Раньше на курсах была проверка домашних заданий и
фитбек. Теперь, по понятным причинам, я не смогу это поддерживать в том же объёме.
Чтобы вам не учится в сферическом вакууме, я сделал для вас площадку для общения. А точней две!
Там вы сможете помогать друг другу, ведь старые студенты тоже подтянутся, за что я буду им очень благодарен.
Я тоже буду отвечать на ваши вопросы по возможности.
Основная площадка:
➡️Discord Сервер
Запасной вариант:
➡️Telegram Чат
👍 Вход свободный, все чаты открыты.
🤬 Никакой политики и токсичности! Только по делу!
💣 Нарушителей банить буду резко и с размаху!
📌@pythonotes
#offtop
Совсем лайтовая статья для новичков "10 главных конструкций языка R".
Содержание:
- Комментарии
- Переменные и векторы
- Внешние модули
- Ввод и вывод
- Присваивание и сравнение
- Условный оператор if
- Цикл for
- Функции
- Классы, методы и объекты
#статьи
#easy
#Easy#Credit#T#i#ch#nh#s
Join the Easy Credit - Tài chính số beta on ✈️#TestFlight
🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/B8XYxOWV
Shared by Dimitri
#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm
UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles.
https://github.com/OpenBMB/UltraRAG