В цьому посібнику ви покроково дізнаєтесь, як здійснити доопрацювання моделі LLM від OpenAI за допомогою Node.js.

Що ви зробите?

У цьому посібнику ми навчимося доопрацьовувати модель LLM від OpenAI за допомогою Node.js. Доопрацювання дозволяє адаптувати вже навчену модель для конкретних завдань, тренуючи її на спеціалізованих наборах даних. Наприкінці ви матимете чітке розуміння процесу доопрацювання та того, як ефективно його застосовувати.

Мета доопрацювання:

Доопрацювання дозволяє налаштувати попередньо натреновану модель для отримання більш релевантних, точних та ефективних результатів для конкретних завдань. Це значно покращує продуктивність для різноманітних застосунків, таких як чат-боти, аналіз настроїв, генерація контенту та інші.

Приклади використання доопрацювання:

1. Чат-боти для

Дізнайтесь, як створити хук “useOutsideClick” найпростіший спосіб. Назва хуку говорить сама за себе — він використовується для відстеження кліків поза певним елементом.

Приклад використання

Уявіть, що у вас є модальне вікно.
Вам потрібно визначити, коли користувач клацає поза межами модального вікна, щоб закрити його.

Імплементація функції (за допомогою TypeScript / React)

import { RefObject, useEffect } from 'react';  

export function useOutsideClick(  
 ref: RefObject,  
 condition: boolean,  
 onElementOutsideClick: () => void,  
) {  
 useEffect(() => {  
 function handleElementOutsideClick(event: MouseEvent) {  
 // Умова, яка перевіряє, чи клік був поза заданим елементом  
 if (  
 ref.current &&  
 !ref.current.contains(event.target as Node) &&  
 condition  
 ) {  
 // 

Вступ

Чи створюєте ви додаток на React Native і відчуваєте труднощі з додаванням складних функцій без необхідності занурюватися у нативний код? Ось тут і приходять на допомогу плагіни Expo. Ці зручні інструменти дозволяють значно розширити можливості вашого додатка з мінімальними зусиллями, забезпечуючи безшовну інтеграцію для всього — від роботи з камерою до безпечного зберігання даних. Давайте розглянемо, як плагіни Expo можуть вивести ваш додаток на React Native на новий рівень.

Які «основні переваги» використання плагінів Expo?

Покращення продуктивності додатка

Плагіни Expo дозволяють додавати складні функції без перевантаження вашого додатка великими бібліотеками. Це дає змогу максимізувати продуктивність, мінімізуючи при цьому ймовірність … Читати далі

Вступ

Налагодження (debugging) — це важлива навичка для будь-якого розробника, і коли йдеться про React Native та Expo, вона стає ще важливішою. Ці фреймворки пропонують потужні інструменти для крос-платформної розробки, але їхня унікальна настройка може ускладнити процес пошуку помилок. У цій статті ми зануримося в дієві стратегії та інструменти, які допоможуть вам налагоджувати як професіонал, забезпечуючи надійність і стабільність ваших додатків.

Розуміння середовища налагодження

Відмінності між React Native та Expo

React Native дозволяє розробникам створювати нативні додатки за допомогою JavaScript, в той час як Expo надає додатковий шар, спрощуючи процес за допомогою керованого робочого процесу.

Підходи до налагодження можуть відрізнятися … Читати далі

В програмній інженерії шаблони проектування (design patterns) пропонують перевірені рішення для поширених проблем, з якими стикаються розробники програмного забезпечення. Ефективне використання цих шаблонів може призвести до створення надійного, підтримуваного та масштабованого коду. У цій статті ми розглянемо, як побудувати конвеєр обробки файлів за допомогою TypeScript, використовуючи деякі ключові шаблони проектування.

Вступ

Обробка файлів є звичайним завданням у програмних додатках, незалежно від того, чи йдеться про зчитування конфігурацій, обробку файлів даних чи генерацію звітів. Добре спроектований конвеєр обробки файлів може значно спростити ці завдання. Тут ми побудуємо конвеєр обробки файлів за допомогою шаблонів проектування Strategy, Decorator та Factory Method у TypeScript.… Читати далі

Я навіть більше не намагаюся.

Я не можу… мабуть. Але я намагаюся, намагатися! Але я просто не можу це зробити!

Колись я так добре вчився. Я ніколи не думав про те, як інші досягнуть моїх результатів і піднімуться вище, і насправді був щиро щасливий за них! Але зараз! Я нічого не можу зробити. Я не можу позбутися думки, як сильно я відстаю! Але це не означає, що я не люблю бачити, як вони розвиваються! Мені подобається, коли люди навколо мене стають кращими версіями себе… але чому я відстаю?

Це легко, відповісти на це питання.
Це просто тому, що я більше … Читати далі

Зображення створене за допомогою seaart.ai

Підготовка до співбесіди на посаду аналітика даних або інженера даних? Майстерність у SQL є критично важливою, і наша нова стаття допоможе вам! Ми зібрали 20 основних практичних запитань для співбесіди з SQL, з детальними розв'язками, бізнес-поясненнями та прикладом набору даних.

Від вибірки конкретних записів до виявлення тенденцій і прогалин, ці запити допоможуть удосконалити ваші навички SQL і підвищити впевненість. Незалежно від того, чи є ви досвідченим професіоналом, чи тільки починаєте, ця стаття стане вашим основним ресурсом для успішного проходження наступної співбесіди. Пориньте в тему та підвищуйте свою експертизу в SQL вже сьогодні!

У сфері аналітики … Читати далі

Оскільки сучасні додатки все більше залежать від напівструктурованих даних, JSON (JavaScript Object Notation) став популярним форматом для зберігання даних. Багато реляційних баз даних тепер підтримують зберігання, запити та маніпулювання даними JSON безпосередньо, поєднуючи гнучкість NoSQL із надійністю SQL.

У цій статті ми розглянемо, як працювати з даними JSON у SQL, охоплюючи основні функції, варіанти використання та практичні приклади.

Чому варто використовувати JSON у SQL?

1. Гнучкі структури даних: JSON дозволяє зберігати вкладені та динамічні дані.
2. Еволюція схеми: JSON може адаптуватися до змін без необхідності змінювати схеми таблиць.
   3.
   Інтеграція з API: JSON спрощує взаємодію з RESTful API, які

Data science (наука про дані) — це міждисциплінарна галузь, яка поєднує статистику, комп'ютерні науки та експертні знання у конкретній галузі для отримання інсайтів з упорядкованих і неупорядкованих даних. Оскільки попит на прийняття рішень на основі даних продовжує зростати, зростає й потреба в ефективних інструментах для навчання. Ось детальний огляд 10 найкращих інструментів, які допоможуть вам освоїти науку про дані без використання штучного інтелекту.

1.

Jupyter Notebook

Огляд: Jupyter Notebook — це веб-застосунок з відкритим кодом, який дозволяє створювати та ділитися документами, що містять живий код, рівняння, візуалізації та текстові пояснення.

Особливості:

• Інтерактивне програмування: Пишіть та виконуйте код в реальному часі,

Сучасні дискусії про дані часто звучать як заїжджена платівка, безперервно повторюючи: "Вивчення та розуміння SQL — одна з найважливіших навичок для будь-якого спеціаліста з даних". Однак такі твердження не враховують, що SQL має свої підводні камені, як і слід очікувати від такої абстрактної мови. Один з таких моментів, який я хочу розглянути, — це створення набору даних, який буде підходити для аналізу часових рядів, де активні записи вважаються активними протягом усього свого життєвого циклу, а не лише в один момент часу.

Проблема

Уявімо, що у нас є таблиця в базі даних, яка вказує на дату початку та кінця контрактів клієнтів.… Читати далі