Эта статья о том, что появилось нового в генераторе исходного кода Pure.DI с момента выхода предыдущей статьи Pure.DI v2.1. Помимо исправления некоторых ошибок основной акцент был сделан на упрощении использования API для настройки генерации кода. Появилась возможность определить корни композиции обобщенных типов. Добавились накопители, что решило вопрос утилизации объектов со временем жизни отличным от Lifetime.Singleton
и Lifetime.Scoped
. Удалось улучшить производительность методов Resolve()
и корней композиции.
Пользователь
Как создать telegram бот на C# быстро?
Как создать telegram bot на C# быстро?
В этой статье мы рассмотрим заготовку для создания telegram бота на C#. В связи с последними обновлениями TelegramBotAPI, большая часть удачных с моей точки зрения публикаций на эту тему несколько устарело. Потому предлагаю разобраться в этой теме.
Вы за это заплатите! Цена Чистой Архитектуры. Часть 1
Всем привет, меня зовут Артемий, я работаю старшим Android-разработчиком в команде пользовательского профиля в RuStore. Мой опыт в индустрии уже 8 лет. За это время я успел поработать в разных проектах и компаниях. У меня был опыт работы в проекте, в котором было свыше 300 модулей и больше 60 Android-разработчиков. Такие условия заставляют задуматься о масштабируемости на принципиально ином уровне.
Сегодня я расскажу о способах обеспечения масштабируемости проекта и как этому может навредить неправильное восприятие Чистой Архитектуры (далее — ЧА). Предупреждаю сразу, это лонгрид в двух частях!
Zigbee шлюз для счетчиков Меркурий
Давно удивлялся, почему не смотря на распространенность счетчиков Меркурий и возможность съема с них показаний через RS-485, на рынке DIY устройств не было Zigbee шлюза для них. Этот пробел я решил восполнить самостоятельно.
Настраиваем CI/CD с GitHub Actions и werf: инструкция для новичков
В этой статье мы рассмотрим, как настроить пайплайн CI/CD в GitHub: подготовим репозиторий, зальём туда приложение, создадим файлы конфигурации GitHub Actions, в которых опишем, как собирать наше приложение и деплоить его в кластер Kubernetes, развёрнутый под управлением Deckhouse Kubernetes Platform. Деплоить будем с помощью Open Source CLI-утилиты werf. Она помогает организовать полный цикл доставки приложений в Kubernetes и рассматривает Git как единый источник истины для состояния развёрнутого приложения. Статья рассчитана на тех, кто только начинает свой путь в мире облаков и кластеризации.
Как сайты обнаруживают ботов по TLS
Порой случается так что несмотря на то что мы в точности повторяем запрос к сайту из своего любимого HTTP клиента в ответ мы получаем ошибку. Но ведь в браузере запрос проходит! В чём же дело? В этой статье мы с этим разберемся!
Многорукие бандиты в задаче ритейла
В настоящее время набирают популярность модели Reinforcement Learning для решения прикладных задач бизнеса. В этой статье мы рассмотрим подмножество этих моделей, а именно многоруких бандитов (multi-armed bandits). Также мы:
- обсудим, какие задачи теоретически могут быть решены с помощью этих моделей;
- рассмотрим некоторые популярные реализации моделей многоруких бандитов;
- опишем симулятор ценообразования, применим эти алгоритмы в нём и сравним их эффективность.
О методах позиционного кодирования в Transformer
Обзор методов кодирования позиций токенов в нейросетевых моделях Transformer с упором на обработку длинных текстов. Для тех, кто учит и использует LLM, и для всех интересующихся.
Коммивояжёр за полином*
Если вам нужно решить задачу коммивояжёра, то нет ничего проще. Нужно просто взять квантовый компьютер с числом кубитов не меньшим числа вершин рассчитываемого графа…
Нет под рукой квантового компьютера? Не беда, читайте дальше и узнаете, как можно решать данную задачу на классическом компьютере за полиномиальное время* от числа вершин.
«ИИ без границ»: как научить Transformer обрабатывать длинные тексты
Разносторонний системный рассказ о том, какими способами можно научить модель работать с длинными последовательностями. Для специалистов, занимающихся обучением LLM, и всех, кто хочет разобраться в теме.
RecTools – OpenSource библиотека для рекомендательных систем
Если вы когда-либо работали с рекомендательными системами, то знаете, что все необходимые и самые часто используемые инструменты разбросаны по разным библиотекам. Более того, каждая из таких библиотек имеет много уникальных особенностей, к которым нужно приноровиться (например, разные форматы данных на вход).
Выходит, что чтобы просто протестировать на своей задаче базовый пул подходов, нужно немало помучиться. Получается довольно грустно.
К такому же выводу, видимо, пришли ребята из МТС – и выкатили в опенсурс RecTools. Это библиотека, где собраны самые часто используемые модели для рекомендательных систем. Также с её помощью можно максимально просто и быстро оценивать необходимые метрики.
Давайте же посмотрим, что RecTools умеет, и как с этим работать.
Вставай, Наташа, «Яндекс» все уронил. Или что делать, если «Директ» перестал приносить заявки?
Рекламная кампания хорошо работала несколько месяцев и вдруг "сломалась"? Лидов стало меньше или они пропали совсем. Возможно, количество заявок изменилось не сильно, но они стали дороже и рекламного бюджета уже не хватает. К сожалению, сегодня такая проблема — не редкость. Многие специалисты по контексту жалуются на нестабильность Яндекс Директа.
Лиды с Директа в 2–3 дешевле: лайфхак при настройке Мастеров кампаний
Два года назад Яндекс выкатил Мастер кампаний. Споры по эффективности МК не утихают до сих пор, звучат негативные оценки. Мы тоже были настроены скептически, но при тесте различных форматов нашли методику работы с МК. Она позволила уменьшить стоимость лида в 2–3 раза. Расскажем, как нам это удалось.
Reinforcement learning для оптимизации цен в ритейле
Динамическое ценообразование является современным подходом к ценообразованию в ритейле. Оно напрямую связано с моделированием спроса, что позволяет проводить оптимизацию цен на будущий период. В этой задаче популярным решением является использование машинного обучения, однако, есть мнение, что Reinforcement Learning (а именно, многорукие бандиты), способны выступить сильной альтернативой моделям ML для динамического ценообразования. Но так ли это на самом деле? Попробуем разобраться в этой статье, держа в уме практические аспекты.
Как (быстро) сделать русский локальный ChatGPT
Эта история началась в начале марта этого года. ChatGPT тогда был в самом расцвете. Мне в Telegram пришёл Саша Кукушкин, с которым мы знакомы довольно давно. Спросил, не занимаемся ли мы с Сашей Николичем языковыми моделями для русского языка, и как можно нам помочь.
И так вышло, что мы действительно занимались, я пытался собрать набор данных для обучения нормальной базовой модели, rulm, а Саша экспериментировал с существующими русскими базовыми моделями и кустарными инструктивными наборами данных.
После этого мы какое-то время продолжали какое-то время делать всё то же самое. Я потихоньку по инерции расширял rulm новыми наборами данных. Посчитав, что обучить базовую модель нам в ближайшее время не светит, мы решили сосредоточиться на дообучении на инструкциях и почти начали конвертировать то, что есть, в формат инструкций по аналогии с Flan. И тут меня угораздило внимательно перечитать статью.
Как сделать контекстное окно на 100K в большой языковой модели: обо всех фокусах в одном посте
От переводчика: выражаю огромную искреннюю благодарность Дмитрию Малову @malovdmitrijза консультации по ходу этого перевода, помощь в подборе формулировок, пояснение рисунков и незаменимую человеческую поддержку.
tldr; в статье рассмотрены приёмы, позволяющие ускорить обучение больших языковых моделей (LLM) и нарастить в них логический вывод. Для этого нужно использовать большое контекстное окно, в котором умещается до 100K входных токенов. Вот эти приёмы: ALiBi с подмешиванием в вектор позиции слова в последовательности (positional embedding), разреженное внимание (Sparse Attention), мгновенное внимание (Flash Attention), многозапросное внимание, условные вычисления и GPU A100 на 80 ГБ.
Генерация текстов, кластеризация и определение E-A-T и коммерческости запросов на нейросети OpenAI (GPT-3)
Всем привет! Сегодня я хочу показать 5 примеров использования искусственного интеллекта (ИИ) на нейросети OpenAI (GPT-3) применительно к SEO: это кластеризация поисковых запросов, определение степени коммерциализации запросов, оценка качества контента Google E-A-T, генерация статей по ключевым словам и извлечение сущностей из текста.
Все это делается с регистрацией, СМС и только через VPN, но, в отличии от классических способов, применяемых сеошниками – без использования поисковых систем. Только OpenAI, только хардкор!
MiVOLO: новая State-of-the-Art нейросеть с открытым исходным кодом для определения пола и возраста по фотографии
Привет, Хабр!
Хочу рассказать вам нашу историю о том, как изначально рутинная рабочая задача закончилась созданием открытой state-of-the-art нейросети, научной работой и новым датасетом.
RSync на стероидах с поддержкой Windows
На Хабре периодически рассказывают о новых инструментах для синхронизации данных. Это интересная тема. Такие программы используются:
- для синхронизации файлов на разных устройствах,
- дедупликации,
- резервного копирования,
- сжатия.
Малейшая оптимизация даёт экономию трафика, места, ускоряет синхронизацию и общую производительность любых систем. Всё, везде и сразу. В эпоху веб-приложений и клиент-серверной архитектуры со множеством девайсов, которые работают в единой инфраструктуре, синхронизация — Святой Грааль, одна из базовых технологий в компьютерной области.
Кроме того, инструменты синхронизации интересны с алгоритмической точки зрения. Любопытно, как люди умудряются оптимизировать базовые алгоритмы типа
rsync
, которые вроде бы работают идеально. Но нет, всегда можно придумать что-то получше.Как извлечь больше данных о посетителях сайта через «Яндекс.Метрику» при помощи Python и с минимумом библиотек
Меня зовут Андрей Устьянцев, я ведущий аналитик направления Big Data в Лиге Цифровой Экономики. Эту статью я задумал как вторую в цикле материалов (первую об улучшении лендинга на основе метрик вы можете прочитать здесь). Сам текст будет полезен аналитикам, которым необходим более глубокий анализ данных о посетителях сайта, чем предоставляет стандартный интерфейс «Яндекс.Метрики». Или тем, кто хочет объединить данные из «Метрики» с другими источниками (например, из CRM) для визуализации, поиска инсайтов, проверки продуктовых гипотез etc.
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
- Date of birth
- Registered
- Activity