TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #228 · 19 мар.

Стандартная Django админка работает стабильно но не могу сказать что она меня устраивает. Да, есть базовый набор стандартного функционала, но чего-то всегда не хватает. Может автокомплитов а может тёмной темы. 😎 Долгое время я использовал DjangoSuit, но проект заглох на невыпущенной альфе 2й версии которая в Django3 и вовсе не поддерживается. Что же можно сегодня посоветовать? На сегодняшний день у меня два фаворита: 🚀 DjangoJET 🌎 сайт 🗄 репозиторий ▶️ видео Крутая и красивая админка с кучей плюшек. ▫️автокомплиты с AJAX подгрузкой ▫️темы ▫️дашборды ▫️респонсив ▫️кастомизация панелей прямо в админке Стоит денег для коммерческих продуктов. Для опенсорса бесплатно (AGPL)! 🎷Django Jazzmin 🗄репозиторий Не такая пафосная но от этого не менее крутая админка. ▫️полностью кастомизируется ▫️много готовых тем и возможность собрать свою прямо в админке ▫️Bootsrtap Model окна вместо всплывающих окон ▫️интегрирован Select2 ▫️респонсив Знаете еще крутые админки? Напишите в комментах! #django#libs

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #emnlp

当前筛选 #emnlp清除筛选

🎉 Нашу статью приняли на EMNLP 2025 в Main Track. 💪 Выводим распознавание жестовых языков на новый качественный уровень. В статье достигаем state-of-the-art🌿 на жестовых языках разных стран, включая в первую очередь русский жестовый язык (РЖЯ). Показываем, что качественный претрейн и предобработка — залог успеха. Спасибо авторам: @your_petros@ilyaovodov@nagadit@hukenovs@karinakvanchiani 📝Жестовый язык: похожее в непохожем и наоборот 📖Logos as a Well-Tempered Pre-train for Sign Language Recognition До встречи на конференции! #research#rsl#emnlp

BORSch покорил наши сердца Сегодня русскоязычное сообщество на EMNLP обсуждает работу BORSch, в которой авторы исследуют особенности знания мультимодальных моделей кухни постсоветского пространства. С этой целью они собрали мультимодальный датасет BORSch, включающий 1147 русскоязычных и 823 украиноязычных блюда, относящихся к странам постсоветского региона. Например: Откуда блюдо кывырма? + фото кывырмы Gold answer: Gagauzia (🇲🇩 Moldova) На примере BORSch авторы показывают, что даже передовые модели испытывают трудности при определении происхождения блюд из постсоветских стран — как в текстовой, так и в мультимодальной задаче Question Answering (QA): вместо правильного ответа они чаще отдают предпочтение стране, на языке которой был написан промпт. Вывод (ИМХО): когда используете LLM для личных целей, не забывайте включать функцию Search (искать в сети). Не мучайте моделей кывырмой и эчпочмаками, Гугл — наше всё. Хотя, подозреваю, что с происхождением блюд на разных языках тоже может возникать диссонанс. А работа и правда стоящая, особенно здорово, что с акцентом на постсовесткие языки. @mashkka_ds #llm#emnlp#новостисполей#трудовыебудни