Изучение САПР по роликам с Youtube – это как готовить сложное блюдо по рецепту из Интернета: вроде всё понятно, но в итоге либо подгорает, либо что-то взрывается.

Майкл ФараDRCей
Гуру электромагнитной совместимости
Изучение САПР по роликам с Youtube – это как готовить сложное блюдо по рецепту из Интернета: вроде всё понятно, но в итоге либо подгорает, либо что-то взрывается.
Гуру электромагнитной совместимости
Вы разработчик? Поздравляю, вы уже AI-разработчик.
Шутка. Вы только на 80% AI-разработчик.
AI – теперь коммодити. Кто угодно может превратить свой древний saas в AI-driven за один HTTP запрос, а большая часть AI разработки с первого взгляда выглядит как перекладывание json'ов. Не нужно учить модельки, не нужно их хостить и можно не знать, как они работают.
Была тут недавно статья с картинками железа, ценами на железо, но без описания настроек, но зато с ссылками на GitHub и цитирую «Инструкция: Следуйте руководству в репозитории GitHub».:‑) Хотя в нынешних реалиях запустить нейросеть можно уже на чем угодно и не обязательно обладать навыками выше «Опытного пользователя ПК». (Если рассматривать «дистиллированные» сети, не знаю как правильно перевести.) Поэтому использования сложных инструментов и инструкций чтобы запустить что‑то и тем более отправку на GitHub считаю не совсем корректно.
В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта большие языковые модели (Large Language Models, LLM) становятся неотъемлемой частью множества приложений – от интеллектуальных чат-ботов до систем анализа данных.
Так уж сложилось, что эффективное применение больших языковых моделей не обходится без тонкой настройки, потому что базовые модели, обученные на обобщенных данных, могут не учитывать уникальные особенности конкретных задач или доменов. Тонкая настройка позволяет адаптировать модель к специфическим требованиям приложения, что улучшает ее точность [1].
В прошлой статье, посвящённой изучению кодирования на HEVC в FFmpeg, мы разобрали большинство функций работы с видео и научились эффективно сжимать видео или ускорять процесс кодирования для различных задач, преимущественно в программном кодировании. На этот раз моё внимание привлекла тема аппаратного кодирования (ГПУ) в FFmpeg. Мне не понравился не только поверхностный, но и откровенно плохой подход к теме в других статьях — некоторые авторы, сами того не замечая, предлагают программное кодирование вместо аппаратного. Поэтому я решил конкретно зарыться в этой теме и затем поделиться своими находками с вами.
Буду рассматривать аппаратные кодеки Nvidia, AMD и Intel.Читать полностью »
TensorFlow — один из самых мощных и популярных фреймворков для машинного обучения, разработанный компанией Google Brain в 2015 году.
Изначально фреймворк создавали как платформу для внутреннего использования в Google, заменив предшествующую библиотеку DistBelief, которая была ограничена возможностями только для небольших исследований.
TensorFlow, в отличие от DistBelief, задумывался как кросс-платформенное решение с возможностью гибкой и масштабируемой настройки.
Привет! Я Женя, CPO в корпоративном мессенджере Compass.
Поделитесь в комментариях, если было: в команду приходит обаятельный и с виду классный новый сотрудник, который на деле оказывается абсолютно бесполезным, да еще и токсичным. Речь об особом типе людей, которые много обещают, но вместо того, чтобы делать, юлят, манипулируют и плетут интриги.
Одну из таких историй я наблюдал со стороны. В компании освободилось место топ-менеджера в продажах, и гендир решил пригласить специалиста извне, который отлично себя презентовал и пообещал кратно поднять эффективность отдела.
Всем привет. Я являюсь ведущим frontend-разработчиком компании 21Yard. Мы разрабатываем сервис для поиска строительных подрядчиков.
На проект я пришел желторотым масленком, который мало смыслил в seo-продвижении продукта, но жизнь внесла свои коррективы, и сейчас я хочу рассказать о современном ssr-фреймворке -vike, показать его основные аспекты.
P.S. Статья рассчитана в первую очередь на таких же молодых и зеленых, но будет возможно полезна и матерым калачам.
Казалось бы, довольно простой вопрос: «Чем сжать видео?». На ум сразу приходят Handbrake, Movavi Converter или ещё что-нибудь пострашнее. Однако когда речь заходит о более гиковском подходе с упором на максимальное качество и экономию места, такие программы сложно назвать инструментами. Равно как и для обратной ситуации, когда картинку нужно сильно сжать и сохранить в целостности большую часть полезной информации. Все эти программы только лишь предоставляют набор наиболее общих конфигов для обычной съёмки и 2D.
В этой статье мы изучим, как при помощи самого большого сборника свободных библиотек FFmpeg научиться кодировать видео самому именно под ваши задачи.Читать полностью »