CodeGuard: SciencePop

🤗 Transformers: 1M+ моделей ML за 3 строки кода Hugging Face запустили библиотеку, где тысячи предобученных моделей (текст, изображения, аудио, видео) запускаются одной Pipeline — без тонны boilerplate и ручной настройки. ✈️ Классические фреймворки требуют часов на загрузку/токенизацию. Результат — фрустрация и забытые модели.

📌 Transformers меняет подход: Более миллиона моделей на Hugging Face Hub — от чат-ботов типа GPT до компьютерного зрения (ViT, SegFormer) — все с автоматическим кэшированием и без головной боли с загрузкой. Нужен fine-tuning? Trainer запускает обучение с mixed precision и FlashAttention на PyTorch/TF/JAX буквально за минуты, а для чата из терминала хватит команды transformers chat Meta-Llama-3-8B-Instruct — и готово!

Идеально для Python-разработчиков: от инференса до обучения агентов без боли. 🖥 Доки + примеры | Модели 👽 CodeGuard: SciencePop | Чат

🔹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. Да вот поэтому я и делаю постоянно какие-то проекты. И да, все они простые и не выдающиеся, но, наверное, главное — не унывать. Утешаю я себя так. Давайте расскажу немного о проекте. 🖥 Перейти к статье 👽 CodeGuard: SciencePop | Чат

🤗 Transformers: 1M+ моделей ML за 3 строки кода Hugging Face запустили библиотеку, где тысячи предобученных моделей (текст, изображения, аудио, видео) запускаются одной Pipeline — без тонны boilerplate и ручной настройки. ✈️ Классические фреймворки требуют часов на загрузку/токенизацию. Результат — фрустрация и забытые модели.

📌 Transformers меняет подход: Более миллиона моделей на Hugging Face Hub — от чат-ботов типа GPT до компьютерного зрения (ViT, SegFormer) — все с автоматическим кэшированием и без головной боли с загрузкой. Нужен fine-tuning? Trainer запускает обучение с mixed precision и FlashAttention на PyTorch/TF/JAX буквально за минуты, а для чата из терминала хватит команды transformers chat Meta-Llama-3-8B-Instruct — и готово!

Идеально для Python-разработчиков: от инференса до обучения агентов без боли. 🖥 Доки + примеры | Модели 👽 CodeGuard: SciencePop | Чат

GitHub теперь в Telegram! Самый прогерский канал, где за 10 минут ты научишься: / Пробив по фото и номеру в ТГ // Как взломать вебку подруги /// Мануал по OSINT разведке Подписывайся, нас уже сотни тысяч: >@GitHub

🧠 Регулярные выражения в Python: почему ваши парсеры тормозят и как это исправить Есть старая программистская мудрость: «У тебя была проблема. Ты решил использовать регулярные выражения. Теперь у тебя две проблемы». Регулярки (RegEx) в Python — это удивительный инструмент. Он позволяет в одну строчку сделать то, на что ушел бы десяток строк обычного кода, и одновременно превращает эту строчку в нечитаемое заклинание, к которому страшно подходить спустя неделю. Мы часто используем их как «черный ящик»: скопировали со StackOverflow, работает — и ладно. Но проблемы начинаются, когда данных становится много, а паттерны — сложнее проверки емейла. В этот момент «магия» превращается в MemoryError, а сервер зависает на попытке распарсить лог весом в пару гигабайт. В этой статье я хочу показать, что регулярные выражения могут быть читаемыми, быстрыми и безопасными. Мы разберем, почему re.findall — это часто плохая идея, зачем на самом деле нужны объекты Match и как писать паттерны так, чтобы коллеги не проклинали вас на код-ревью. 🖥 Читать полностью 👽 CodeGuard: SciencePop | Чат

📱 Шпора по GIT: ключевые команды на русском для новичков и профи Нашёл отличную русскоязычную шпаргалку по Git — компактную, с базовыми и продвинутыми командами от init до rebase/merge. Идеально для ежедневки: ветки, коммиты, пуш/пулл, стэшинг и разрешение конфликтов без гугла.[1][2]

📱 Что внутри: ➖ Базис: git init, clone, add, commit, status, log ➖ Ветки: branch, checkout, merge, rebase ➖ Удалёнка: remote, fetch, pull, push ➖ Спасалки: stash, reset, revert, cherry-pick ➖ Прослушка: diff, blame, show

Распечатай или держи в закладках — ускорит жизнь в терминале. 👽 CodeGuard: SciencePop | Чат

Нужны ChatGPT, Cursor, но дорого? 😎 Lama Agent — топовые модели (GPT-5, Claude, Gemini) внедряются прямо в IDE и пишут код за вас! - 150 запросов в день(4500 в месяц) - Всего за ₽699 - Доступен в ✴️ VS Code, 👩‍💻 JetBrains, ✴️ Claude Code, PyCharm 😲 Lama Bot — тг-бот с лучшими нейросетями! - 150 запросов в день - Всего за ₽499 в месяц (есть и бесплатные модели) - Бери и пользуйся — быстро и без рекламы 😱 Lama AI — узнавай самым первым о последних новостях из мира AI, IT и гик индустрии. Цена — бесценно.

👩‍💻 Developer Roadmap — подробный и структурированный план обучения для начинающих и опытных разработчиков C++. В 2024 году C++ остаётся одним из самых популярных языков в промышленной разработке. Многие задаются вопросом: с чего начать и как правильно строить обучение? Этот роадмап даёт ответы на эти вопросы и помогает избегать лишней информации, фокусируясь на ключевых навыках и знаниях, востребованных в проектах. Основные разделы включают: — Почему был создан этот роадмап — Действительно ли вам нужен C++ — Обзор областей применения C++ — Развенчание мифов и легенд о C++ — Классификация разработчиков по уровню — Методики и советы по обучению — Рекомендуемые книги и ресурсы — Идеи для пет-проектов — Инструментарий для разработки — Документация, сообщества и т.п. Роадмап доступен в удобных форматах: Miro и GraphML. 📱 Ознакомиться здесь — GitHub Этот роадмап поможет выстроить грамотное обучение C++ и двигаться вперёд без лишнего и хаотичного поиска информации. 👽 CodeGuard: SciencePop | Чат

🪄 Калибровка дисконтных кривых Рынок процентных производных инструментов представляет собой крупнейший сегмент мирового финансового рынка. В основе корректной оценки практически любого финансового инструмента, от простых облигаций до сложных структурных продуктов, лежит дисконтная кривая. Она представляет собой фундаментальную рыночную конструкцию, определяющую временну́ю стоимость денег и позволяющую корректно оценивать денежные потоки. 💠 Цель и структура статьи Настоящая статья посвящена детальному разбору алгоритма калибровки дисконтных кривых. В качестве наглядного примера рассмотрено построение дисконтной кривой на основе рыночных котировок процентных свопов, привязанных к индикатору RUONIA (Ruble OverNight Index Average) — ключевому безрисковому бенчмарку российского денежного рынка.

💠 Ключевые составляющие — Детальная спецификация калибровочных инструментов. От составляющих спецификации — таких как частота платежей, календарные конвенции и базовый процентный индикатор — напрямую зависит структура и размер будущих денежных потоков. Это является абсолютной основой для корректной оценки стоимости инструмента. —Четкое понимание алгоритма бутстрапа. Бутстрап — это итеративный алгоритм, позволяющий построить дисконтную кривую на основе рыночных котировок. Дисконт-фактор, найденный из предыдущего инструмента, используется в качестве входного параметра для калибровки следующего по сроку инструмента. — Оперирование ставками непрерывного начисления.

🖥 Это может быть полезно 👽 CodeGuard: SciencePop | Чат

Забавная ситуация в репозитории Linux. ну давайте уже соберем ему linux.exe.. 👽 CodeGuard: SciencePop | Чат