Маркетолог-аналитик
Приветствую, в этом цикле статей постараюсь описать разработку собственного сетевого устройства и поделиться своими мыслями, набитыми шишками и конечно же опытом. Цикл статей будет охватывать временной период порядка 1.5 лет неторопливой разработки.
Да-да, это именно разработка собственного роутера, не простой допил уже имеющегося и переупаковка в другой корпус. Отнюдь! Схема, печатная плата, пайка – всё сделаем сами и защитим диплом. Заинтересовал?
Все началось с того, что лет десять назад сделал товарищу динамические ангельские глазки на его автомобиль. И с тех пор каждый уважающий себя владелец BMW считал своим долгом написать мне в какую-нибудь соц сеть и спросить: за сколько денег я готов сделать аналогичное на его авто. На тот момент еще не было в ходу светодиодов с чипом WS2812, по этому схема получилась не очень удобная, и выкладывать ее я не видел смысла. Если я сам не готов повторить, то кто-нибудь другой точно не станет этого делать.
Модель T5 – это нейросеть, которая уже обучена хорошо понимать и генерировать текст, и которую можно дообучить на собственную задачу, будь то перевод, суммаризация текстов, или генерация ответа чат-бота.
В этом посте я рассказываю про первую многозадачную модель T5 для русского языка и показываю, как её можно обучить на новой задаче.
Зачем людям ранее был нужен VPN (кроме мошенников конечно) - чтоб ходить на Linkedin и обходить всякие разные запреты РКН.
Когда ввели санкции и некоторые сайты перекрасились в сине-желтый цвет, то многие по старой памяти подумали - включим VPN и всё сразу станет как раньше, разве что русские сайты начнут открываться на 50мс медленнее.
Но не тут-то было. Вместе с перекраской сайтов, началась волна DDoS и хакерских атак на различные сервисы в РФ. В итоге, российские сайты закрылись от остального интернета. И с VPN стало очень некомфортно - хочешь пользоваться Terraform или там MatterMost скачать - включаешь VPN и сразу же не можешь сходить ни на Ozon ни на Госуслуги.
Интернет разделился на InnerNet и OuterNet.
Автоматическое перефразирование текстов может быть полезно в куче задач, от рерайтинга текстов до аугментации данных. В этой статье я собрал русскоязычные корпуса и модели парафраз, а также попробовал создать собственный корпус, обучить свою модель для перефразирования, и собрать набор автоматических метрик для оценки их качества.
В итоге оказалось, что модель для перевода перефразирует лучше, чем специализированные модели. Но, по крайней мере, стало более понятно, чего вообще от автоматического перефразирования можно хотеть и ожидать.
В сфере автоматизации тестирования происходят изменения. Компании под давлением набирающей обороты цифровизации стремятся ускорять релизы продуктов, чтобы не отставать от своих коллег по рынку. Однако ускорение без качественных противодействующих сил увеличивает общий долг, что в конечном итоге замедляет компании. Вот где автоматизация тестирования еще более важна, чем раньше. В статье поговорим об основных изменениях на рынке автоматизированного тестирования, знания которых поможет принимать наилучшие решения.
Цель: открыть заблокированные провайдером сайты;
Примерное время: 30 минут;
Стоимость: бесплатно;
Что надо делать: нажимать кнопки, копировать и вставлять текст, читать простые слова на английском.
Project V - набор инструментов, которые помогут обойти замедление или полную блокировку сайтов. Он разработан азиатскими гениями для обхода великого китайского фаервола.
Поговорим о том, как при наличии небольшого количества времени и навыков построить мультимедийный комбайн с дополнительными возможностями домашнего сервера на базе Kubuntu 20.04 и KODI, способного работать 24/7/365.
Часть первая
Данная статья не предполагает каких-то заумных и крайне неочевидных советов по написанию и проверке технической документации. Многие из перечисленных «советов» многим покажутся очевидными, но из раза в раз, анализируя документацию наших пользователей, мы сталкиваемся с одними и теми же банальными ошибками, которые чаще всего происходят из-за фактора «забыл». Так что данный пост можно расценить как памятку не техническому писателю.
Приятного чтения
В текущей ситуации многие компании столкнулись с невозможностью использовать импортное программное обеспечение, в том числе для видеоконференций и обучения. Мы представляем несколько отечественных продуктов ВКС, которые можно развернуть в собственной инфраструктуре и обеспечить замену импортного ПО, сохраняя удалённую коммуникацию и бизнес-процессы в организации в привычном режиме. Речь идёт о временной лицензии, но сейчас для кого-то это может стать единственным вариантом в этот непростой период.
Мы, со своей стороны, обеспечим посильную поддержку в установке и настройке решений ВКС, а также в предоставлении бесплатных демо-лицензий, которые обеспечат полный функционал в рамках отведённого периода.
В данной статье мы будем рассматривать два варианта on-premise решений:
- IVA
- VINTEO
Все эти продукты неоднократно были описаны и продемонстрированы на Хабре, но сейчас важно определиться с позиционированием каждого из них, чтобы подобрать оптимальное решение для Вас в качестве замены текущей импортной системы видеоконференцсвязи (ВКС).
Рассмотрим не только функциональные отличия, но и особенности лицензирования для возможной перспективы коммерческого использования.
Моделированием нейронных сетей сейчас никого уже не удивить. На практике для бизнеса создаются различные модели нейронных сетей, которые выполняют конкретную узкую задачу.
Что же такое Сильный искусственный интеллект (СИИ) ?
Где зарождается мысль ? И как вообще мы доходим от внешних сенсоров организма человека до самой мысли в его голове ?
Что нужно сделать с СИИ, чтобы он в последствии не стал менять мир под себя, как это делает человек? Т.е. как не создать себе конкурента, а создать себе помощника ?
Продолжаю делиться своим опытом погружения в мир генарта и nft, на этот раз при помощи генеративных грибов. Для тех кто не совсем в теме хотя бы одного из этих слов, предлагаю сначала посмотреть мою предыдущую публикацию, а в этой статье я постараюсь больше сосредоточиться не на философии того, что вообще происходит, а на технической реализации процедурной 3д графики в three js.
Наша команда на протяжении более пяти лет разрабатывает продукты для здравоохранения с использованием технологий искусственного интеллекта, а точнее, мы учим нейронные сети находить на медицинских снимках патологии, которые зачастую едва различимы для человеческого глаза. Мы много общаемся с журналистами и обнаружили, что зачастую они даже примерно не понимают, кто такой этот искусственный интеллект. Это нормально, они и не должны - у каждого своя работа. А мы решили просто и понятно рассказать, что такое ИИ, как мы его обучаем и что получаем на выходе.
Зачастую получаю запросы в формате: «Хочу чтобы система сама определяла лучший гардероб для пользователя» - «Хочу попробовать внедрить компьютерное зрения за тем чтобы следить за моими сотрудникам» - «…приложение само должно подставлять мебель в комнате» и так далее…
Начнем с того что определение искусственного интеллекта не совсем совпадает с представлениям пользователей, есть некий образ - волшебный магический ящик который должен решать все поставленные задачи. Со стороны своего опыта я бы дал другое определение искусственного интеллекта - это скорее набор подходов для решения конкретных задач в сферах: компьютерного зрения и генерации изображений, обработка естественных языков, аналитические модели определяющие закономерности с помощью заранее загруженных данных и специальных алгоритмов (Список не исчерпывающий можно углубиться, но в львиной доли случаев эти области комбинируются и реализуют новые исследовательские области).
Привет! Меня зовут Максим Бондарев, я работаю младшим разработчиком в компании Digital Design и заканчиваю обучение на математико-механическом факультете СПбГУ. В рамках своей исследовательской работы я занимался решением задачи по автоматической генерации протоколов совещаний в составе команды научной лаборатории (aka Конструкторское Бюро) под руководством Максима Панькова. Что из этого получилось, и над чем еще предстоит поработать, расскажу в этой статье.
«Я наполовину разработчик, наполовину предприниматель. Если я могу построить что-то быстрое и эффективное, я делаю это сам», — презентует себя на своем сайте Никита Колмогоров. Летом 2021 года он продал бота-антиспамера за 329 000 $. Покупателем стал криптопроект 1inch.io. На момент сделки у бота было 20 703 474 пользователя в 190 621 чатах. Вместе с тем Колмогоров — автор почти трех десятков других проектов. По просьбе Мегаплана он рассказал об особенностях создания продуктов для Telegram и дал несколько советов начинающим предпринимателям.