TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #421 · 23 мар.
Мы используем Makefile думая, что нет альтернатив, что это стандарт и всё такое. Но make это не запускалка команд, а система сборки. Мы фактически используем его не по назначению. И на самом деле альтернатива есть! Некоторое время назад я открыл для себя прекрасный инструмент - just. Он решает все проблемы make. just - это не система сборки как make, это именно исполнитель команд! Больше никаких Phony Targets и табуляций, привет нормальный синтаксис и передача аргументов!!! 😎 ⭐️Что умеет just: ✅ Автодокументирование команд Не нужно делать отдельную команду с докой, просто добавь комментарий # команда сборки build: ... $ just --list Available recipes: build # команда сборки Команда с именем default запускается по умолчанию если не указано другое, так что я обычно делаю так: default: just --list Теперь просто выполняем just и получаем доку из текущего файла. ✅ Удобная работа с переменными окружения # загрузить из .env set dotenv-load # глобальная переменная export PYTHONPATH := "./src" # переменная для команды test $TESTUNG="true": pytest ✅ Передача аргументов build target: @echo 'Build {{target}}...' команда запуска $ just build dev # Build dev... ✅ Выбор интерпретатора прямо в команде Пример с инлайн-скриптом на python: system: #!/usr/bin/env python3 import platform print(platform.system()) Эта же функция позволит выполнить скрипт как одну команду вместо перезапуска шела для каждой строки foo: #!/usr/bin/env sh for file in ls .; do echo $file done ✅ Выполнение команды в определенной директории. Можно указать как релятивный путь так и абсолютный [working-directory: 'backend'] build: docker compose build Также можно задать рабочую директорию глобально Там еще много интересного: - поддержка функций - автокомплиты и интеграции - экспрешены - алиасы команд - группировка команд - альтернативы команды под разные ОС - импорт других just-файлов - цветной вывод - ... и другие штуковины! Так что вперёд - ➡️ читать доку! Репозиторий: ➡️https://github.com/casey/just Статья: ➡️https://www.chicks.net/reference/file_formats/just/ ЗЫ. Кажется, на Makefile я уже не вернусь) #tools
Hashtags
Пребарај: #bioacoustics
@interesting_planet_facts · Post #1180 · 31.12.2025 г., 22:11
🌎 Sperm whales use a form of vocal “click” codes called codas to communicate within social groups. Each group has its own dialect of codas, with some sequences unique to specific clans. Adult whales use these patterns to maintain social bonds—individuals can be identified by their group’s coda “accent.” ✨ #whale⚡#communication⚡#animalbehavior⚡#bioacoustics 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels
@ai_machinelearning_big_data · Post #8288 · 16.08.2025 г., 12:01
🎧 Perch 2.0 — AI, который слушает природу и спасает вымирающие виды. DeepMind выпустили Perch 2.0 — компактную supervised-модель для биоакустики. Без миллиардов параметров, без сложного self-supervised обучения — просто аккуратная модель, которая побила все бенчмарки и уже работает в полевых исследованиях. 🌱 Почему это важно Звуки природы — это источник данных о биоразнообразии. По аудиозаписям можно понять: - какие животные живут в лесу, - сколько их, - размножаются ли они, - не вытесняются ли они человеком. Но расшифровка аудио — адский труд: в одном часе записи из тропиков десятки накладывающихся голосов. 🐦Что умеет Perch 2.0 Perch 2.0 — универсальный эмбеддер для звуков животных. Берёт 5 секунд аудио → выдаёт вектор, с которым можно: - находить похожие записи, - кластеризовать звуки, - обучать простой классификатор для новых видов (few-shot). ⚡ Работает без GPU и без дообучения. 🛠 Архитектура - Основa: EfficientNet-B3 (12M параметров). - Три головы: 1. Классификация ~15k видов. 2. Прототипная — создаёт семантические логиты для distillation. 3. Source prediction — угадывает источник записи. - Обучение в два шага: 1. Прототипная голова учится сама. 2. Её логиты становятся soft-label’ами для основной (**self-distillation**). 📊 Результаты - SOTA на BirdSet и BEANS (ROC-AUC, mAP). - Отличная переносимость на морских данных (киты, дельфины), которых почти не было в тренировке. - Всё это — без fine-tuning, только фиксированные эмбеддинги. Главный вывод Perch 2.0 показывает, что: 🟢 качественная разметка, 🟢 простая архитектура, 🟢 чёткая постановка задачи могут быть важнее, чем «бесконечные параметры» и сложные LLM. 🌍 Что это меняет - Биологам — быстрый анализ джунглей Бразилии или рифов без написания своих моделей. - ML-инженерам — наглядный пример, как обучать компактные сети без потери качества. - Исследователям — напоминание: не всегда нужен GPT-4, чтобы сделать полезный инструмент. 🟠Github: https://github.com/google-research/perch-hoplite 🟠Подробнее: https://deepmind.google/discover/blog/how-ai-is-helping-advance-the-science-of-bioacoustics-to-save-endangered-species/ 🟠Статья: http://arxiv.org/abs/2508.04665 @ai_machinelearning_big_data #DeepMind#AI#Bioacoustics#MachineLearning#Perch#Ecology