принципами MLOps для автоматизации развертывания моделей в Kubernetes-окружении • Навыки настройки логирования и мониторинга для ML-компонентов. • Знание архитектурных паттернов для LLM. • Понимание концепций: transformer, механизмы внимания, GPT-архитектуры • Методы тонкой настройки LLM: LoRA, QLoRA, адаптерные подходы • Навыки работы с большими языковыми моделями (Hugging Face, vLLM), • Опыт построения и оптимизации RAG-систем. • Навыки работы с векторными базами данных (подбор, оптимизация запросов, управление индексами). • Умение строить и донастраивать сложные взаимодействия с LLM: prompt engineering, prompt chaining, использование function calling и управление контекстом (contextual memory). • Умение работать с неструктурированными данными • Способность самостоятельно доводить решения до рабочего прототипа • Готовность активно погружаться в быстро развивающийся стек LLM-технологий и внедрять их в рабочие продукты. 📲@irazhura87

🔻标题:WiFi密码破解工具_Python版 🌈说明: 具备多阶段智能密码生成系统,集成常见弱密码库、社会工程学算法和自定义字典。支持多网卡并行破解,可配置速度限制保护硬件,具备断点续破功能,中断后自动保存进度。内置插件系统支持AI密码预测,实时显示尝试进度,自动过滤失败密码。 使用前提:已安装Python 首次使用需安装所需库:pip install pywifi comtypes 📃下载地址: 夸克盘 / 蓝奏云 ✉️标签:#wifi#工具#python#pc

Kun.uz AI

@kunuzai · Post #231 · 07.03.2025 г., 18:13

🚀 Google kutilmaganda Data Science uchun yangi sun’iy intellekt yordamchisini taqdim etdi! Ushbu AI vositasi bir necha daqiqa ichida to‘liq ishlaydigan bloknot (notebook) yaratadi – ma’lumotlarni yuklashdan tortib yakuniy tahlilgacha barcha jarayonlarni o‘z zimmasiga oladi. 📊AI Python tilida kod yozadi, maʼlumotlarni vizuallashtiradi va qadam-baqadam optimal yechimni taklif qiladi. Sizga faqat hajmi 1 Gb gacha bo‘lgan datasetni yuklash kifoya. Natijada zerikarli ish va uzluksiz xatolarni tuzatish bilan shug‘ullanmasdan, tayyor kod va grafikalar bilan to‘liq loyiha olasiz. 📌 Sinab ko‘rish uchun havola: colab.google #Google#DataScience#AI#Python

12•••5•••10•••15•••20•••2425262728•••30•••35•••40•••45•••50•••55•••60•••65•••70•••75•••80•••8384
ПретходнаСтраница 26 од 84Следна