Работаем с NLP на Python
На тему Natural Processing Language написано множество статей, однако во многих из них рассказывается о том, как уже используется NLP в различных отраслях. Однако, что делать тем, кто только хочет начать использовать естественный язык для своих задач? В этой статье мы изучим основы обработки естественного языка на Python, используя подход «сначала код», используя Natural Language Toolkit (NLTK).Установка NLTK
Logos AI Assistant — полноценный ИИ-агент для вашего десктопа
Logos AI Assistant: Дайте "глаза и руки" нейросети на вашем рабочем столеВспомните, сколько раз вам приходилось заниматься ручной, механической работой: переносить данные из одной программы в другую, кликая по одним и тем же кнопкам, или выполнять последовательность команд в терминале для рутинной задачи. Это отнимает время и силы, которые можно было бы потратить на что-то более важное.Мы создали Logos AI Assistant не как замену человеку, а как инструмент-исполнитель. Это мост между мощными языковыми моделями (LLM) и вашим компьютером. Проще
Как превратить хаотичный ML-проект в систему: пошаговый гайд по DVC + GitHub Actions
Если ваш эксперимент нельзя воспроизвести командой git checkout && dvc pull, а model_final_v2_new.pth - норма, у вас проблема с ML-инженерией. Дело в воспроизводимости, которую вы теряете уже сегодня. Никакой сложной инфраструктуры (всего два инструмента). Что нужно: DVC для контроля версий данных и моделей + GitHub Actions для автоматизации. В связке они дадут вам полноценный ML-пайплайн бесплатно и за один вечер :)⠀⠀Почему это важно СЕЙЧАС? (даже для сольного проекта)?Проблема без пайплайна
Контроль качества переводов на основе ИИ
А вы задумываетесь иногда, что вот хочется что-то сделать такое, чтобы как-то выбиться из общей массы разработчиков? Сейчас придумаю идею, реализую, стану зарабатывать много денег? Все же так думают? Или только я один.
Книга «Python для инженерных задач»
Приветствуем, коллеги.Расскажем вам о нашей долгожданной новинке – «Python для инженерных задач». Эту книгу написал уважаемый Евгений Ильин @jenyay, кандидат технических наук, преподаватель Московского Авиационного Института. В основу книги легли его университетские наработки, объём более чем внушительный – 672 страницы. Тем не менее, поскольку эта книга ориентирована на самую широкую аудиторию инженеров, мы решили выпустить её в серии «Самоучитель», из которой вам также может быть известен знаменитый «
Книга: «Весь Python. Самое актуальное и исчерпывающее руководство»
Привет, Хаброжители!
LLM-клиент с MCP – дорогой и неэффективный подход в разработке
В наше время тяжело представить разработку цифровых продуктов, в которые хоть в какой-то степени не включили так называемый ИИ на больших языковых моделях (LLM). И я вовсе не против, но у меня вызывают вопросы подходы разработчиков к способам внедрения интеллектуальных инструментов в свои продукты.Думаю, абсолютное большинство оптимальным способом внедрения интеллекта в продукт выбрали использование проприетарных моделей через API, с добавлением кастомного функционала через вызовы MCP серверов. Кажется, это уже даже стало стандартом, и в этом я вижу проблему.
Что было бы, если BASIC развивался вместо C и Python
Сегодняшние языки программирования стали сложнее, но представьте, если бы вместо C и Python развивался BASIC. Под катом расскажу о том, почему языки усложнились, а также попробую погрузиться в альтернативный сценарий развития.
От Telegram-бота к AI-агенту: как собрать своего «исполнителя задач» на Python в 2025-м
В 2023–2024 почти каждый второй pet-проект с LLM выглядел как чатик: ты спрашиваешь — модель отвечает, иногда с RAG, иногда без. В 2025-м тренд сместился: на рынке всё чаще говорят про AI-агентов — системы, которые не просто болтают, а сами инициируют действия, ходят в API, планируют шаги и живут в продакшене как часть инфраструктуры.
