Игра в имитацию: используем Python для генерации синтетических данных для ML и не только
ВведениеРучной сбор данных — это всегда боль. Он съедает время, деньги и нервы, особенно в таких областях, как медицина или финансы, где затраты могут быть космическими, а юридические барьеры — непреодолимыми. По
Боремся с токсичными комментариями с помощью ИИ, FastAPI и React
Типичный день на ХабреВ последнее время я перестал читать комментарии к статьям на Хабре. Причина — токсичность и ненависть друг к другу. Абсолютно безобидные технические статьи подчас вызывают бурю агрессии у отдельных лиц. Всех банить тоже нельзя — свобода слова закреплена в Конституции. Но есть решение
Как я научил буфер обмена думать
обложкаПривет, Хабр! Меня зовут Виталий, и я снова тут, чтобы рассказать про свою очередную разработку. Как я упоминал в прошлой статье «Как я гифку с помощью ИИ сжимал», я по профессии графический дизайнер, а не программист. Но это не мешает мне создавать полезные инструменты с помощью ИИ.
Создание анонимного чата в Telegram: Бот с MiniApp интерфейсом. Часть 1 — Бэкенд на FastAPI, Aiogram, Redis и Centrifugo
Друзья, приветствую!Давно анонсировал большой проект, но из-за загруженности не доходили руки оформить все в статью. Как видите, руки наконец дошли.Напомню, что из анонса следовала разработка телеграм-бота с MiniApp в формате случайного чата со случайным пользователем. Основная идея этой серии — рассказать и на конкретном, понятном примере показать, как работает связка таких технологий, как Centrifugo и Redis для реализации Real-time приложения.
Гиббсовское сэмплирование на Python
Привет, Хабр.Сегодня разбираем реализацию Gibbs Sampling на Python. Это один из методов Монте‑Карло по цепям Маркова (MCMC), который решает такую задачу:«У нас есть сложное многомерное распределение, но мы не можем из него напрямую сэмплировать. Однако, если у нас есть условные распределения, то мы можем брать новые точки, обновляя поочередно каждую координату.»Представим, что есть совместное распределение
Dapr расширяет возможности разработчиков в создании ИИ-агентов
Ещё в 2019 году Microsoft выпустила Dapr с открытым исходным кодом — новую среду выполнения, упрощающую создание приложений на основе микросервисов. В то время никто ещё не говорил об агентах ИИ, но, как оказалось, в Dapr с самого начала были встроены некоторые фундаментальные строительные блоки для поддержки агентов ИИ. Это связано с тем, что одной из основных функций Dapr является концепция виртуальных акторов
Как я сделал RAG для своей компании (часть 2). И как начал делать AI Агента
Итак, в первой части я сделал подход к RAG для нашей небольшой компании с большим кол-вом документов на wiki, и множеством переписок в Slack.Стек технологий: Python, ChromaDB, простой SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2"), Slack API, OpenAI API, Google Gemini API, YandexGPT API, Sber Gigachat API.Что уже работает?Данные можно собрать с Wiki запуском скрипта WikiToJson.Затем данные можно загрузить в векторную базу ChromaDB, с помощью скрипта JsonToChromaDB.
Под чешуёй асинхронности: from yield to await
В данной статье мы рассмотрим основы асинхронного программирования в python, фокусируясь на ключевых концепциях и их практическом применении. Мы начнем с изучения генераторов и итераторов — фундаментальных механизмов, лежащих в основе асинхронности python. Затем поговорим о потоках и процессах, чтобы понять, как они соотносятся с асинхронным подходом.Основная цель статьи — создание собственной упрощенной реализации asyncio, включая цикл событий, задачи и примитивы синхронизации. Это позволит глубже понять внутреннее устройство асинхронной разработки в python.Содержание
Цифровизация чувств: упаковываем эмоции в датафрейм или базу данных
Из эмоций можно приготовить любое блюдо (мочение, соление, наливку или кондитерское изделие), которое можно подавать не только холодным...
