Графический фреймворк «Арго»
Здравствуйте!Меня зовут Андрей Дедюхин, и в этой статье я хотел бы рассказать о своей собственной разработке — графическом фреймворке “Арго”. По специальности я бэкенд-разработчик ПО, но в моей карьере были и другие ниши, связанные с разработкой и управлением проектами, и я обладаю широким кругозором в разных областях разработки ПО.
GNOME сократит срок раскрытия информации об уязвимостях до 30 дней
Проект GNOME сократит срок раскрытия информации об уязвимостях до 30 дней, начиная с 1 августа. Разработчики ссылаются на растущее число отчётов об уязвимостях, генерируемых искусственным интеллектом.
GNOME Circle не будет принимать приложения, созданные с использованием ИИ
Площадка GNOME Circle, где размещаются приложения и библиотеки, созданных с использованием технологий GNOME, не будет
GPU Compute Engine для 1С: как перестать ждать часами и начать считать на видеокарте
Меня зовут Андрей, я разрабатываю решения на стыке 1С и параллельных вычислений. Это статья о том, как и почему массовые расчёты в 1С нужно переносить на GPU. Не в облако, не на кластер серверов, а на обычную видеокарту в рабочем ПК. С конкретными цифрами, фрагментами кода шейдеров и результатами, которые можно проверить самостоятельно.Введение. Точка кипения, или почему ждать — это неправильно
Gen-A стала первой отечественной платформой в России для нейросетевого улучшения видео, фото и аудио
Сравниваю Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и Marimo глазами исследователя и начинающего Data Scientist
Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код?На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой.
Облачные сервисы на Tcl-Tk
С момента написания на tcl/tk удостоверяющего центра CAFL63 и утилиты cryptoarmpkcs для работы с электронной подписью меня не покидала мысль, что неплохо бы оформить их как облачные сервисы. Я постоянно смотрел в сторону проекта CloudTk. Более того, я имел уже опыт создания облачного сервиса на TclTk, но это был опыт разработки web-приложения на базе TclHttpd (можно войти на сервис и по https):
Геометрия, алгебра и расстрел площади
Мой любимый автор книг по математике Очков Валерий Федорович предложил задачу для среды SimInTech. На самом деле он вызвал меня на дуэль и предложил выяснить кто лучше сделает решение определенной задачи в виде структурной схемы.
Как мы построили свой инструмент для работы с LLM
Привет, Habr! Меня зовут Алексей Рудак, и я основатель компании Lingvanex — компании, которая уже 7 лет делает решения для машинного перевода и распознавания речи.В этой статье я бы хотел рассказать про наш инструмент для тренировки языковых моделей, который шесть лет назад родился из простого набора скриптов. Но постепенно усложняяcь, он стал включать в себя функции разметки данных, фильтрации датасетов, генерации данных и тестирования. В какой-то момент инструмент стал настолько функциональный, что я решил сделать ему красивый UI и назвать его - Data Studio. Итак, что же такое Data Studio ?Data Studio
Невероятный искусственный интеллект Easy Diffusion 3.0
Введение"Разум — самое важное явление во Вселенной; он способен выходить за границы физических законов и трансформировать мир. Человеческий разум позволил нам преодолеть ограничения нашей биологической природы и изменить самих себя." — Рэй Курцвейл. «Эволюция разума».
