Сеньоры в 16

🧑‍💻 Разработчик нейросетей 👨‍💻 Настоящие волшебники, способные создавать и обучать нейросети для самых разных задач. Они анализируют потребности заказчика, изучают область применения, оценивают риски и ищут наилучшие решения. 💡 Работа разработчиком нейросетей требует технического склада ума, стратегического мышления и постоянного обновления профессиональных знаний. ⚙️ Важные инструменты в арсенале разработчика нейросетей - знание архитектуры нейросетей, программирование на Python, работа с фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch и TensorFlow, а также умение работать с данными и базами данных. 🌐 Места применения нейросетей разнообразны: от финансов и медицины вплоть до криминалистики. Они помогают в прогнозировании продаж, анализе медицинских данных, распознавании речи и многих других областях. 🔗 Статья

👋 Друзья, давайте забустим канал для возможности выкладывать в истории дополнительный контент и новые огненные реакции! 👇 Чем больше уровень — тем больше обучающего контента в историях 😉 https://t.me/siniorsin16?boost

🐍 ООП в Пайтон 🐍 ➡️ Наследование Наследование позволяет создавать новые классы на основе существующих. Дочерний класс наследует атрибуты и методы родительского класса, что позволяет расширять функциональность без изменения исходного кода. Это способствует повторному использованию кода и упрощает его сопровождение. 💊 Инкапсуляция Инкапсуляция скрывает внутренние данные объекта от внешнего вмешательства, объединяя атрибуты и методы внутри класса. Это защищает данные и предотвращает их случайное изменение. В Python используется соглашение: атрибуты, начинающиеся с _ или __, считаются приватными и не должны использоваться вне класса. 💎 Полиморфизм Полиморфизм позволяет одной и той же функции работать с разными типами данных. Это обеспечивает гибкость и расширяемость кода, так как методы могут быть переопределены для работы с различными типами объектов.

🔍 Векторные базы данных Способ хранения данных, основанный на математических векторах. Каждое измерение в пространстве соответствует признаку данных. Можно использовать даже десятки тысяч измерений для сложных данных. 💡 Векторные внедрения - разные типы данных, такие как слова, фразы, документы, изображения и аудио, используются для поиска сходства, многомодального поиска, рекомендаций и моделей языков. 🌟 Преимущества векторных баз данных заключается в ускорении разработки AI-приложений, упрощении эксплуатации и создание уникальных решений на основе векторного поиска. 🚧 Однако векторным базам данных свойственны определенные проблемы. Например, необходимо непрерывное совершенствование технологии для обеспечения масштабируемости, надежности и производительности. 🔗 Статья

🎨 Генеративный ИИ 🧠 Нейросети, способные создавать новый контент: текст, изображения, аудио и видео. Они отличаются творческими способностями, вариативностью, эффективным использованием контекста и универсальностью. Основные типы генеративного ИИ: 🎵 Вариационные автокодировщики (VAE). Генерируют текст, музыку и изображения, выявляя скрытые структуры данных. 🎥 Генеративные состязательные сети (GAN). Создают гиперреалистичные изображения и видео, используются в визуальных эффектах. 🎬 Диффузионные модели. Синтезируют реалистичные изображения и видео, позволяют управлять процессом генерации. 🧬 Трансформеры. Генерируют текст, программный код, 3D-модели, изображения и музыку.

🪨 Монолитная структура🗿 Монолитное приложение — это единое, самодостаточное программное обеспечение, которое выполняет все необходимые функции самостоятельно. Подходят для небольших команд и проектов с низкой сложностью. С ростом сложности и требований лучше рассмотреть переход на микросервисы или распределённые системы. Преимущества: ✨ Простота разработки. Все компоненты находятся в одном месте, что упрощает процесс. 💰 Низкая стоимость. Меньше затрат на инфраструктуру и поддержку. Недостатки: 🔻 Плохая масштабируемость. Трудно адаптировать под возросшую нагрузку. ⚙️ Недостаточная эластичность. Сложно быстро вносить изменения. 🚨 Слабая отказоустойчивость. Проблемы в одном месте могут повлиять на всю систему.

🔍 Утечка алгоритмов поиска Google Утекло 2,500 страниц внутренних документов Google, проливающих свет на работу поискового алгоритма. Это вызывает вопросы о честности Google в их публичных заявлениях. Компания пока не комментирует утечку. SEO-эксперт Рэнд Фишкин получил документы, которые описывают, какие данные Google собирает и как ранжирует сайты. Некоторые сведения противоречат заявлениям Google, например, об использовании данных Chrome и роли E-E-A-T (опыт, экспертность, авторитетность, надежность). Хотя эти документы не подтверждают использование конкретных данных для ранжирования, они дают уникальный взгляд на внутреннюю работу Google Search. 🔗 Статья

📰 Искусственный интеллект: много шума, но мало практики Недавнее исследование Института Рейтер и Оксфордского университета показало, что несмотря на огромный ажиотаж вокруг ИИ, таких как ChatGPT, их регулярно используют лишь 2% британцев. Молодежь (18-24 года) активнее принимает ИИ, но в целом интерес ниже ожиданий. Доктор Ричард Флетчер отметил "несоответствие" между "шумихой" и реальным "общественным интересом". Большинство считают, что ИИ окажет значительное влияние на общество в ближайшие пять лет, особенно в новостях, медиа и науке. Однако, улучшит ли ИИ общество — мнения разделились. 🔗 Статья

Фронтенд в картинках — просто, наглядно и понятно. Новые знания в компактном формате каждый день. Присоединяйтесь: @FrontendPortal

🔥Революция React 19 🌐 Улучшения SEO Добавляйте метаданные (заголовки, meta-теги) в любом месте древа компонентов, улучшая SEO вашего приложения. 🔄 React Actions Новые действия форм заменяют большие обработчики событий. Работают как синхронно, так и асинхронно, могут быть определены на сервере. ⚡️Быстрая загрузка ресурсов Улучшает загрузку стилей, шрифтов и скриптов с помощью Suspense и предварительной загрузки, ускоряя отрисовку страниц. 🆕 Хук useOptimistic Позволяет временно обновлять состояние приложения, пока процесс выполняется в фоне, обеспечивая мгновенный фидбек для пользователей. 🔗 Статья