Рубрика «python» - 31
Создание умных AI-агентов: полный курс по LangGraph от А до Я. Часть 1. Архитектура: графы, узлы и состояния
2025-08-04 в 5:38, admin, рубрики: LangChain, langgraph, python, Python AI, state graph, ИИ, ии-агенты, ии-ассистент, искусственный интеллектПриветствую! Дошли руки для того, чтобы оформить свои знания по теме LangGraph и LangChain в оконченный мини-курс. Сейчас вы читаете первую часть из моей 4-х серийной работы. Как вы поняли из названия, говорить мы сегодня будем про LangGraph — инструмент, который произвёл настоящий фурор в мире энтузиастов по созданию полноценных ИИ-агентов на Python и JavaScript.
Сегодня мы начнём с самых основ, а именно:
-
Разберёмся, что такое LangGraph, и поймём, чем он так хорош
-
Разберёмся с основными «китами» этого инструмента: графы, узлы (ноды), рёбра и состояния
-
Научимся описывать свои графы на простых примерах
Учим LM Studio ходить в интернет при ответах на вопросы
2025-08-03 в 14:52, admin, рубрики: brave search, LM Studio, mcp-server, pythonМне очень нравится LM Studio, так как она позволяет локально запускать ИИ модели. Что позволяет сохранить приватность того о чем ты беседуешь с ИИ. Но по сравнению с коммерческими онлайн моделями, LM Studio не умеет ходить в интернет "из коробки". Те модели не могут использовать актуальную информацию из Интернета для ответов на вопросы.
Библиотека для OLED1306 с русским языком на RPi
2025-08-01 в 16:56, admin, рубрики: OLED-дисплей, python, raspberry pi pico, SSD1306, thonny, библиотекаЗдравствуйте люди!
Я сделал библиотеку под названием "SillyOled" для работы с OLED-дисплеями SSD1306 через I2C и SPI. Библиотека может показывать текст, фигуры, бит-мапы, а также управлять дисплеем. Вот главные особенности:
-
Поддержка кириллицы.
-
Масштабирование текста.
-
Автоматический перенос текста.
-
Отрисовка фигур (линии, прямоугольники, круги, треугольники).
Часть 2: Rope-Ladder Tracker — от идеи к стабильной системе
2025-08-01 в 3:25, admin, рубрики: c++, computer vision, opencv, python, Научно-популярное, научпопЭто продолжение статьи “Rope-Ladder Tracker: визуальный возврат без GPS” , где я представил концепцию структурированного позиционирования по принципу “верёвочной лестницы”. Тогда это была идея, прототип и первые кадры. Сегодня — полноценная, стабильная система, готовая к интеграции в реальный дрон.
Что изменилось за это время?
Первая версия rope-ladder-tracker работала, но была хрупкой:
-
Чувствительна к освещению.
-
Сыровато обрабатывала потерю точек.
-
Не учитывала смену состояния трекинга.
-
Могла “зависнуть” при плохом кадре.
Как не увидеть то, что не хотелось бы видеть, чтобы потом не нужно было развидеть
2025-07-29 в 17:16, admin, рубрики: Just Skip It, python, vlc, vlc media player, автоматизация, автопропуск, цензура видеоПриветствую! Хочу рассказать про свой мини pet-проект «Just Skip It!», который я разработала (и надеюсь буду развивать), чтобы автоматически пропускать нежелательные сцены в видео.
Вышла 12 версия русского опенсорс голосового помощника Ирина (900+ звезд Гитхаб)
2025-07-29 в 12:40, admin, рубрики: python, голосовой помощникВсем привет! Я уже писал про своего голосового помощника Ирину статьи на Хабре: раз, два и три; первый раз был аж 3.5 года назад.
Самое главное - опенсорс проект жив. А если опенсорс жив в течение 3.5 лет - значит, он дошел до какой-то точки зрелости. А если у него 900 звезд на Гитхабе - значит, им кто-то пользуется, и даже успешно :)
О функциональности:
-
Ирина - голосовой помощник, написанный на Python.
-
Полностью оффлайн, локальный и приватныйЧитать полностью »
Решил перейти на Python и не пожалел
2025-07-27 в 9:01, admin, рубрики: python, ruvds_перевод, аналитика, искусственный интеллект, обработка данных, Программирование
С полгода назад я начал чаще использовать для программирования Python. Почему? Конечно, из-за ИИ. Лично для меня очевидно, что сегодня эта сфера связана с очень большими деньгамиЧитать полностью »
Знает ли LLM то, что знаешь ты?
2025-07-25 в 13:50, admin, рубрики: llm, nlp, python, итмо, машинное обучениеКак понять, "помнит" ли модель ваш текст?
Представьте, что у вас есть друг, который идеально завершает ваши мысли. Вы говорите: «В детстве я любил...», а он тут же продолжает: «...играть в футбол и смотреть “Смешариков”». Совпадение? Или он вас слишком хорошо знает?
Теперь представьте, что этот “друг” — языковая модель вроде GPT-4, обученная на десятках терабайт текста. Вы даёте ей фразу — и она точно угадывает продолжение. Вопрос: она действительно видела это раньше или просто хорошо обучена угадывать?
Вот тут на сцену выходит Membership Inference Attack (MIA)Читать полностью »