Обзор Open Source моделей для задачи TTS
https://habr.com/ru/companies/raft/articles/991844/
Задача Text‑to‑Speech (TTS) она же задача синтеза речи — заключается в том, чтобы озвучить заранее подготовленный текст голосом спикера. Данная задача является одной из важных в системах взаимодействия человека и компьютера. Конечно, такая задача генерации речи встречается гораздо реже, чем, например, задача генерации или обработки текста, тем не менее, сферы ее применения со временем только увеличиваются в своих масштабах и становится все более востребованной.
https://habr.com/ru/companies/raft/articles/991844/
Задача Text‑to‑Speech (TTS) она же задача синтеза речи — заключается в том, чтобы озвучить заранее подготовленный текст голосом спикера. Данная задача является одной из важных в системах взаимодействия человека и компьютера. Конечно, такая задача генерации речи встречается гораздо реже, чем, например, задача генерации или обработки текста, тем не менее, сферы ее применения со временем только увеличиваются в своих масштабах и становится все более востребованной.
oban: Job Orchestration Framework for Python
https://github.com/oban-bg/oban-py
https://github.com/oban-bg/oban-py
🔥1
dj-celery-panel: Celery Task Inspector for Django Admin
https://github.com/yassi/dj-celery-panel
https://github.com/yassi/dj-celery-panel
cmd-chat: Peer-to-Peer Encrypted CLI Chat
https://github.com/diorwave/cmd-chat
https://github.com/diorwave/cmd-chat
Приложение на коленке! Почему Vial и QMK — шляпа?
https://habr.com/ru/articles/992732/
В прошлой статье я подробно рассказал про свою макрос-клавиатуру: про железо, характеристики и немного затронул ваши комментарии 🙂 ссылка на статью. И теперь пришло время рассказать про софт.
https://habr.com/ru/articles/992732/
В прошлой статье я подробно рассказал про свою макрос-клавиатуру: про железо, характеристики и немного затронул ваши комментарии 🙂 ссылка на статью. И теперь пришло время рассказать про софт.
🤡1
Как мы помогали Стэнфорду следить за акулами
https://habr.com/ru/companies/skbkontur/articles/992662/
В этот раз речь пойдёт о приложении для интерактивного мониторинга белых акул по заказу Стэнфордского университета. 🦈 В статье ребята рассказали, какие возможности реализовали внутри приложения, какой стек технологий выбрали и что за сложности случились на фронтенде и бэкенде.
https://habr.com/ru/companies/skbkontur/articles/992662/
В этот раз речь пойдёт о приложении для интерактивного мониторинга белых акул по заказу Стэнфордского университета. 🦈 В статье ребята рассказали, какие возможности реализовали внутри приложения, какой стек технологий выбрали и что за сложности случились на фронтенде и бэкенде.
LIFO, 3D и Динамический Шампур: как упаковать 6000 объектов в фуру за 12 секунд
https://habr.com/ru/articles/992564/
В статье представлен подробный разбор разработки высокопроизводительного 3D-движка для оптимизации загрузки транспортных средств. Мы прошли путь от простого полочного алгоритма с КПД 58% до комплексной системы, обеспечивающей плотность упаковки до 90%.
https://habr.com/ru/articles/992564/
В статье представлен подробный разбор разработки высокопроизводительного 3D-движка для оптимизации загрузки транспортных средств. Мы прошли путь от простого полочного алгоритма с КПД 58% до комплексной системы, обеспечивающей плотность упаковки до 90%.
gunicorn - 25.0.2
https://pypi.org/project/gunicorn/25.0.2/
WSGI HTTP-сервер для UNIX. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gunicorn/
https://pypi.org/project/gunicorn/25.0.2/
WSGI HTTP-сервер для UNIX. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gunicorn/
sys.settrace: как устроены дебаггеры, coverage и profilers в Python
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/988880/
Когда запускаешь pytest --cov код выполняется как обычно, но в конце появляется отчёт о покрытии. Как pytest узнаёт, какие строки выполнились? Ответ в sys.settrace, это низкоуровневый хук, который позволяет перехватывать каждый шаг интерпретатора.На этом механизме построены coverage.py, pdb, PyCharm debugger, hunters, и десятки других инструментов. Разберём, как это работает изнутри и почему трассировка устроена именно так.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/988880/
Когда запускаешь pytest --cov код выполняется как обычно, но в конце появляется отчёт о покрытии. Как pytest узнаёт, какие строки выполнились? Ответ в sys.settrace, это низкоуровневый хук, который позволяет перехватывать каждый шаг интерпретатора.На этом механизме построены coverage.py, pdb, PyCharm debugger, hunters, и десятки других инструментов. Разберём, как это работает изнутри и почему трассировка устроена именно так.
Ритуал создания API в традициях древних ацтеков (часть II)
https://habr.com/ru/articles/987584/
Процесс масштабирования бэкенд приложения на основе flask_restx и OpenApi. Реализация авторизации в приложении и обеспечение базового уровня безопасности.
https://habr.com/ru/articles/987584/
Процесс масштабирования бэкенд приложения на основе flask_restx и OpenApi. Реализация авторизации в приложении и обеспечение базового уровня безопасности.
Все об устройстве Q65 с примерами на Python (часть 3)
https://habr.com/ru/articles/992436/
Q65 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2021 году для проведения минимальных связей в условиях сложных трасс прохождения радиосигнала.В предыдущих частях цикла были рассмотрены структура протокола, алгоритмы формирования сигнала, механизмы компенсации эффекта Доплера, синхронизация и детектирование сигнала в условиях быстрых затуханий сигналов. В этой части статьи рассматривается механизм декодирования данных Q-ary Repeat Accumulation кодов протокола Q65.
https://habr.com/ru/articles/992436/
Q65 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2021 году для проведения минимальных связей в условиях сложных трасс прохождения радиосигнала.В предыдущих частях цикла были рассмотрены структура протокола, алгоритмы формирования сигнала, механизмы компенсации эффекта Доплера, синхронизация и детектирование сигнала в условиях быстрых затуханий сигналов. В этой части статьи рассматривается механизм декодирования данных Q-ary Repeat Accumulation кодов протокола Q65.
Разбираю статью про FS-Researcher: как учёные научили ИИ вести конспекты
https://habr.com/ru/articles/992836/
ChatGPT и другие LLM "забывают" начало диалога при серьезном ресерче. Обычная проблема. Новые факты вытесняют старые из-за ограниченного контекстного окна, и отчет получается поверхностным. Недавнее исследование предлагает простое решение — дать ИИ-агенту "блокнот". Разбираемся как такой подход обходит ограничения контекста.
https://habr.com/ru/articles/992836/
ChatGPT и другие LLM "забывают" начало диалога при серьезном ресерче. Обычная проблема. Новые факты вытесняют старые из-за ограниченного контекстного окна, и отчет получается поверхностным. Недавнее исследование предлагает простое решение — дать ИИ-агенту "блокнот". Разбираемся как такой подход обходит ограничения контекста.
Визуализация данных в Python с помощью библиотеки Plotly: база для новичков
https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/992594/
Plotly — библиотека для интерактивной визуализации данных в Python. Она подходит для задач, где статичного графика недостаточно и важно исследовать данные прямо в процессе анализа. В статье разбираем базовые возможности Plotly и основные типы графиков.
https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/992594/
Plotly — библиотека для интерактивной визуализации данных в Python. Она подходит для задач, где статичного графика недостаточно и важно исследовать данные прямо в процессе анализа. В статье разбираем базовые возможности Plotly и основные типы графиков.
От «яблока» до «королевы»: как нейросети учатся понимать смысл слов через эмбеддинги
https://habr.com/ru/articles/992928/
Представьте, что вы объясняете ребёнку, что такое «яблоко». Вы покажете картинку, дадите попробовать, расскажете, что оно круглое, сладкое, растёт на дереве, а теперь попробуйте объяснить это нейросети. Она не видит, не пробует, но она понимает только числа. Как же тогда заставить машину понять, что «яблоко» ближе к «груше», чем к «трактору»?
https://habr.com/ru/articles/992928/
Представьте, что вы объясняете ребёнку, что такое «яблоко». Вы покажете картинку, дадите попробовать, расскажете, что оно круглое, сладкое, растёт на дереве, а теперь попробуйте объяснить это нейросети. Она не видит, не пробует, но она понимает только числа. Как же тогда заставить машину понять, что «яблоко» ближе к «груше», чем к «трактору»?
«Спрятать и не потерять»: Реализуем DSSS-стеганографию в MP3 на Python. AES-256 против сжатия с потерями
https://habr.com/ru/companies/chameleonlab/articles/992996/
Принято считать, что стеганография в аудио умирает, как только файл пережимают в MP3. Классический метод LSB (замена младших битов) действительно не выдерживает встречи с психоакустической моделью сжатия — данные просто стираются как «неслышимый мусор».Но что, если подойти к задаче не как к замене битов, а как к радиосвязи? В этой статье мы напишем приложение ChameleonLab на Python (PyQt6 + NumPy). Мы откажемся от хрупких методов в пользу военной технологии DSSS (расширение спектра), применим криптографию AES-256 и научим наш сигнал выживать даже при перекодировании в 128kbps. Разберем математику корреляции, борьбу с рассинхронизацией ffmpeg и почему иногда шум — это хорошо.
https://habr.com/ru/companies/chameleonlab/articles/992996/
Принято считать, что стеганография в аудио умирает, как только файл пережимают в MP3. Классический метод LSB (замена младших битов) действительно не выдерживает встречи с психоакустической моделью сжатия — данные просто стираются как «неслышимый мусор».Но что, если подойти к задаче не как к замене битов, а как к радиосвязи? В этой статье мы напишем приложение ChameleonLab на Python (PyQt6 + NumPy). Мы откажемся от хрупких методов в пользу военной технологии DSSS (расширение спектра), применим криптографию AES-256 и научим наш сигнал выживать даже при перекодировании в 128kbps. Разберем математику корреляции, борьбу с рассинхронизацией ffmpeg и почему иногда шум — это хорошо.
Я устал выпрашивать логи у завода, поэтому написал свой симулятор сталеплавильной печи
https://habr.com/ru/articles/992952/
Давайте честно. Все эти конференции про "Цифровые Двойники" и "AI на производстве" - это красиво только на слайдах в PowerPoint.В реальности, когда ты приходишь к главному технологу и просишь данные для обучения модели (например, чтобы предсказывать прогар футеровки), происходит одно из двух:
https://habr.com/ru/articles/992952/
Давайте честно. Все эти конференции про "Цифровые Двойники" и "AI на производстве" - это красиво только на слайдах в PowerPoint.В реальности, когда ты приходишь к главному технологу и просишь данные для обучения модели (например, чтобы предсказывать прогар футеровки), происходит одно из двух:
Как мы пытались научить ML считать трудоёмкость в промышленности — и что из этого вышло
https://habr.com/ru/articles/992278/
Современное машиностроительное производство требует высокой точности планирования технологических процессов и оценки трудоёмкости операций. Эти оценки напрямую влияют на формирование себестоимости, планирование загрузки оборудования и назначение цен на продукцию и услуги.
https://habr.com/ru/articles/992278/
Современное машиностроительное производство требует высокой точности планирования технологических процессов и оценки трудоёмкости операций. Эти оценки напрямую влияют на формирование себестоимости, планирование загрузки оборудования и назначение цен на продукцию и услуги.
Одно кольцо, чтобы повелевать остальными: собираем лимитирование, ретраи и circuit breaker в одной библиотеке
https://habr.com/ru/articles/992902/
Я чувстовал себя клоуном подключая 5ю библиотеку для написания устойчивого к ошибкам API клиента. После этого я написал библиотеку объединяющую все воедино. Мотивация и история архитектурных решений.
https://habr.com/ru/articles/992902/
Я чувстовал себя клоуном подключая 5ю библиотеку для написания устойчивого к ошибкам API клиента. После этого я написал библиотеку объединяющую все воедино. Мотивация и история архитектурных решений.
Как мы с помощью ML попали на остров
https://habr.com/ru/articles/992930/
Машинное обучение обычно ассоциируется с датасетами, метриками и бесконечными экспериментами в ноутбуках. Но в какой-то момент для нас ML перестал быть абстрактной технологией - и стал маршрутом. Причём буквально. Эта история о том, как модели, гипотезы и пара неочевидных решений привели нас не только к рабочему результату, но и на самый настоящий остров Парамушир (северные Курилы).
https://habr.com/ru/articles/992930/
Машинное обучение обычно ассоциируется с датасетами, метриками и бесконечными экспериментами в ноутбуках. Но в какой-то момент для нас ML перестал быть абстрактной технологией - и стал маршрутом. Причём буквально. Эта история о том, как модели, гипотезы и пара неочевидных решений привели нас не только к рабочему результату, но и на самый настоящий остров Парамушир (северные Курилы).
Запускаем AI-ассистента на бесплатном CPU: Qwen2.5 + Gradio + Hugging Face Spaces
https://habr.com/ru/articles/993312/
Каждый раз, когда кто-то говорит про запуск LLM, возникает вопрос: "А где взять GPU?" Облачные GPU стоят денег, локальные видеокарты стоят ещё больших денег, а бесплатные GPU-тиры исчезают быстрее, чем появляются.Но что если можно запустить полноценного AI-ассистента вообще без GPU?
https://habr.com/ru/articles/993312/
Каждый раз, когда кто-то говорит про запуск LLM, возникает вопрос: "А где взять GPU?" Облачные GPU стоят денег, локальные видеокарты стоят ещё больших денег, а бесплатные GPU-тиры исчезают быстрее, чем появляются.Но что если можно запустить полноценного AI-ассистента вообще без GPU?
🤡1