Создаем датасет печатных букв с любым шрифтом за 170 строк
Всем привет, это моя первая статья на Хабре. В этой статье я хочу рассказать, как сгенерировать датасет печатных букв с помощью .ttf файла и кода на Python в 170 строк.Зачем?
DevOps в 2025 году: отдельные дисциплины, машинное обучение и прогноз на будущее
Привет! Меня зовут Константин Полуэктов, я solution architect в Yandex Cloud и технический эксперт в онлайн-магистратуре от Яндекса и ИТМО «DevOps-инженер облачных сервисов». В этой статье я расскажу о сфере DevOps: что изменилось за последние годы и чего ждать в будущем.
УЗИарт: как врач УЗИ создал себе программу для автоматической подготовки медицинских протоколов
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Юрьевич Доротенко. Я врач УЗИ высшей категории. Опыт работы УЗИ — с прошлого века (с февраля 2000 года). За плечами уже четыре десятка лет работы врачом, из них два десятка лет также стараюсь программировать для рабочих целей.Давно уже была идея поделиться с вами, какие удалось получить результаты в ходе такого программирования и к чему это привело. Наконец‑то текст написан, делюсь своей историей с вами. Буду рад вопросам и конструктивной критике. А если для кого‑то моя история послужит положительным примером, буду рад вдвойне.
Джун и ChatGPT
ДисклеймерСкрытый текстЭтот текст — не учебник и не строгий гайд. Скорее, разгрузочный рассказ про то, как ChatGPT вписывается (или не вписывается) в жизнь разработчиков. Немного моих историй, немного боли, немного юмора. Холивар приветствуется. 😄Каждый день мы слышим со всех сторон, как LLM-модели становятся всё лучше и лучше. Интерес к ним в разработке растёт, обсуждения кипят: используют ли чатик и другие модели в работе, насколько они облегчают жизнь, и когда уже всех разработчиков отправят на рынок труда искать «настоящую работу».
Джун и ChatGPT: как вместо одной строки переписать полпроекта
ДисклеймерСкрытый текстЭтот текст — не учебник и не строгий гайд. Скорее, разгрузочный рассказ про то, как ChatGPT вписывается (или не вписывается) в жизнь разработчиков. Немного моих историй, немного боли, немного юмора. Холивар приветствуется. 😄Каждый день мы слышим со всех сторон, как LLM-модели становятся всё лучше и лучше. Интерес к ним в разработке растёт, обсуждения кипят: используют ли чатик и другие модели в работе, насколько они облегчают жизнь, и когда уже всех разработчиков отправят на рынок труда искать «настоящую работу».
Зоопарк версий питона в ИИ, какую версию лучше выбрать в 2025 для большинства задач?
Разработка в области искусственного интеллекта развивается стремительно. Каждый месяц появляются новые модели и фреймворки, и часто возникает вопрос: какую версию Python использовать для локальной разработки и экспериментов, чтобы обеспечить максимальную совместимость и избежать «ада зависимостей»? Но, можете не тратить время на чтение. СРАЗУ ВЫВОД: Рекомендуемая версия: Python 3.10.x.
10 бесплатных онлайн-курсов и занятий, которые стоит пройти в июле
🏄♂️ Чтобы сёрферу поймать волну — нужно выждать идеальный момент. А чтобы получить новые знания — нужно просто выбрать курс или лекцию. Ловите подборку бесплатных занятий этого месяца, сохраняйте себе и делитесь с друзьями.Системный аналитик: первые шаги к профессии👉 Старт 1 июляПрофессия системного аналитика требует постоянного развития — нужно балансировать между интересами IT и бизнеса, чтобы помогать обеим сферам достигать выгоды.
Scala Digest. Выпуск 30
Привет, Хабр! Мы — Настя, Эвелина и Миша — бэкенд-разработчики Т-Банка, пишем код на Scala и горим желанием его популяризировать. Мы собираем и агрегируем новости из разных источников, включая Scala Times
Structured Output как полноценная замена Function Calling
В этой статье мы рассмотрим альтернативный подход вызова инструментов LLM, который использует Structured Output вместо традиционного Function Calling для обеспечения надежности и предсказуемости. ВведениеБольшие языковые модели (LLM) обычно взаимодействуют с внешними инструментами через механизм вызова функций (Function Calling). Стандартная реализация подразумевает, что модель генерирует JSON в специальных тегах, после чего эти данные обрабатываются внешним фреймворком. Однако JSON, который генерирует LLM, не всегда гарантированно корректен. Чтобы решить эту проблему, мы будем использовать подход Structured Output (SO)
