Я люблю баловаться со старым железом. DEC PDP-8 — мой любимый ретро-компьютер, а Office 2003, на мой взгляд — лучшая версия «офиса» из всех. Ещё одно из моих любимых ретро-устройств — это HP Jornada 720. Маленький карманный PC (меньше нетбука) с Windows CE или, как в моём случае, с Linux. У него хорошая клавиатура, экран с CFL-подсветкой, 32 МБ ОЗУ(!), карта compact Flash для хранения данных и стилус для резистивного сенсорного экрана. А, и ещё у моего есть сетевая PCMCIA-карта на 10 Мбит, но …
👉 Upd. Добавили пример запуска в Colab'е.Друзья, свершилось. Сегодня мы рады сообщить вам о релизе в открытый доступ нейросетевой модели, которая лежит в основе сервиса GigaChat.Про то, что такое GigaChat и как мы его обучаем, вы можете прочитать в нашей предыдущей статье. Скажу лишь, что главной его частью, ядром, порождающим креативный ответ на ваш запрос, является языковая модель, обученная на огромном количестве разнообразных текстов — сотен тысяч книг, статей, программного кода и т.д.…
Привет всем! Сколько раз вы уже сталкивались с запросами от бизнеса о необходимости ускорить разработку, внедряя интеграции со сторонними сервисами? И неужели не звучит заманчиво возможность менять дизайн и контент независимо, без необходимости привлекать разработчика?На данный момент уже существуют привычные инструменты, позволяющие разным членам команды, таким как разработчики, дизайнеры и контент-менеджеры, эффективно взаимодействовать. Например, Tilda, Wordpress и множество других решений …
У меня была задача - передача видео с минимальной задержкой с Raspberry Pi до веб-интерфейса моего робота. Причем необходима была реализация на Node JS.В этой статье я расскажу как можно реализовать стриминг с Raspberry Pi до веб-страницы используя WebRTC и Node JS.Немного об WebRTCWebRTC позволяет устанавливать p2p соединение между пользователями и передавать друг другу данные.Принципиальная блок-схема показана на рисунке ниже:Картинка с простор интернета Как видно из блок-схемы, для начала о…
Build a SaaS AI Platform with Next.js 13, React, Tailwind, Prisma, Stripe | Full Tutorial 2023 This is a repository for Build a SaaS AI Platform with Next.js 13, React, Tailwind, Prisma, Stripe | Full Tutorial 2023. VIDEO TUTORIAL Features: Tailwind design Tailwind animations and effects Full responsiveness Clerk Authentication (Email, Google, 9+ Social Logins) Client form validation and handling using react-hook-form Server error handling using react-toast Image Generation Tool (Open AI) Vid…
Web Environment Integrity API This repository details the proposal to add a new API for determining the integrity of web environments: const attestation = await navigator.getEnvironmentIntegrity("..."); The explainer goes gives a high level overview of the proposal. The spec currently describes how this is being prototyped in Chromium.
Repo for adapting Meta LlaMA2 in Chinese! META最新发布的LlaMA2的汉化版！ （完全开源可商用）Chinese-LlaMA2 就在不久前，Meta最新开源了Llama 2模型，完全可商用，看来Meta势必要与OpenAI (ClosedAI) 硬刚到底。虽然Llama 2对原版的LlaMA模型做了升级，但是其仍然对中文没有太好的支持，需要在中文上做定制化。所以我们决定在次开展Llama 2的中文汉化工作： ⏳Chinese-LlaMA2: 对Llama 2进行中文预训练； 第一步：先在42G中文预料上进行训练；后续将会加大训练规模 ⏳Chinese-LlaMA2-chat: 对Chinese-LlaMA2进行指令微调和多轮对话微调，以适应各种应用场景和多轮对话交互。 同时我们也考虑更为快速的中文适配方案： ⏳Chinese-LlaMA2-sft-v0: 采用现有的开源中文指令微调或者是对话数据，对LlaMA-2进行直接微调 (将于近期开源) 注意，为了遵循相应的许可…
中文LLaMA-2 & Alpaca-2大语言模型 (Chinese LLaMA-2 & Alpaca-2 LLMs)Chinese-LLaMA-Alpaca-2 本项目是Chinese-LLaMA-Alpaca的关联项目，基于可商用的LLaMA-2进行开发。 This is a sibling project to Chinese-LLaMA-Alpaca, based on LLaMA-2. 敬请期待。 Stay tuned. 2023/7/21 完成原型系统的调整，已正式启动模型训练 Just a quick update: we have finished prototype training. Now we are entering the formal training. 在此期间可先试用我们最新的一代中文LLaMA/Alpaca Pro系列模型：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/releases/tag/v5.0 Meanwhile, you are encouraged to try our new P…
低成本，高效率，简单实现的币安合约量化系统架构简介 这是一套经过长时间实盘验证，有超过100亿美金交易量，包含币安合约的数据录入，风控，交易的架构实现，但不包含具体的策略，仅提供一个简单的交易实践演示数据读取，开仓，平仓，以及止盈止损，风控，简单的前端数据展示和分析，前端演示地址：8.217.121.203，目前放1000美金运行着一个年化100%~200%的高频左侧回归策略 你可以利用它简单，低成本的实现你的交易逻辑，其大量运用阿里云服务器进行分布式架构，多进程处理，以及飞书进行异常报错和交易信息披露... 如果你愿意详细阅读该readme的所有信息，尤其是 模块详细解析 ，那么他同时也会是一部关于币安合约的交易风控，设计架构的经验理解历史，总结了几乎本人所有成功和失败的经验，希望能让后人少踩些坑 优势 低成本，高效率，简单实现是这套系统的三个优势 不到1000人民币一个月的成本，实现每分钟扫描1500万次交易对是否满足交易条件 除了撮合服务器（C++）外都采用python编写，简单易懂 大量的分布式架构实现更快的速度，并且可以根据个人需求，自由伸缩的调控服务器数量来实现成本和性能…