⌨️ Учимся писать графический интерфейс на Python
Плейлист из 11 видео, по которым вы научитесь работать со всеми базовыми компонентами десктоп интерфейса. Использовать вы будете Python и библиотеку для работы с интерфейсом Qt5.
1. Программа для скачивания видео с YouTube
[6:30]
2. Удалённый рабочий стол
[21:22]
3. Чат с графическим интерфейсом
[22:47]
4. Создаём форму для регистрации
[9:01]
5. Распознавание речи с графическим интерфейсом
[22:47]
6. Работа с буфером обмена
[4:03]
#python#ui
6 июня отмечают День русского языка. Это отличный повод вспомнить о творчестве русских поэтов и писателей🤓
Делюсь подборкой материалов, для которых провела работу по анализу текстов, нашла дополнительную фактуру и собрала результаты в единую историю:
1) Песни Виктора Цоя: моя первая подобная инфографика, которую делала еще стажером, недавно освоившим python. Было одновременно страшно и интересно😄
2) Песни Владимира Высоцкого: попыталась уместить все-все интересные факты. Получилось плотно и насыщенно (возможно, слишком)🤔
3) Визуальное и текстовое творчество Вознесенского: благодаря помощи Центра Вознесенкого удалось охватить и сравнить сразу два вида творчества❤️
4) Поэзия Владимира Маяковского: придумалась цветовая кодировка уникальных для периода слов в облаках (уверена, такое уже делали, но раньше не сообразила)☁️
5) Дневики Льва Толстого: пугал объем текстов (целая жизнь!), но все получилось💪
6) Басни Ивана Крылова: пришлось собирать данные вручную (спасибо Крылову, что практически все басни очень короткие). Открыла для себя новый тип визуализации пересечений множеств — UpSet Plot💡
Каждый проект — маленькое личное открытие. Надеюсь, эта коллекция будет и дальше пополняться🤞
#датавиз#инфографика#рабочее#python
Sezyapsizlarmi?
O‘zbek dizaynerlar orasida “Figma davri tugadi”, “UX/UI o‘ldi”, “endi Claude bilan project qilyapman” degan gaplar ko‘payib qoldi, ayniqsa LinkedIn’da...
Ha, AI’dan foydalanib ishni tezroq bajarish yaxshi. Lekin prompt yozib dizayn chiqarishning o‘zi “proektni muvaffaqiyatli yopdim” degani bo‘lsa, unda bu UX dizayner uchun qanchalik to‘g‘ri yondashuv?
Shundan kelib chiqadiki, oldin ham faqat UI’dan nariga o‘tmagan dizaynerlar endi prompt yordamida dizayn chiqarib, o‘zlarini UX/UI dizayner deb ko‘rsatayotgandek tuyuladi...
Qani unda:
— User interviewlar?
— Problem discovery va problem framing?
— User persona va empathy mapping?
— Customer journey map?
— JTBD (Jobs To Be Done) tahlili?
— Hypothesis qo‘yish va validation?
— Usability testing?
— A/B testing va conversion optimizatsiya?
— Data-driven decision making?
— UX metrics (retention, activation, churn) bilan ishlash?
Yoki shunchaki prompt yozib, chiqqan UI’ni “yechim” deb sotishyaptimi?!
Shunaqa qilib, aslida kim UX dizayner, kim faqat UI chizuvchi ekani bilinib qolyapti.
Xullas, AI’dan samarali foydalanish juda yaxshi. Lekin, faqatgina UI’da “sakrab yurish” bilan product hal bo‘lib qolmaydi, bunda esa UX jarayonlari juda muhim...
@suxrobblog
#AI#dizayner#UI#UX
Illustration express more information than text, and people like illustration more than text. They usually notice the illustration first.
Properly used illustration can make people like your product more, and enhance your product's accessibility.
#Telegram#Chrome#UI
Можно ли использовать ChatGPT для создания дизайна пользовательского интерфейса? Да!
Разработчик подробно рассказал как с помощью ChatGPT делал дизайн проекта, какие запросы писал и важные аспекты!
Подробности тут (перевод на русский), оригинал тут
#ai#ui#chatgpt
👀 Релиз SAM 3.1 - одной из самых сильных open-source моделей для компьютерного зрения.
Модель понимает, что происходит на изображении или видео, и умеет находить объекты по текстовому описанию. Можно буквально написать «человек в красной футболке» и она найдёт нужных людей.
Работает не только с картинками, но и с видео. Объект можно задать один раз, и дальше модель будет отслеживать его между кадрами.
Ключевая идея - open-vocabulary. Модель не ограничена фиксированными классами, как старые системы. Она оперирует огромным количеством понятий и может находить практически любые объекты.
Ещё важный момент можно комбинировать способы управления: текст, клики, рамки, маски. Это даёт гораздо больше контроля и точности.
Под капотом новая архитектура, где отдельно решаются задачи поиска объектов и их отслеживания. За счёт этого модель лучше различает похожие вещи и стабильнее работает на видео.
В репозитории уже есть всё для старта: готовые веса, код, примеры и ноутбуки.
По факту это уже не просто инструмент для разметки, а полноценный vision-движок, который можно встраивать в реальные продукты от аналитики видео до автоматизации разметки данных.
Теперь модель может отслеживать до 16 объектов за один проход.
С multiplexing все объекты обрабатываются одновременно:
• меньше лишних вычислений
• нет узких мест по памяти
Результат: скорость обработки видео увеличивается примерно в 2 раза
с 16 до 32 FPS на одном NVIDIA H100!
На новом бенчмарке SA-CO, который включает 270 тысяч уникальных концептов, SAM 3 достигает 75–80% от уровня человека.
https://github.com/facebookresearch/sam3
@ai_machinelearning_big_data
#ai#ml#llm#cv#python