#Собес #git
🤔 Как вы находите коммит, который что-то нарушил после операции слияния?

💬 Кратко:
Для поиска коммита, который нарушил код после слияния, можно использовать команду git bisect . Этот инструмент помогает найти коммит, который вызывает проблему, путем бинарного поиска.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

Open-source RAG-стек (2025)

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
👋 Обучайте модели ИИ на данных, которых даже не существует

SDV — это open-source фреймворк, который с помощью ML изучает паттерны ваших реальных данных и генерирует синтетические табличные данные в больших масштабах.

Поддерживает встроенную анонимизацию, валидацию и многое другое.
GitHub: SDV

👉Новости 👉База вопросов

#Собес #pytorch
🤔 Чем PyTorch отличается от других фреймворков глубокого обучения, таких как TensorFlow?

💬 Кратко:
PyTorch и TensorFlow отличаются архитектурой вычислений: PyTorch использует динамическую вычислительную графику, что позволяет изменять граф во время выполнения, в то время как TensorFlow использует статичный граф. который требует предварительного определения. Это делает PyTorch более интуитивным и удобным для отладки, но TensorFlow может обеспечивать лучшую производительность благодаря оптимизации вычислений. Также PyTorch более дружелюбен к Python-разработчикам, поскольку поддерживает структуру управления Python, в то время как TensorFlow абстрагирует многие детали.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#полезное
🏕 Kite — современная панель управления Kubernetes

Ищете лёгкий и удобный способ управлять Kubernetes-кластерами?

Kite — это современный дашборд, который сочетает в себе:
🔵 интуитивный интерфейс,
🔵 реальные метрики в реальном времени,
🔵 управление всеми ресурсами,
🔵 поддержку мультикластеров,
🔵 и приятный UX без перегруза.

Если Kubernetes — ваш рабочий инструмент, Kite точно стоит попробовать.
Репозиторий

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🤯 Memory Graph — визуализация структуры данных в Python

Для лучшего понимания кода и отладки бывает полезно «увидеть» объекты в памяти, а не только смотреть на их значения.

Пакет memory_graph делает именно это — строит граф памяти для любых структур данных.

Пример:

import memory_graph as mg

class My_Class:
    def init(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

data = [range(1, 2), (3, 4), {5, 6}, {7: 'seven', 8: 'eight'}, My_Class(9, 10)]
mg.show(data)

Memory Graph поддерживает множество типов данных: списки, кортежи, множества, словари, классы и пользовательские объекты.

Результат — удобная визуализация связей между объектами, что помогает:
🔴 понять структуру данных в проекте
🔴 отлаживать сложные зависимости
🔴 обучать и объяснять Python-объекты начинающим
Ссылка на репозиторий

👉Новости 👉База вопросов

#Собес #pytorch
🤔 Какие преимущества у динамической вычислительной графики PyTorch по сравнению со статичными графиками?
💬 Кратко:
Динамическая вычислительная графика в PyTorch позволяет создавать графы во время выполнения программы, что даёт большую гибкость при работе с переменными входами. Это особенно полезно для задач с переменной длиной данных, например, в обработке естественного языка. Также отладка становится проще, так как операции выполняются поочередно, что позволяет быстрее обнаруживать и исправлять ошибки.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#полезное
❤️‍🔥 Шпаргалка по функциям активации нейронных сетей

Функции активации определяют, как нейрон реагирует на вход. Быстрая справка:
🟠Sigmoid: σ(x) = 1 / (1 + exp(-x)) — [0,1], часто для вероятностей.
🟠Tanh: tanh(x) — [-1,1], центрированная версия сигмоиды.
🟠ReLU: max(0, x) — простая и быстрая, популярна в скрытых слоях.
🟠Leaky ReLU: x if x>0 else αx — решает проблему «мертвых нейронов».
🟠ELU: экспоненциальная ReLU, сглаживает негативные значения.
🟠Softmax: exp(x_i)/Σexp(x_j) — для классификации, даёт распределение вероятностей.
🟠Swish / Mish: современные гладкие функции, улучшают обучение глубоких сетей.

Использование правильной функции активации критично для скорости сходимости и качества модели.

👉Новости 👉База вопросов

11 типов переменных в датасете наглядно

👉Новости 👉База вопросов

#новости
😎 OpenAI готовится выпускать свое первое «железо» к 2026–2027

Что происходит:
🟠 В OpenAI пришло уже более 24 специалистов из Apple в этом году - в области интерфейсов, камер, аудио, носимых устройств и производства. Команду ведёт Тан Тан, 25 лет проработавший в Apple, теперь - Chief Hardware Officer OpenAI.
🟠 Один из описанных концептов - умная колонка без экрана, плюс исследуются очки, диктофон и носимый пин - как дополнение к смартфону или ноутбуку.
🟠 OpenAI обсуждает модули колонок с Goertek и опирается на китайскую цепочку поставок Apple, что ускорит массовый запуск, но усиливает геополитические риски.
🟠 Фундамент — сделка на $6,5 млрд: покупка io Products у Джони Айва, чья команда теперь интегрирована в OpenAI (при этом LoveFrom продолжает независимую работу).

Реалии рынка: провал Humane Pin (HP купила и закрыла за $116M) показывает, насколько жестким является сегмент.

Если первый продукт будет без экрана и голосоцентричным - успех зависит от:
🔵 дальнобойных микрофонных массивов
🔵 beamforming и низкой задержки wake word
🔵 on-device фильтрации
🔵 плавного облачного хэнд-оффа для быстрых ответов в реальных условиях.
Источник

👉Новости 👉База вопросов

#Собес #pytorch
🤔 Можете ли вы объяснить, как работает автоматическое дифференцирование и обратное распространение в PyTorch?

💬 Кратко:
PyTorch использует автоматическое дифференцирование для вычисления градиентов, необходимым для обратного распространения ошибки. Каждый оператор на тензорах записывается в вычислительный граф, и когда вызывается backward (), PyTorch вычисляет градиенты, двигаясь по графу с конца к началу, используя правило цепочки. Это позволяет эффективно вычислять и хранить градиенты для всех параметров с флагом requires_grad=True.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#полезное
😊 MCP-серверы могут предоставлять богатые UI-возможности

MCP-серверы в Claude/Cursor пока не предлагают никакого UI, например, графики. Это просто текст/JSON.

mcp-ui позволяет добавлять в вывод интерактивные веб-компоненты, которые может отрендерить MCP-клиент.
Забираем с GitHub

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😇 Тонкости гиперпараметрического тюнинга

Хотите ускорить обучение XGBoost в 5–15 раз и при этом находить лучшие гиперпараметры?

В свежем видео показывают:
🟡 как использовать Optuna для автоматического тюнинга XGBoost,
🟡 почему кросс-валидация критична для реальных задач,
🟡 какие приёмы тюнинга реально работают,
🟡 и как визуализации Optuna помогают выявлять самые важные гиперпараметры.

Особый акцент — на GPU-ускорении XGBoost 3.0, которое радикально сокращает время экспериментов в табличных задачах.
Ссылка на туториал

👉Новости 👉База вопросов

#Собес #pytorch
🤔 Как реализовать собственный слой в PyTorch? Можете привести пример?

💬 Кратко:
Чтобы реализовать собственный слой в PyTorch, нужно создать класс, унаследованный от nn.Module, и определить два метода: init () для инициализации параметров и forward () для описания вычислений. Примером может служить простой линейный слой, реализованный с использованием матричного умножения и добавления смещения.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#полезное
👋 Память под контролем: RamTorch для обучения больших моделей

PyTorch library для памяти-эффективного Deep Learning, позволяющая обучать и запускать большие модели, которые не помещаются в GPU-память.

RamTorch предоставляет гибридные CPU-GPU реализации компонентов нейросетей: параметры хранятся в CPU и передаются на GPU по мере необходимости.

Такой подход значительно снижает использование GPU-памяти при сохранении высокой вычислительной эффективности за счет асинхронных CUDA потоков и интеллектуальной пакетной обработки.

Ключевые возможности:
🔵 Память-эффективные линейные слои: параметры на CPU, GPU только по необходимости
🔵 Асинхронные CUDA потоки: перекрытие вычислений и передачи данных для минимальной задержки
🔵 Поддержка ZeRO-1 Optimizer: распределение состояния оптимизатора по нескольким GPU
🔵 Drop-in замена: совместимо с существующим кодом PyTorch

Установка:

pip install ramtorch

Простой пример:

import torch
from ramtorch import Linear

# Standard PyTorch approach (high GPU memory usage)
# linear = torch.nn.Linear(1000, 1000)

# RamTorch approach (low GPU memory usage)
linear = Linear(1000, 1000, device="cuda")

# Use exactly like a normal PyTorch layer
x = torch.randn(32, 1000, device="cuda")
output = linear(x)  # Parameters automatically transferred from CPU to GPU

Репозиторий

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🤯 Генеративные vs. дискриминативные модели в ML

👉Новости 👉База вопросов

#Собес #pytorch
🤔 Как использовать GPU для вычислений в PyTorch?

💬 Кратко:
Для использования GPU в PyTorch необходимо убедиться, что на компьютере установлен CUDA и PyTorch с поддержкой GPU. Тензоры и модели можно перемещать на GPU с помощью метода .cuda (). Важно, чтобы все тензоры и модель находились на одном устройстве — либо на CPU, либо на GPU.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал

#полезное
🛞 Эта статья Себастьяна Рашки пошагово проводит через реализацию self-attention с нуля, далее расширяя разбор до multi-head и cross-attention, с понятными объяснениями и примерами кода на PyTorch.

Обязательное чтение, если хотите глубоко разобраться в трансформерах. Читайте здесь

👉Новости 👉База вопросов