Тинькофф отзывы сотрудников
Вакансии банка - Тинькофф отзывы сотрудников на vc.ru.
vc.ru
Симуляция данных о свете при попадании на сетчатку для левого глаза. В поле зрения видны ресницы, тень от носа спарава. Участок чёткого и цветного зрения (макула), сосуды сетчатки, и тёмное пятно зрительного нерва. Желтый тон от ультрафиолетового фильтра хрусталика.
Я уже пятнадцать лет учу детей английскому языку. Ученики рассказывают, как пользуются нейросетями везде: разговаривают через них с вымышленными персонажами, рисуют картины, делают домашку. За последнее я на них ругаюсь, говорю, что ChatGPT за них ЕГЭ не сдаст.
А вдруг сдаст? Стал думать, как устроить экзамен нейросетке и узнать, захватит ли нас Скайнет. Спойлер: пока нет, но восстание машин близко.
Ускорители заряженных частиц — уникальные машины, играющие ключевую роль в фундаментальной науке и прикладных исследованиях. Они помогают заглянуть внутрь материи, создавать новые материалы и лекарства, а также раскрывать тайны Вселенной — от бозона Хиггса до реликтового излучения.
Ускорители заряженных частиц — сложные установки, которые требуют высокой точности работы. Даже небольшое отклонение пучка, сравнимое с долей толщины человеческого волоса, может иметь значение. Чтобы справляться с такими задачами, всё чаще используют методы машинного обучения.
Привет! В этом посте я продолжаю цикл статей о том, как выжать максимум из обычного VPS от RUVDS. В прошлый раз мы экспериментировали с языковыми моделями, а сегодня попробуем запустить систему распознавания речи — FasterWhisper, оптимизированную версию модели Whisper от OpenAI. Как и в прошлый раз, сделаем это в рамках бюджета в 5000 рублей в месяц.Читать полностью »
Контент – самое главное скажет любой редактор медиа. В этой статье мы рассказываем, как написали нейросеть-парсер, который пишет для нас новости.
Посмотреть, как он работает – можно тут. Ссылка открытая.
При работе с нейросетями, не обязательно каждый раз писать свою модель заново, можно использовать предобученные модели, что позволяет значительно сократить время разработки, а развитие модели и поддержка сообществом позволяет повысить точность анализа текстов.
В данной статье приведен практический пример интеграции предобученной модели NER (Named Entity Recognition) для русского языка с использованием DeepPavlov и библиотеки ONNX Runtime в Java-проекте.
Статей о GPT написано уже немало, и многие знакомые мне аналитики заявляют, что ни разу не использовали его возможности. Ввиду этого, я хочу подробно раскрыть эту тему, предоставив практические примеры и доказательства эффективности.
YOLO расшифровывается как You Only Look Once. Это широко известная архитектура компьютерного зрения, которая знаменита в том числе своим огромным количеством версий: первая из них вышла в 2016 году и решала только задачу детекции объектов на изображении, а последняя – одиннадцатая – появилась в сентябре этого года и уже представляет из себя целую фундаментальную модель, которую можно использовать для классификации, трекинга объектов на видео, задач pose estimation и тд. Все это – в реальном времени.
