Привет!
В этой статье я хотел бы поделиться с разработчиками и не только — кто уже имеет жизненный и профессиональный опыт, но мечтает выучить новую технологию. Часто на это не хватает времени и мотивации.
Открываете 600‑страничный мануал по Kubernetes, читаете 30 страниц… и через неделю помните только синий кит на обложке. Знакомо?
Можно ли научить Python рисовать? Эта статья — не сухой туториал, а настоящая история экспериментов с генеративным искусством. В ней рассказывается о создании цифровых картин с помощью случайностей, математики, шума Перлина и любви к визуальному абсурду. Много кода, немного философии и никакой нейросети — только чистый Python и жажда выразительности.
Мы посмотрим и на Корбена Далласа и Лилу из фильма «Пятый элемент», на сюжет из фильма «Люди в черном» и другие интересные арты.
Генеративные модели могут создавать великолепные изображения и видео, особенно при правильном подходе и знаниях в написании промптов.
Но меня интересуют мультимодальные LLM, которые на входе принимают также изображения и видео, а на выходе производят текст. Теоретически они должны иметь хорошие представления о том, как выглядит окружающий мир и как он меняется со временем по законам физики.
Читать полностью »
История пойдет о Босфорском боевике, выход которого состоялся в 2016 году.
Дисклеймер.
Читать полностью »
Для менеджера по продукту отзывы пользователей – это бесценный источник знаний о проблемах, запросах, пожеланиях и юзкейсах аудитории. Но есть нюанс: анализировать текстовые отзывы вручную тяжело, поэтому команды часто их игнорируют целиком или анализируют отзывы редко и несистемно.
Мы решили упорядочить анализ и систематизацию отзывов пользователей с помощью GPT. В итоге получился полностью автоматизированный дашборд, который обновляется каждый день и приносит много пользы и инсайтов.
В статье мы затронем следующие вопросы:
на что обращать внимание при анализе отзывов и как структурировать сам отчет;
Хочется больше внимания уделить стилям изображений и продемонстрировать их различия на ярких примерах. Взяла 4 нейронки: Flux, Ideogram, Visual Electric и конечно же Midjourney. Чтобы никто не отвлекался на лица, в промпте указала, что девушка бежит спиной к зрителю. Отправной точкой в нашем сравнении будет картинка из Флакса.
Мой коллега Никита Габдуллин работает в Отделе перспективных исследований ИТ-компании «Криптонит». Он автор библиотеки Loss Landscape Analysis (LLA) и научной статьи о ней, препринт которой доступен на английском языке. Здесь мы подробнее рассказываем о самой библиотеке, в то время как научная публикация в основном посвящена исследованию разных свойств ландшафтов функций потерь. Также в русскоязычной статье мы допускаем некоторые лингвистические вольности, которые не приняты в академической среде, но упрощают восприятие текста.
Привет! В распоряжении Selectel находится более десятка серверных в трех разных локациях. Чтобы контролировать состояние оборудования, мы используем самописную DCIM-платформу — ранее уже рассказывали, почему решили разработать ее сами, а не купить готовое решение. Недавно мы обновили ее, изменили интерфейс и добавили новые функции. Меня зовут Вячеслав Литвинов, я руковожу направлением DCIM в отделе систем управления инфраструктурой Selectel. В этой статье расскажу, к чему это привело.Читать полностью »
Для начала начнем с краткого обзора.
RFM-анализ (Recency, Frequency, Monetary) - это метод сегментации клиентов, основанный на трех ключевых факторах:
Recency (Давность): Когда клиент совершил последнюю покупку?
