TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3246 · 24 сент.

​🧑‍🏫Изучаем популярный на собеседованиях алгоритм — [31:22] Ни для кого не секрет, что знание алгоритмов — очень важная вещь для успешного прохождения технического собеседование в большую часть IT-компаний (особенно таких, как Яндекс или Google). При этом нередко на собеседованиях бывают задачи, где поступают некоторые запросы на отрезке. Например, запросы на сумму. С одной стороны, любому новичку в программировании будет очевидно, как с этим справиться: просто пройтись по отрезку и посчитать сумму элементов на нём. Но зачастую — это не то, чего ждут от собеседуемого. Чаще ожидают решение, которое может отвечать на каждый вопрос "моментально" (для тех, кто знаком с обозначениями, за O(1) времени). В этом небольшом видео автор понятным языком расскажет, как просто и эффективно можно обрабатывать такие запросы. #алгоритмы#собеседование

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #image23

当前筛选 #image23清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #381 · 04.09.2023, 21:57

​​IMAGE'23 и генерация моделей по подсказке Всем привет! Пропал-пропал, был на конференции IMAGE'23. Это такая огромная, на тысяч 6-7 человек, геотехническая конференция в Хьюстоне для специалистов в области геонаук, полезных ископаемых и (уже) декарбонизации. Самые большие секции были посвящены машинному обучению в геонауках. На одной из них я показал наши эксперименты в области Генеративного ИИ (Generative AI), а именно первые наброски того как можно генерировать реалистичные геологические\сейсмические модели с помощью семантически понятного текста. Типа говоришь "йоу, модель, сделай мне низкочастотный сейсмический разрез с двумя сбросовыми разломами в восточной части и добавь немного шума". И на выходе получаешь реалистичный сейсмический разрез удовлетворяющий твоему описанию, или получаешь сразу несколько разных разрезов, ведь генерация стохастическая. Использовали мы немного модифицированную версию знаменитой нейронки Dalle-E2 от Open AI, которую обучили с нуля. Точнее три ее компонента: ✅CLIP - для семантической связи между текстом и изображением(моделью) и преобразования последнего в векторное представление; ✅ Diffusion Prior - для стохастической генерации текстовых векторных представлений в текстовые представления изображения(модели) и ✅ Decoder - для стохастической генерации самих изображений(моделей) из их векторного представления. Последняя нейроночка использует диффузионную модель. Получилось неплохо! На второй картинке пример моделей, которые сгенерировались по соответствующей подсказке. Конечно отправлять в продакшн еще рановато, но идея, кажется, работает не только на кошечках и собачках. #Image23#conference#ML#AI#subsurface