Екзокогненція (згенеровано DALL-E)

Як і будь-який амбітний письменник, я працюю над романом. І як будь-який сучасний письменник, у мене є напарник для написання: ChatGPT. Якщо є щось, що я зрозумів більше за все при взаємодії з великими мовними моделями (LLM), то це одне: будь самим собою.

Є безліч “посібників” про те, як створити ідеальні запити. Існують цілі фреймворки з catchy абревіатурами, що обіцяють розкрити максимальний потенціал цих інструментів. І хоча ці техніки можуть бути корисними, коли мова йде про креативне письмо, я зрозумів, що є одне правило, яке перевищує всі інші: будь справжнім, і ця справжність відобразиться на тобі.

Ось … Читати далі

Ключові показники ефективності виглядають добре. Але раптом шлях починає розходитися, і все більше не складається..

“Те, що вимірюється, тим можна керувати.”

Це втішний троп, часто цитований, але він є суттєво оманливим.

Якщо модель не може адаптуватися

Це спало мені на думку одного вечора, коли я допомагав своїй 17-річній доньці повторювати методи інтеграції та диференціального обчислення. Ми сиділи за кухонним столом, оточені зошитами та піцою, намагаючись розібратися в методах інтеграції. Вона боролася з кривою Рімана — прямокутниками, що складалися під кривою, кожен з яких трохи відрізнявся, кожен намагався наблизити безперервну реальність площі під кривою.

Під час вирішення задач я бачив, як … Читати далі

Ми дослідимо згорткові нейронні мережі (CNN) з математичної точки зору та реалізуємо код для цього.

Чому CNN?

Згорткові нейронні мережі (CNN) є основним вибором для задач класифікації зображень. Вони автоматично навчаються розпізнавати особливості зображень, тренувальні дані, і використовують ці особливості для класифікації нових, невидимих раніше зображень, тестових даних.

Термінологія

1. Вхід — Зображення у вигляді сітки, де кожен осередок представляє піксельні дані.
2. Фільтр — CNN автоматично вчиться виділяти різні особливості на зображенні шляхом застосування фільтрів або навчання ваг для різних частин зображення. Пізніше ми розглянемо це детальніше.

Згортка та кореляція або перехресна кореляція

Ми застосовуємо фільтр до вхідного зображення, ковзаючи ним … Читати далі

У світі фінансів, який постійно змінюється, точне прогнозування цін акцій є критично важливим для прийняття обґрунтованих інвестиційних рішень. Використовуючи машинне навчання та візуалізацію даних, я вирішив розробити зручний додаток для прогнозування цін акцій за допомогою Streamlit.

Я пройду весь процес розробки як фронтенду, так і бекенду цього веб-застосунку для прогнозування цін акцій. У цій статті ми розглянемо:

1. Аналіз і візуалізацію даних про акції за допомогою Pandas і Plotly
2. Попередню обробку даних і розробку моделі Long-Short Term Memory (LSTM) за допомогою sklearn і TensorFlow/Keras
3. Розробку фронтенд-застосунку та інтеграцію моделі з Streamlit

Що саме являє собою цей додаток?

1. Аналітичний інструмент для трейдерів

Використання Docker Compose для керування та розгортання ваших побічних проєктів на Віртуальних Приватних Серверів (VPS).

Ми дослідимо переваги Docker Compose, розглянемо покроковий посібник та обговоримо, чому Docker Compose є більш ефективним у плані використання пам'яті порівняно з Minikube для цих сценаріїв.

Чому Docker Compose для побічних проєктів?

• Спрощене розгортання: Docker Compose спрощує оркестрацію багатоконтейнерних застосунків.1 За допомогою однієї команди docker-compose up ви можете без зусиль запустити всі необхідні сервіси (наприклад, вебсервер, базу даних, чергу повідомлень), визначені у вашому файлі docker-compose.yml.
• Покращена портативність: Docker Compose гарантує, що ваше застосунку залишатиметься стабільним у різних середовищах.2 Незалежно від того, чи ви розробляєте

В Git ми можемо видалити будь-який проблемний файл за допомогою команди revert. Якщо ми використаємо цю команду, файл буде видалено, але версія коміту залишиться. Також буде створено нову версію коміту як частину процесу видалення файлу.

Ми можемо побачити, що файл коміту було видалено, але журнал версій коміту залишився, і також був створений новий журнал коміту для процесу видалення.

Є ще одна команда — reset. Потрібно бути дуже обережним перед використанням цієї команди. Що робить команда reset, коли ми виявляємо проблему в коміт-версії, наприклад, у версії коміту 3? У такому разі ми вибираємо коміт до версії 2. Команда reset … Читати далі

В цьому блозі я документую другий проект з моєї серії DevOps, в якому я підключив вихідний код Java веб-застосунку до репозиторію GitHub. Цей проект є частиною серії з семи проектів, що побудують CI/CD конвеєр за допомогою сервісів AWS. Ось як я успішно завершив цей проект!

Що я побудував

У цьому проекті я навчився використовувати Git та GitHub для керування та відстеження змін у Java веб-застосунку, розгорнутому на EC2 інстансі AWS. Я також підключив свій локальний репозиторій до GitHub, щоб зберігати вихідний код у хмарі.

Початок роботи

Після налаштування EC2 інстанса та конфігурації віддаленого хоста у VS Code, я був готовий … Читати далі

User is familiar with Duolingo and works on projects related to large-scale notifications.

Огляд

Duolingo — це найпопулярніша платформа для вивчення мов, з 31,4 мільйонами активних користувачів щодня. Надсилання сповіщень користувачам є викликом, особливо коли кампанія сповіщень націлена на мільйони користувачів. До речі, нижче наведено приклад деяких сповіщень.

У наведеному нижче прикладі вимога від маркетингової команди полягала в тому, щоб надіслати понад 6 мільйонів сповіщень за 5 секунд у певний момент часу (доволі конкретний, оскільки це повинно було бути зроблено відразу після показу реклами під час Супербоула 2024 року).
Back in 2022, Coinbase launched its bouncing QR code campaign during … Читати далі

AcmeMinds спеціалізується на Розробці Індивідуального ПЗ, пропонуючи спеціалізовані рішення, що підвищують ефективність бізнесу. Завдяки відданій команді експертів, AcmeMinds перетворює інноваційні ідеї на функціональні додатки, забезпечуючи високу якість та продуктивність. Їхній комплексний підхід включає дизайн, розробку та подальшу підтримку, щоб задовольнити унікальні потреби кожного клієнта. Читати далі …

Перекладено з: Custom Software Development… Читати далі

Привіт! У цьому блозі я презентую свій останній проєкт “AtomicCD“. Це інструмент для безперервної доставки, створений спеціально для Kubernetes.

Чому використовувати цей інструмент, якщо є такі інструменти, як ArgoCD, запитаєш ти? Натхнення для створення цього інструменту я отримав через деякі недоліки ArgoCD, тому я створив інструмент, який вирішує ці проблеми. ArgoCD — чудовий і потужний інструмент, але він надавав занадто багато функцій для моїх робочих задач, що робило його доволі важким, а також потрібно було встановлювати оператори, що ще більше збільшувало його вагу. Для більшості моїх випадків я просто шукав легкий інструмент для безперервної доставки, який би робив свою роботу. … Читати далі