AI/ML Ready | Нейросети

Слышали, что Python автоматически сообщает дескриптору имя атрибута, к которому он привязан? До Python 3.6 дескрипторы не знали, под каким именем они объявлены в классе. Из-за этого имя приходилось передавать вручную или получать через metaclass. Начиная с Python 3.6 появился метод __set_name__(), который автоматически вызывается во время создания класса. def __set_name__(self, owner, name): Python передаёт в него класс-владелец и имя атрибута, к которому привязан дескриптор. owner.__name__ name Это позволяет писать переиспользуемые дескрипторы без дополнительной настройки. class User: age = Positive() Именно на этом механизме можно строить собственные валидаторы, ленивые свойства, ORM-поля и декларативные API. self.name = name 🔥 __set_name__() устраняет необходимость вручную связывать дескриптор с именем атрибута и значительно упрощает создание переиспользуемых компонентов. 👉 Python Ready | #совет

Требуются парни и девушки в возрасте 19–40 лет, желающие работать в сфере IT. Опыт в программировании не нужен. Завтра запускаем бесплатный онлайн-интенсив по Frontend-разработке, где будем показывать, как разрабатывать сайты и веб-приложения используя ИИ. За 7 дней обучения без опыта ты: 1. Сделаешь реальный сайт сервиса доставки с нуля; 2. Добавишь JavaScript-логику, расчёты и трекинг; 3. Подключишь карты и маршрут доставки через API; 4. Превратишь сайт в Angular-приложение; 5. Подключишь backend и выложишь проект в продакшен; 6. Научишься использовать ChatGPT и Giga во Frontend-разработке; 7. Узнаешь 9 способов найти первый заказ на фрилансе даже без опыта. А главное, ты увидишь, что разрабатывать сайты и приложения не так сложно, как кажется. И поймёшь, как тебе развиваться в этой профессии, чтобы уже через пару месяцев зарабатывать от 1000$ на вёрстке сайтов. 👉 Проскочить на интенсив бесплатно 🔥 С 2019 стабильно помогаем с обучением, практикой, зарабатывать на фрилансе и проходить собеседования.

🤔 AudioPen — нейросеть, которая превращает голосовые заметки в структурированный текст! AI-сервис, который помогает быстро преобразовывать голосовые в понятные и аккуратно оформленные заметки. Достаточно надиктовать идею — AudioPen автоматически уберёт слова-паразиты, структурирует текст и сделает его более читаемым, сохранив основной смысл. 📌 Оставляю ссылочку: audiopen.ai 🚪 AI Ready | #нейросеть

Python позволяет автоматически добавлять дочерние классы в реестр без ручной регистрации! Частая задача в больших проектах — хранить список всех реализаций какого-либо интерфейса: плагины, обработчики событий, стратегии, драйверы. Некоторые делают ручной реестр: plugins.append(MyPlugin) Но Python позволяет автоматизировать это через __init_subclass__(). class Plugin: plugins = [] def __init_subclass__(cls): Plugin.plugins.append(cls) Теперь каждый новый наследник автоматически попадает в реестр: class JsonPlugin(Plugin): pass class XmlPlugin(Plugin): pass Проверяем: print(Plugin.plugins) Получаем: [JsonPlugin, XmlPlugin] Это удобно для систем расширений, обработчиков команд, архитектуры с плагинами и декларативных настроек. В реальном коде нужно сохранять возможность передачи параметров при наследовании: def __init_subclass__(cls, **kwargs): super().__init_subclass__(**kwargs) 🔥 __init_subclass__() позволяет строить автоматическую регистрацию компонентов без метаклассов и лишнего связующего кода. 👉 Python Ready | #совет

1000+ свежих IT-вакансий каждый месяц в одном месте 🤘 Пока другие листают hh — мы ищем вакансии по всему рынку: каналы, сайты компаний, стартапы и закрытые источники. IT Россия IT СНГ Стажировки Digital Международка Удалёнка Python Бигтех Дизайн QA Джунам Frontend Аналитика Стартапы за рубежом DevOps Не с HH Автоотклики

🧐 SciSpace — нейросеть для работы с научными статьями и исследованиями! Загружай научные статьи или PDF, а нейронка поможет быстро разобраться в содержании. Сервис объясняет сложные термины простыми словами, отвечает на вопросы по тексту, делает краткие выжимки и помогает понять основные идеи исследования без необходимости читать его целиком. 📌 Оставляю ссылочку: scispace.com 🚪 AI Ready | #нейросеть

📂 Напоминалка о том, как заставить ИИ отвечать на разных уровнях экспертности! Один и тот же запрос может дать совершенно разные результаты, если заранее указать уровень экспертизы. Для новичка ИИ объяснит базовые принципы простыми словами, для Senior — разберёт архитектурные нюансы, а для архитектора предложит стратегический взгляд с учётом масштабирования, рисков и компромиссов. На картинке — как формулировать запросы, чтобы ИИ имитировал уровень Junior, Middle, Senior или Architect, а также какие инструкции помогут получать ответы нужной глубины и качества. Сохрани, чтобы не потерять! 🚪 AI Ready | #ресурс

Сравнение работы Encoder и Decoder архитектур на примере BERT и GPT. Архитектура Transformer делится на две принципиально разные части: энкодер (BERT) для анализа текста и декодер (GPT) для его генерации. Мы запустим обе модели через библиотеку Hugging Face, чтобы наглядно увидеть разницу между двунаправленным контекстом и авторегрессионной генерацией. Это практическое сравнение поможет понять, почему BERT идеален для поиска скрытого смысла и классификации, а GPT — для продолжения фраз и создания связных текстов. Сначала установим необходимые программные пакеты для загрузки и запуска легковесных версий трансформеров. pip install transformers torch Библиотеки успешно установлены в виртуальное окружение и готовы к проведению инференса моделей. Инициализируем классический Encoder (BERT) для восстановления пропущенного слова с учетом всего окружающего текста. from transformers import pipeline fill_mask = pipeline("fill-mask", model="bert-base-uncased") result = fill_mask("The capital of France is [MASK].") print("BERT:", result[0]["token_str"]) Энкодер успешно считал контекст слева и справа от маски, точно определив пропущенное географическое название. Запустим классический Decoder (GPT-2) для генерации продолжения текстовой последовательности токен за токеном. from transformers import pipeline generator = pipeline("text-generation", model="gpt2") result = generator("The capital of France is", max_new_tokens=2, pad_token_id=50256) print("GPT:", result[0]["generated_text"]) Декодер использовал причинное маскирование (Causal Masking), чтобы предсказать следующие слова строго на основе предыдущих. Проверка (контрольный запуск проверки доступности весов моделей): python3 -c "from transformers import AutoTokenizer; AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased'); print('Models: READY')" Ожидаемый вывод: Models: READY Очистка окружения от установленных библиотек: pip uninstall transformers torch -y Разница сводится к механизму внимания: BERT видит предложение целиком и строит глубокие эмбеддинги, что критично для анализа тональности и извлечения сущностей. GPT же замаскирован от просмотра будущих токенов, за счет чего эффективно генерирует тексты, но хуже справляется с анализом готовых документов. 👉 AI Ready | #ml

❤️‍🔥"Это разъ*бный сетап, бро!" 😤 Так сказал мой друг из Африки, когда увидел этот стол) Не знаю уж че за сетап, меня зовут Саша и качественную необычную мебель из натурального дерева я делаю уже больше 12-ти лет, столько же занимаюсь и темой здоровья. Когда я услышал, что до 10% смертности связано с сидячим образом жизни, меня это поразило и я задался целью делать максимально функциональные и полезные рабочие пространства, ибо геморрой в 30 это конечно довольно нишево, но все же сомнительно 😂 Ну а собрать такой комплект под свои задачи и при этом сразу прикинуть цены вы можете в удобном Mini App конструкторе ➕

🐱 Отличная статья для тех, кто хочет понять, какие ключевые сдвиги уже произошли в ИИ в 2026 году и почему индустрия всё сильнее уходит в агентные сценарии! В этой статье: • Разбираются главные новости первого квартала 2026 года: регулирование, новые модели, агентные системы и инвестиционные приоритеты; • Показано, как ИИ-агенты переходят от генерации текста к выполнению реальных действий в бизнес-процессах; • Разобраны последствия для рынка: рост затрат на ИИ-инфраструктуру, смена стратегий бигтеха и новые требования к внедрению моделей. 🔊 Продолжайте читать статью 🚪 AI Ready | #статья