Один из самых удобных способов записать данные это использование готовых форматов, такие как JSON или YAML.
Из плюсов такого подхода стоит отметить вот что:
🔸 готовый, повсеместно используемый и поддерживаемый формат
🔸 простой и понятный файл, удобочитаемый для человека
🔸 можно легко редактировать в любом текстовом редакторе без специальных программ и библиотек
Но есть и минусы
🔹 затраты времени при записи файла (кодирование данных в нужный формат строки)
🔹 затраты времени при чтении файла (декодирование данных в Python объекты)
🔹 размер файла увеличивается из-за разметки данных (скобки, запятые, переносы, отступы...)
🔹 перед записью все данные должны быть помещены в память в полном объёме (не всегда)
🔹 при чтении необходимо считать весь файл в память и только потом декодировать данные
Если нужно писать немного данных в несколько файлов, то затраты по времени не ощутимы. Обычно это файлы конфига или какие-либо метаданные. Это отличный вариант под такие задачи.
Есть и другой поход к записи файлов - это бинарные файлы. Используется, когда данных достаточно много и никто их не собирается читать глазками😳.
🔸 очень быстрая запись
🔸 чтение значительно быстрей чем JSON, YAML итд
🔸 размер файла значительно меньше, так как нет разметки
🔸 можно записывать данные по мере поступления не загружая всё в память
🔸 можно извлечь любую часть данных независимо
Из минусов
🔹 нужно определить свой формат записи данных (если не используете готовую спецификацию определённого формата)
🔹 не получится открыть файл и визуально понять что там записано, а для чтения файла потребуется знать его спецификацию.
🔹 не так-то просто создать такой файл без специальной библиотеки
В таком виде удобно записывать большой массив любых однородных данных. Например, мониторинг валютной биржи или кэшированная анимация 3D геометрии.
(Это не означает что нельзя записать данные разного типа, просто это будет не так удобно)
Представьте себе JPG-картинку. По сути это немного мета-информации и большой массив пикселей. Тоже самое со звуком или видео файлом. Поэтому, если вы попробуете открыть картинку в текстовом редакторе вы увидите что-то вроде такого
f15d cd29 a564 4578 ...
09e2 9bc4 a696 1253 ...
84e9 4de1 3b23 c24a ...
2534 5161 28e0 709d ...
...
Это и есть записанные байтики. И для их чтения требуется определённый софт который знает что с ними делать. Под каждый тип файла.
К чему это я? Читайте в следующем посте...
#tricks#basic
В NotebookLM завезли новый раздел — рекомендуемые записки.
Это такие заранее подготовленные AI-подборки по темам, где можно:
– почитать исходники,
– накидать вопросы,
– послушать аудиообзоры,
– или быстро пробежаться по Mind Map и уложить структуру в голове.
Честно говоря, подача материала стала куда сложнее. Если раньше это были просто страницы, форумы или лэндинги, то теперь всё ощущается как виртуальная книжная полка с кассетами, папками и фоторамками. С одной стороны, инфы больше и она разнообразней. С другой — взаимодействие стало длиннее.
Думаю, студентам такой формат зайдёт — можно учить темы интерактивно и с голосом. Лично я пока вижу это как инструмент либо для учёбы, либо для быстрой подготовки инфопака куда-то «в мир» за пределы NotebookLM.
😂 Не забывай репостить ага)
#NotebookLM | AcidCrunch
🔖NotebookLM: la mejor IA para prepararte para exámenes
NotebookLM de Google es una de las herramientas de inteligencia artificial más potentes para estudiar. Puedes cargar hasta 50 fuentes en un solo cuaderno: textos, PDFs, Google Docs, sitios web, archivos de audio o videos de YouTube. El modelo estructurará el contenido, explicará conceptos poco claros, destacará los puntos clave y lo convertirá todo en un formato fácil de digerir.
¿Qué puede hacer NotebookLM?
1️⃣Analizar todos tus materiales: libros, apuntes de clase, incluso esquemas escritos a mano, y responder preguntas con citas directas de tus fuentes.
2️⃣Crear mapas mentales: ¿Necesitas una visión general? Genera diagramas visuales que muestran las conexiones entre conceptos en tus archivos—útil tanto para repasar como para entender mejor.
3️⃣Crear guías de estudio: Con un clic, genera una hoja de referencia rápida, un glosario, preguntas frecuentes (FAQ) y un conjunto de preguntas prácticas.
4️⃣Convertir notas en un pódcast con dos anfitriones de IA—perfecto para quienes aprenden mejor escuchando.
📝Cómo sacarle el máximo provecho a NotebookLM
— Crea un cuaderno separado para cada tema. Esto hace que las sesiones de repaso sean más fáciles y organizadas.
— Usa múltiples formatos: texto, visuales y audio. Involucrar más sentidos ayuda a que el cerebro recuerde más rápido.
— Comparte cuadernos. La colaboración en tiempo real te permite comentar, editar y crear guías juntos. Estudiar en grupo es más rápido—¡y más divertido!
🔎 NotebookLM es gratuito y puedes usarlo aquí.También tiene una aplicación oficial paraiOS y Android.
¡Buena suerte con tus exámenes! 🍀
Más herramientas:
➡️Herramientas de IA gratuitas para estudiar
➡️Gamma: presentaciones con IA en un clic
#NotebookLM#Google@hiaimediaes
🔖 NotebookLM ahora genera tarjetas de estudio y cuestionarios
El servicio de inteligencia artificial de Google, enfocado en el aprendizaje, ha introducido nuevas funciones que ya están disponibles para todos los usuarios. Las tarjetas de estudio ayudan a reforzar temas en un formato simple de preguntas y respuestas, mientras que los cuestionarios te permiten poner a prueba tus conocimientos antes de los exámenes. Si lo necesitas, la IA puede proporcionar explicaciones detalladas para cualquier respuesta.
Cómo probarlo:
1️⃣ Abre NotebookLMy sube tus materiales: notas de clases, artículos o videos;
2️⃣ En el menú lateral derecho, selecciona Tarjetas de Estudio o Cuestionario;
3️⃣ Elige el número de preguntas y el nivel de dificultad.
☑️ Tus materiales estarán listos en minutos.
Además, NotebookLM puede generar podcasts en diferentes estilos y crear resúmenes en video a partir de tus fuentes.
➡️ Además de la versión web, hay aplicaciones disponibles para Android e iOS.
#manual#notebooklm@hiaimediaes
🤖NotebookLM прокачали под смартфоны
Гугл усилил мобильное приложение:
теперь оно превращает хаос в знания прямо у вас в руках.
Что теперь можно делать с телефоном:
📸 Сфоткать конспект или доску → получить готовую инфографику
🎤 Записать голос с лекции → превратить в структурированный текст
🧠 Расширить исследование одним тапом — ИИ добавит факты и связи
📊 Собрать презентацию без ноута
Идеально для учёбы, работы или когда внезапно гениальная мысль пришла в метро.
Качайте, и пусть ваш телефон работает вместо вас.
#NotebookLM#Google#нейросети#AI#образование
🎧 Топ кллаборация: NotebookLM × The Economist
Представьте: вы слушаете свежие экономические обзоры как обычный подкаст, но в любой момент можете *вклиниться в диалог*, задать вопрос или высказать своё мнение.
💡 Это не просто чтение — это интерактивный диалог с материалом.
Именно такой сценарий реализован в новом AI-ноутбуке *The World Ahead 2025* от Google и *The Economist*.
Отличный пример того, как может выглядеть будущее персонализированной аналитики и медиа.
🔗 Попробовать можно здесь:
https://notebooklm.google.com/notebook/5881d15d-7b82-4002-8613-df59b6eece4c
@ai_machinelearning_big_data
#notebooklm#ml#ai#genai
📓🦙NotebookLlama —Практически полный функционал NotebookLM — в опенсорсе.
Особенности:
✔️ Создаёт базу знаний из документов — с точным разбором через LlamaCloud
✔️ Автоматически пишет резюме и строит mind map-графы
✔️ Позволяет генерировать подкасты (работает на базе ElevenLabs)
✔️ Позволяет вести чат с агентом по документам
✔️ Метрики и аналитика через opentelemetry
🛠 Всё в открытом репо — можешь форкать, кастомизировать, заменять компоненты под себя.
Установка:
git clone https://github.com/run-llama/notebookllama
▪GitHub: https://github.com/run-llama/notebookllama
▪Попробовать в LlamaCloud: https://cloud.llamaindex.ai
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#opensource#NotebookLM