Найти похожее

#python#dataEngineering 📃 Amazon Web Services in Action Description Master essential best practices for deploying and managing applications on Amazon Web Services. This revised bestseller is packed with techniques for building highly available and scalable architectures and automating deployment with Infrastructure as Code. ⚖️1.7 GB 🔗Enlace ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

#Automation#python 🐍 Using Python for Automation Learn how to automate repetitive tasks using Python. 🗣 Sam Pettus 📆 2019-11-01 ⌚️56m 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

⚡️Инноцифра представила свою платформу в РАНХиГС В Президентской академии прошёл научный конгресс в рамках университетской премии «Гравитация». Генеральный директор Инноцифры Сергей Мясников стал экспертом одной из сессий. Он представил студентам и экспертам платформу «Филин», которая предлагает инновационные решения для образовательного процесса, основанные на искусственном интеллекте. Сергей подчеркнул возможность разработки адаптироваться к индивидуальным потребностям каждого студента и помогать им в учебе. 🔍 Участники проявили большой интерес к платформе. Сергей Мясников ответил на множество вопросов и поделился намерением развивать партнёрство с университетами и образовательными учреждениями. Представители Минобрнауки России на сессии обсудили возможность внедрения этой платформы в учебный процесс и преимущества персонализированного обучения для каждого студента. #ИИ#нейросети#Инноцифра#IT#РАНХиГС

✨The STAR method is a powerful technique used to answer behavioral interview questions effectively. It helps structure responses by focusing on Situation, Task, Action, and Result. For analytics professionals, using the STAR method ensures that you demonstrate your problem-solving abilities, technical skills, and business acumen in a clear and concise way. Here’s how the STAR method works, tailored for an analytics interview: 📍 1. Situation Describe the context or challenge you faced. For analysts, this might be related to data challenges, business processes, or system inefficiencies. Be specific about the setting, whether it was a project, a recurring task, or a special initiative. Example: “At my previous role as a data analyst at XYZ Company, we were experiencing a high churn rate among our subscription customers. This was a critical issue because it directly impacted revenue.”* 📍 2. Task Explain the responsibilities you had or the goals you needed to achieve in that situation. In analytics, this usually revolves around diagnosing the problem, designing experiments, or conducting data analysis. Example: “I was tasked with identifying the factors contributing to customer churn and providing actionable insights to the marketing team to help them improve retention.”* 📍 3. Action Detail the specific actions you took to address the problem. Be sure to mention any tools, software, or methodologies you used (e.g., SQL, Python, data #visualization tools, #statistical#models). This is your opportunity to showcase your technical expertise and approach to problem-solving. Example: “I collected and analyzed customer data using #SQL to extract key trends. I then used #Python for data cleaning and statistical analysis, focusing on engagement metrics, product usage patterns, and customer feedback. I also collaborated with the marketing and product teams to understand business priorities.”* 📍 4. Result Highlight the outcome of your actions, especially any measurable impact. Quantify your results if possible, as this demonstrates your effectiveness as an analyst. Show how your analysis directly influenced business decisions or outcomes. Example: “As a result of my analysis, we discovered that customers were disengaging due to a lack of certain product features. My insights led to a targeted marketing campaign and product improvements, reducing churn by 15% over the next quarter.”* Example STAR Answer for an Analytics Interview Question: Question: *"Tell me about a time you used data to solve a business problem."* Answer (STAR format): 🔻*S*: “At my previous company, our sales team was struggling with inconsistent performance, and management wasn’t sure which factors were driving the variance.” 🔻*T*: “I was assigned the task of conducting a detailed analysis to identify key drivers of sales performance and propose data-driven recommendations.” 🔻*A*: “I began by collecting sales data over the past year and segmented it by region, product line, and sales representative. I then used Python for #statistical#analysis and developed a regression model to determine the key factors influencing sales outcomes. I also visualized the data using #Tableau to present the findings to non-technical stakeholders.” 🔻*R*: “The analysis revealed that product mix and regional seasonality were significant contributors to the variability. Based on my findings, the company adjusted their sales strategy, leading to a 20% increase in sales efficiency in the next quarter.” Hope this helps you 😊

Как GPT-5 «ускоряет науку»: что показали эксперименты OpenAI Опубликовано исследование «Early science acceleration experiments with GPT-5», проведенное OpenAI совместно с учёными из Оксфорда, Кембриджа, MIT и других ведущих университетов и лабораторий. Цель – понять, может ли модель GPT-5 реально ускорить научные исследования: помочь с поиском по научной литературе, сгенерировать идеи, упростить вычисления, предложить доказательства и сформулировать гипотезы. В публикации описаны кейсы из разных дисциплин: математика, физика, биология, информатика, материаловедение, астрономия. 🙂Что смог сделать GPT-5? Биология. Кейс, который действительно впечатляет. GPT-5 Pro объяснил полученные в ходе одного из экспериментов неожиданные изменения имунных клеток: ученые несколько лет не могли объяснить эти результаты. Модель проанализировала неопубликованную диаграмму, предложила возможный механизм, а затем – эксперимент, который подтвердил гипотезу. Математика. В статье описаны несколько независимых математических задач. Один из кейсов – решение задачи из списка Эрдёша №848. Исследователи подошли к разгадке, но застопорились на последнем шаге. GPT-5 предложил тонкую идею: показать, как нечётные числа нарушают ожидаемый шаблон поведения. Зацепившись за эту подсказку, молодые ученые смогли завершить доказательство. В другом случае GPT-5 Pro «закрыла» задачу Эрдёша №339 не за счёт оригинального прорыва, а благодаря сверхэффективному поиску по литературе. Теория оптимизации. Модель помогла переосмыслить шаги в доказательстве теоремы о поведении градиентного спуска, вывела усиленное условие с оригинальным доказательством, отличным от авторского. Ученые проверили вручную: решение корректно. Физика и другие области. GPT-5 помогал упростить вычисления, предложить аналогии или симметрии, сделать рабочие процессы моделирования проще. 🙂Что еще важно? GPT-5 – «супербиблиотекарь»: модель часто находила междисциплинарные связи, работы на других языках или малоизвестные статьи, которые исследователи вполне могли пропустить (возможно, для десятков проблем, о которых вы размышляете, уже найдены доказательства, просто их нелегко найти вручную) Получается, GPT-5 уже умеет не просто искать и пересказывать, а предлагать новые, нестандартные идеи, которые иногда приводят к верифицируемым результатам. Здесь можно ознакомиться со статьей и изучить примеры чатов исследователей с ChatGPT. Убеждаемся в том, что успех часто зависит от подхода – от того, насколько грамотно ученый формулирует задачу, разбивает на части, задает контекст. #llm#нейросети#Наука#исследования#openai

Смотрится прикольно. Надо тоже купить набор #lego ))) "Я воссоздал ФОРМУЛУ-1 с помощью машин LEGO F1! Игрушечная фотография Как это сделано?" #засценой#newsfidllercom#видео#фотография

#вакансия#python#cv#ml#fulltime#remote#удалённо#datascience Python-разработчик (Computer Vision) от 200 000 до 300 000 ₽ на руки Требуемый опыт работы: 3–6 лет Полная занятость, полный день Мы в Megainsight разрабатываем коробочную систему рекомендаций на основе видеопотоков в реальном времени с различными алгоритмами обнаружения и распознавания для анализа автомобилей, людей и очередей в розничной торговле. Это продуктовое решение. - Вам необходимо быстро погрузиться в текущий этап проекта системы видеоаналитики и взяться за реализацию блока бизнес-логики – обработки и синхронизации событий на основе видеоданных; - Мы ожидаем от кандидата решения задач по интеграции бизнес-логики с блоком компьютерного зрения; - Осуществлять проектирование и внедрение сервисов, их взаимодействие; - Проектирование архитектуры и серверной реализации решения; Требования: - Язык программирования – Python; - Опыт написания кода в коммерческой среде; - Опыт межсервисного взаимодействия, знание механизмов синхронизации; - Опыт работы с реляционными хранилищами данных (PostgreSQL, ClickHouse); - Опыт работы с Linux, Docker и Git/Gitlab; - Английский – чтение технической литературы и научных статей; - Способность прогнозировать и балансировать долгосрочное стратегическое проектирование и краткосрочные тактические решения; - Самоорганизованность и инициативность, опыт оформления проведенных экспериментов и результатов работы. Будет преимуществом: - Знакомство с фреймворками для задач компьютерного зрения: Pytorch/Keras/Tensorflow, OpenCV; - Реализация проектов Computer Vision от сбора данных до внедрения в производство; Перспективы и возможности: - Наша компания активно развивает глобальное направления в Европе, Латинской Америке и на Ближнем Востоке. Это возможность для вас получить международный проектный опыт. - Есть возможность релокации и работы в других странах. - Работа предполагает удаленный формат, при этом мы гарантируем полное оформление в соответветствии с трудовым законодательсвом страны нахождения. Контакты: Дмитрий Брунеткин, [email protected]

#3D#анимация#видео Можно создать вот такой чудесный ролик под ваши задачи 😍 Собрать весь цикл приготовления именно вашего продукта можно в нашем боте. В посте сверху есть промпт , просто прописывайте детали и наслаждайтесь результатом. Перед анимацией создайте генерацию с изображением вашего товара в стилизации мини поваров. Промпт можно найти в категории «Для ваших товаров»—>мини повара. Затем стилизуете, сохраняете изображение и создаете анимацию. Анимация мини поваров Промпт всегда можно найти в приложении Изображения/Фото -> Анимация -> Анимация мини поваров -> загружаем свое фото-> стилизуем Будем рады вашей реакции ♥️🔥👍🏻 🚀 Открыть в приложении 🤖 Открыть бот

🇩🇿🇩🇿🇩🇿Алжирское уличное искусство ✨❤️ #Алжир#видео#АлжирИскусство#АлжирскаяМузыка#ЖивописныйАлжир#Искусство

👆👆👆 Друзья, рекомендую вам посмотреть репортаж военкора волонтёрской группы «Шторм», который побывал в Марьинке. Он пообщался с командиром и бойцами батальона, освобождавшего город, где по-прежнему неспокойно. 🎬 Этот фильм – уникальная возможность увидеть реальную картину событий глазами тех, кто сражается за наших людей, за Русский мир, за Россию. Рекомендую к просмотру: Марьинка. 150 дивизия #видео#СВО#Марьинка#герои Подписаться на ТГ-канал Сергея Миронова 📱

🐍 OpenAI 宣布收购 Python 工具商 Astral，强化 Codex 全栈开发能力 OpenAI 宣布将收购 Astral，后者是 Python 生态中最受欢迎的开发工具公司，旗下产品包括包管理器 uv、代码检查器 Ruff 和类型检查器 ty。交易完成后，Astral 团队将加入 OpenAI Codex 团队，持续推进开源工具开发，并深度融入 Codex 的 AI Agent 工作流。 📌 核心信息 - Astral 是 Python 生态的明星工具公司，产品全部以 Rust 编写，速度比同类快 10-100 倍 - uv：替代 pip/poetry/pyenv 的超快包管理器 - Ruff：替代 Flake8/Black 的超快 linter + formatter - ty：替代 mypy/Pyright 的超快类型检查器（2025 年 12 月进入 Beta） - 另有 pyx 包注册中心（2025 年 8 月 Beta） - 创始人 Charlie Marsh，此前以 Ruff 起家，Accel 领投种子轮 400 万美元 - 交易需经监管审批，完成前双方保持独立运营 ⚙️ 战略意图 - Codex 目标从「AI 写代码」升级为「参与完整开发生命周期」——规划变更、修改代码库、运行工具、验证结果、维护软件 - Astral 工具直接嵌入开发工作流，收购后 AI Agent 可更深度操作开发者日常依赖的工具链 - OpenAI 承诺交易完成后继续支持 Astral 开源项目 - Codex Lead Thibault Sottiaux：「将 Astral 的专业能力和生态引入 OpenAI，加速 Codex 成为能跨越整个软件开发生命周期的 Agent」 📊 Codex 最新数据 - 周活跃用户超 200 万（年初至今 3 倍增长） - 使用量（token 计）增长 5 倍 - 企业客户包括 Cisco、Nvidia、Ramp、Rakuten、Harvey 🔙 OpenAI 近期收购动态 - 2025-10：收购 Sky（macOS 自然语言交互），整合进 ChatGPT - 2026-03-09：宣布收购 Promptfoo（AI 安全测试平台），整合进 OpenAI Frontier - 2026-03-19：宣布收购 Astral（Python 工具链），整合进 Codex - 三次收购清晰指向同一战略：通过收购补齐 AI 产品矩阵的工具链短板 🏢 背景 - Python 已成为 AI、数据科学、后端系统的主力语言，Astral 工具被数百万开发者使用 - OpenAI 正将 Codex 定位为企业级 AI Agent 平台的入口，从编程延伸到更广泛的专业工作 - 此次收购是 OpenAI 两周内的第二笔（继 Promptfoo 之后），收购节奏明显加快 来源：https://openai.com/index/openai-to-acquire-astral/ #OpenAI#Codex#Astral#Python#开源#收购

🧠Google представила EmbeddingGemma: 308M on-device модель эмбеддингов с SOTA-качеством EmbeddingGemma — открытая модель эмбеддингов на базе Gemma 3, чья главная фишка — размер и универсальность. При всего 308M параметров она показывает SOTA-метрики в классе до 500М, поддерживает 100+ языков и специально оптимизирована для локального запуска (on-device). С квантизацией модели достаточно ~200 МБ ОЗУ, так что её реально держать прямо на ноутбуке или смартфоне. Источник: Google Developers Blog. Это приватный RAG и семантический поиск без Интернета. И генерация векторов, и сам поиск выполняются на устройстве, что делает систему быстрее, дешевле и безопаснее — данные не покидают ваше окружение. Ещё одна сильная сторона — настраиваемая размерность эмбеддингов (от 768 до 128): это реализовано через Matryoshka Representation Learning — модель устроена «матрёшкой», внутри есть самодостаточные меньшие представления, и переключение между ними на лету меняет размер выходного вектора. Где попробовать и как интегрировать: 🟡Sentence-Transformers (гайд от Google) — генерация/тонкая настройка: https://ai.google.dev/gemma/docs/embeddinggemma/fine-tuning-embeddinggemma-with-sentence-transformers 🟡llama.cpp (GGUF/CPU/GPU): https://huggingface.co/collections/ggml-org/embeddinggemma-300m-68b2a87d78ca52408f7918f3 🟡MLX (Apple Silicon): https://huggingface.co/collections/mlx-community/embeddinggemma-68b9a55aac55466fbd514f7c 🟡Ollama (локальный рантайм): https://ollama.com/library/embeddinggemma 🟡LiteRT: https://huggingface.co/litert-community/embeddinggemma-300m 🟡transformers.js (в браузере), LM Studio: https://lmstudio.ai/models/google/embedding-gemma-300m 🟡Weaviate (рецепт интеграции): https://github.com/weaviate/recipes/blob/main/weaviate-features/model-providers/google/similarity_search_gemma_embeddings_transformers.ipynb 🟡Cloudflare Workers AI: https://developers.cloudflare.com/workers-ai/models/embeddinggemma-300m/ 🟡 Поддержка в LlamaIndex и LangChain уже доступна. 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости#gemini#полезности