ИИ и Работа с ним | NOTA
#softskills
Канал
22
подписчика
46
ссылок
Ежедневный дайджест самых интересных статей про AI и машинное обучение.
По всем вопросам: @nota_admin
Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest.
1. Как сделать Stable Diffusion XL ещё умнее, используя отрицательные подсказки
Статья описывает нововведения в модели генерации изображений Stable Diffusion XL, включая использование отрицательных подсказок для улучшения качества генерации. Автор обсуждает методы оптимизации и приводит примеры работы с моделью через библиотеку Python и Hugging Face. Рассматриваются практические аспекты использования моделей улучшения и новые функции, такие как prompt weighting и Dreambooth LoRA, позволяющие настраивать модель под специфические задачи. Также автор делится своим опытом обучения модели и сравнивает результаты с применением отрицательных подсказок.
https://habr.com/ru/articles/756496
————————————————————
2. Learning To Learn
Статья объясняет понятие "учиться учиться" и его значение в процессе обучения программированию. Автор исследует такие концепции, как таксономия Блума и кривая забывания, а также их применение в обучении. Переходя через уровни таксономии, от запоминания до создания оригинальных работ, читатели узнают, как максимизировать свои учебные способности. Статья подчеркивает важность понимания, применения, анализа, оценки и создания в контексте программирования.
https://medium.com/@lrkhan/learning-to-learn-3323cdad62d1
————————————————————
3. Generating PDF Reports Programmatically in Python Using API Data
Статья рассказывает о создании программных PDF-отчетов на Python с использованием данных API. Автор делится опытом генерации финансовых справочников с помощью Capital Finder API и предоставляет руководство с примерами кода в Jupyter Notebook. Описан процесс, начиная с получения данных до визуализации отчетов, которые являются привлекательными и удобными для распространения среди клиентов. В статье содержатся советы по созданию отчетов и шаблон HTML для их форматирования.
https://medium.com/alliedoffsets/generating-pdf-reports-programmatically-in-python-using-api-data-9f4dfe2cad6a
————————————————————
Теги:
#image_ai #softskills #python #jupyter
1. Как сделать Stable Diffusion XL ещё умнее, используя отрицательные подсказки
Статья описывает нововведения в модели генерации изображений Stable Diffusion XL, включая использование отрицательных подсказок для улучшения качества генерации. Автор обсуждает методы оптимизации и приводит примеры работы с моделью через библиотеку Python и Hugging Face. Рассматриваются практические аспекты использования моделей улучшения и новые функции, такие как prompt weighting и Dreambooth LoRA, позволяющие настраивать модель под специфические задачи. Также автор делится своим опытом обучения модели и сравнивает результаты с применением отрицательных подсказок.
https://habr.com/ru/articles/756496
————————————————————
2. Learning To Learn
Статья объясняет понятие "учиться учиться" и его значение в процессе обучения программированию. Автор исследует такие концепции, как таксономия Блума и кривая забывания, а также их применение в обучении. Переходя через уровни таксономии, от запоминания до создания оригинальных работ, читатели узнают, как максимизировать свои учебные способности. Статья подчеркивает важность понимания, применения, анализа, оценки и создания в контексте программирования.
https://medium.com/@lrkhan/learning-to-learn-3323cdad62d1
————————————————————
3. Generating PDF Reports Programmatically in Python Using API Data
Статья рассказывает о создании программных PDF-отчетов на Python с использованием данных API. Автор делится опытом генерации финансовых справочников с помощью Capital Finder API и предоставляет руководство с примерами кода в Jupyter Notebook. Описан процесс, начиная с получения данных до визуализации отчетов, которые являются привлекательными и удобными для распространения среди клиентов. В статье содержатся советы по созданию отчетов и шаблон HTML для их форматирования.
https://medium.com/alliedoffsets/generating-pdf-reports-programmatically-in-python-using-api-data-9f4dfe2cad6a
————————————————————
Теги:
#image_ai #softskills #python #jupyter
Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest.
1. Про performance review в командах разработки
Статья обсуждает процесс performance review в IT-командах и его значение для эффективности и мотивации сотрудников. Автор делится опытом внедрения такой системы оценки в свои команды и рассказывает, как это помогает разработчикам понимать пути роста в компании. Описывается важность ценностей компании, роль лидерства, и как проведение регулярных ревью помогает улучшать взаимодействие внутри команд и поддерживать мотивацию сотрудников для достижения лучших результатов.
https://tellmeabout.tech/performance-review-basics-20793141f4c5
————————————————————
2. Pandas DataFrame With Examples. What is Pandas?
Статья рассказывает о библиотеке Pandas, широко используемой для работы со структурированными табличными данными на Python, включая машинное обучение и проекты по анализу данных. Объясняются основы создания и трансформации DataFrame в Pandas, в том числе загрузка данных из различных форматов и проведение статистических расчетов. Автор предоставляет четкие примеры кода, иллюстрирующие основные функции Pandas, такие как count, max, mean, median, min, std и демонстрирует их применение на практическом примере.
https://medium.com/@koushikadgiri2014/pandas-dataframe-with-examples-2d4c52b849d1
————————————————————
3. Improved Scripting Practices — Python
Статья посвящена улучшению практик написания скриптов на Python, включая советы по использованию абсолютных и относительных путей, улучшении логирования с помощью TimedRotatingFileHandler и использованию конфигурационных файлов для упрощения изменения скриптов. Автор делится собственным опытом оптимизации скриптов, предлагая конкретные примеры и решения, которые помогут начинающим разработчикам повысить качество и эффективность их Python-кода.
https://udayabharathi.medium.com/improved-scripting-practices-python-643571259f7f
————————————————————
Теги:
#softskills #python #pandas
1. Про performance review в командах разработки
Статья обсуждает процесс performance review в IT-командах и его значение для эффективности и мотивации сотрудников. Автор делится опытом внедрения такой системы оценки в свои команды и рассказывает, как это помогает разработчикам понимать пути роста в компании. Описывается важность ценностей компании, роль лидерства, и как проведение регулярных ревью помогает улучшать взаимодействие внутри команд и поддерживать мотивацию сотрудников для достижения лучших результатов.
https://tellmeabout.tech/performance-review-basics-20793141f4c5
————————————————————
2. Pandas DataFrame With Examples. What is Pandas?
Статья рассказывает о библиотеке Pandas, широко используемой для работы со структурированными табличными данными на Python, включая машинное обучение и проекты по анализу данных. Объясняются основы создания и трансформации DataFrame в Pandas, в том числе загрузка данных из различных форматов и проведение статистических расчетов. Автор предоставляет четкие примеры кода, иллюстрирующие основные функции Pandas, такие как count, max, mean, median, min, std и демонстрирует их применение на практическом примере.
https://medium.com/@koushikadgiri2014/pandas-dataframe-with-examples-2d4c52b849d1
————————————————————
3. Improved Scripting Practices — Python
Статья посвящена улучшению практик написания скриптов на Python, включая советы по использованию абсолютных и относительных путей, улучшении логирования с помощью TimedRotatingFileHandler и использованию конфигурационных файлов для упрощения изменения скриптов. Автор делится собственным опытом оптимизации скриптов, предлагая конкретные примеры и решения, которые помогут начинающим разработчикам повысить качество и эффективность их Python-кода.
https://udayabharathi.medium.com/improved-scripting-practices-python-643571259f7f
————————————————————
Теги:
#softskills #python #pandas
Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest.
1. Как мы слушаем и разбираем каждый звонок в банк
Банк разбирает все звонки с помощью NLP. Распознается голос, получается текст. Анализируются ключевые точки и проблемы клиентов. Это помогает улучшить обслуживание и предлагать нужные продукты.
https://habr.com/ru/companies/homebank/articles/662107/
————————————————————
2. Think like an Architect, not a Developer
В статье рассматривается разница в подходах к решению задач между архитектором и разработчиком. Архитектор сначала проектирует решение целиком, продумывая все аспекты, в то время как разработчик приступает к работе сразу. Приводятся примеры, показывающие, что архитектурный подход позволяет получить более проработанное и успешное решение.
https://medium.com/@raja.gupta20/think-like-an-architect-not-a-developer-224fa4ff236b
————————————————————
3. Mathematical Programming in Python Using DOcplex
В статье рассматривается задача оптимизации распределения продуктов между складами и зонами спроса с целью минимизации транспортных и операционных затрат. Задача формализуется в виде математической модели с целевой функцией и ограничениями. Для решения модели используется Python-библиотека DOcplex. Приведен пример кода для моделирования задачи и нахождения оптимального решения.
https://medium.com/@hilaliya61/a-simple-guide-to-mathematical-programming-in-python-using-docplex-b2b568cf698f
————————————————————
Теги:
#nlp #softskills #python
1. Как мы слушаем и разбираем каждый звонок в банк
Банк разбирает все звонки с помощью NLP. Распознается голос, получается текст. Анализируются ключевые точки и проблемы клиентов. Это помогает улучшить обслуживание и предлагать нужные продукты.
https://habr.com/ru/companies/homebank/articles/662107/
————————————————————
2. Think like an Architect, not a Developer
В статье рассматривается разница в подходах к решению задач между архитектором и разработчиком. Архитектор сначала проектирует решение целиком, продумывая все аспекты, в то время как разработчик приступает к работе сразу. Приводятся примеры, показывающие, что архитектурный подход позволяет получить более проработанное и успешное решение.
https://medium.com/@raja.gupta20/think-like-an-architect-not-a-developer-224fa4ff236b
————————————————————
3. Mathematical Programming in Python Using DOcplex
В статье рассматривается задача оптимизации распределения продуктов между складами и зонами спроса с целью минимизации транспортных и операционных затрат. Задача формализуется в виде математической модели с целевой функцией и ограничениями. Для решения модели используется Python-библиотека DOcplex. Приведен пример кода для моделирования задачи и нахождения оптимального решения.
https://medium.com/@hilaliya61/a-simple-guide-to-mathematical-programming-in-python-using-docplex-b2b568cf698f
————————————————————
Теги:
#nlp #softskills #python
Добро пожаловать на канал ИИ и Работа с ним | NOTA!
Здесь мы ежедневно публикуем подборки статей, в которых эксперты и энтузиасты IT-индустрии делятся своими знаниями, опытом и историями с реальных проектов.
Этот канал посвящен искусственному интеллекту и машинному обучению, а если вас интересуют и другие направления, подписывайтесь на наши каналы:
Про Frontend каждый день | NOTA
Про Backend каждый день | NOTA
По любым вопросам можно писать сюда: @nota_admin
Теги для навигации:
Языки - #python #rlang #cplusplus #csharp
Направления - #data #algorithms #image_ai #nlp
Инструменты - #tensorflow #pandas #hadoop #jupyter #gpt #sql
Смежные темы - #devops #architecture #mobile
Другое - #devblog #career #softskills
Здесь мы ежедневно публикуем подборки статей, в которых эксперты и энтузиасты IT-индустрии делятся своими знаниями, опытом и историями с реальных проектов.
Этот канал посвящен искусственному интеллекту и машинному обучению, а если вас интересуют и другие направления, подписывайтесь на наши каналы:
Про Frontend каждый день | NOTA
Про Backend каждый день | NOTA
По любым вопросам можно писать сюда: @nota_admin
Теги для навигации:
Языки - #python #rlang #cplusplus #csharp
Направления - #data #algorithms #image_ai #nlp
Инструменты - #tensorflow #pandas #hadoop #jupyter #gpt #sql
Смежные темы - #devops #architecture #mobile
Другое - #devblog #career #softskills