Python *

Наверняка вы слышали о нашумевшей в своё время ИИ стримерше NeuroSama. Однако мое внимание привлекало не само шоу и эти нашумевшие самые «крутейшие» моменты стримов, а сам факт того, что нейросеть реально может полностью автономно и полноценно вести стрим, удерживая внимание зрителей! Меня очень заинтересовала такая задумка, и я решился её повторить!

В этой статье я расскажу о попытке создать свою нейро-тян для русского сегмента, которая сможет автономно и без перерывов играть и вести трансляции на различных стриминг-платформах и буллить кожаных мешков конечно же развлекать зрителей и игроков, не получая баны! В результате получился самый настоящий гомункул киборг-убийца (мозгов) квадратных людей, поэтому запасайтесь бочкой кваса и ванной попкрона, как и в прошлый раз, приключение обещает быть жарким, но не только потому, что скоро лето, а ещё потому, что сейчас весна (и сопутствующее весеннее обострение), ведь мы с вами будем создавать настоящую (виртуальную) девушку-стримера!

Может, немного опоздал с трендом, но не пропадать же добру просто так! Кому-нибудь да пригодится (хотя бы для того, чтобы посмеяться или кринжануть с человека, который год занимался никому не нужной фигнёй).

Статья получилась без преувеличения огромной из-за совмещения просто ТУЧИ разных технологий и необходимости погружения в тонкости некоторых, так что отправьте ссылку себе на комп, расположитесь поудобнее и предупредите свою попу, что она рискует не отрываться от стула на протяжении целого часа!

Будет весело, сложно и очень интересно как опытному «бойцу», так и простому обывателю!

В динамичном мире стартапов управление проектами чаще похоже не на предсказуемую и понятную работу, а на сложную навигацию в неизвестных водах. Немного лучше дела обстоят в командах разработки. Там планирование чуть более прозрачно и предсказуемо, несмотря на постоянно меняющиеся требования. Например, все этапы проекта могут быть расписаны на три месяца вперед с помощью привычного софта для управления проектами, который будет учитывать изменения в графике.

Но как только мы касаемся основателей или руководителей высшего звена, уровень неопределенности резко повышается. Каждый рабочий день этих менеджеров состоит из самых разнообразных и быстро сменяющихся задач, которые нужно балансировать между собой буквально на ходу. Тут и внезапные созвоны, и юридические вопросы, и практическое взаимодействие с командой — все это делает роль этих управленцев совершенно непредсказуемой. Даже не смотря на наличие квартальных целей и ключевых показателей (OKR), реальной проблемой для основателей бизнеса является именно динамическая корректировка планов для решения внезапных и крайне важных задач, которых не существовало еще полчаса назад. И все это надо делать в условиях жестких временных ограничений, потому что сутки не резиновые.

Сказ о том, как мы, дата-сайентист и аналитик данных, на троих с ChatGPT, без программиста и девопса, создали сервис пересказа новостей TechMix с текстом и озвучкой. ChatGPT писал код, а мы ему только поддакивали.

Авторы: Эдуард Ланчев, Илья Кузнецов, ChatGPT

Мы продолжаем тему о проектировании и разработке вредоносного ПО для macOS. Первую часть публикации вы можете прочитать здесь. 

В этой статье мы:

- Изучим методики инъецирования кода и то, как он применяется в вредоносном ПО;

- Затронем способы обеспечения постоянства хранения;

- В конце мы покажем простой процесс инъецирования шелл-кода и его постоянного хранения. 

В этой статье мы погрузимся в мир проектирования и разработки вредоносного ПО для macOS, которая по сути является операционной системой на основе Unix. При исследовании внутренностей системы Apple мы воспользуемся классическим подходом с опорой на базовые знания эксплойтов, программирования на C и Python, а также знакомство с низкоуровневым языком ассемблера. Хотя представленные в статье темы могут быть сложными, я постараюсь изложить их понятным языком.

Мы, команда Threat Intelligence экспертного центра безопасности Positive Technologies, в рамках недавнего автоматизированного аудита проектов, размещенных в главном репозитории Python-кода, нашли 28 вредоносных пакетов, которые уже много месяцев вредили пользователям. В совокупности они были скачаны 59 000 раз.

Отчет о перечисленных ниже проектах был передан команде Python Package Index (PyPI), благодаря чему проекты были удалены.

Сегодня мы поговорим о хорошем инструменте для веб-скрапинга, который зарекомендовал себя, библиотеке Scrapy для Python.

В этой статье мы расскажем Вам идею о том, как заставить манекена в Unreal Engine 5 повторять движения за человеком в кадре при помощи Python, нейронных сетей и API-запросов, а также поделимся наработками проекта “Виртуальный аватар без мокап-костюма”.

Ранее был предложен некоторый Алгоритм деления 2W‑битовых чисел с использованием операций над W‑битовыми числами. Для тестирования использовались целые числа языка С++, что не позволяло проверять, например, 128-битные целые числа. Однако, в язык Python встроена поддержка целых чисел неограниченной ширины (Big Integer), а также имеется API для вызова методов Python из программ на языке С/С++. Это позволяет протестировать разные алгоритмы с числами, в том числе деление, используя в качестве результата строковое представление чисел.

В данной статье расписаны шаги для использования Python C API в программе на языке С++, а также показан пример вызова оператора деления двух целых чисел с возвратом результата в виде строки С. Использовалась следующая программная конфигурация:

Это восьмая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как реализовать функцию "подписчики", аналогичную функции Twitter и других социальных сетей.

Да, всего 20 строк кода и бот:

1) по качеству ответов будет соизмерим с ChatGPT-4;
2) будет отвечать очень быстро т.к. подключим мы его через Groq который в среднем в 10 раз быстрее других аналогичных сервисов;
3) будет поддерживать диалог и запоминать последние сообщения.

Когда вы впервые учитесь программировать, вы ищете (или, возможно, вам поручают) проекты, которые нужны для закрепления базовых концепций языка. Но как часто вы, набравшись чуть-чуть больше знаний и опыта, пересматриваете такие проекты самых для начинающих?

В этой статье мы сделаем именно это. Вернёмся к стандартному проекту для начинающих — реализации игры «Камень, ножницы, бумага» на Python, посмотрев, как её можно «улучшить».

Привет, Хабр!

Меня зовут Денис, я Ведущий Продуктовый Аналитик из МТС. Давайте сегодня поговорим про грейды в аналитике. Чем они отличаются? Расскажу, как можно быстро повышать свой грейд.

В целом, в разных компаниях разное понимание того, чем должен обладать тот или иной грейд. Однако, есть основные пункты, которые повторяются во многих командах, про них мы сегодня и поговорим.

В данной статье представлен обзор различных популярных (и не только) оптимизаторов, которые применяются в машинном и глубоком обучении, в частности для обучения нейронных сетей. Мы рассмотрим их основную идею и ключевые особенности, переходя от простых к более сложным концепциям. Помимо этого, в самом конце вы сможете найти большое количество дополнительных источников для более детального ознакомления с материалом.

«Треки» — это интересная головоломка из университетского квеста. Она представляет собой 2 поля одинакового размера, разделенные на клетки. Для ее решения сначала необходимо найти путь с ограничениями для верхнего поля. После этого требуется с помощью данного пути извлечь сообщение из нижнего поля. Наконец, это сообщение необходимо правильно интерпретировать, чтобы определить музыкальное произведение, на которое оно ссылается. Попробуем решить первые 2 этапа этой головоломки с помощью Python.

Последнее время только ленивый не пишет о великом прорыве человечества в области разработки искусственного интеллекта под общим названием "большая языковая модель" (LLM, large language model). И хотя у них остается еще много возможностей для совершенствования, но за последние несколько лет подобные приложения стали действительно востребованными. Большие языковые модели привлекают своей сверхъестественной способностью резюмировать текст, понимать естественный язык и создавать контент (и судя качеству некоторых статей, в том числе и тут на Хабре).

Правда подобные инструменты иногда сбоят и выдают некорректную информацию т.е. "галлюцинируют", которую выдают за правду. Генераторы изображений могут нарисовать лошадей с пятью ногами или кисть руки с семью пальцами. Однако подобные "фантазии" не всегда плохо. Например, когда творчество ценится выше точности, генерация не существующего контента, но похожего на правду, может оказаться полезной.

Томас Валадес (Thomas Valadez) воспользовался этим творческим потенциалом, чтобы создать интересное устройство под названием «Storybook». Его проект с открытым исходным кодом превращает Raspberry Pi в рассказчика на базе искусственного интеллекта, способного создавать иллюстрированные сказки. Это устройство использует LLM и генератор изображений для создания одной страницы книги из никогда не существовавшего сборника рассказов и выводит их на E-Ink дисплей.

Как-то пару лет назад youtube начал мне подсовывать шахматные видео. Смотрел их, и спустя какое-то время начал играть. Сначала против компа на телефоне, затем на lichess. В какой-то прекрасный вечер мне надоело проигрывать и задался вопросом как бы не проигрывать или после отыгрываться. В итоге игра превратилась в написание чита.

YandexGPT API — сервис для доступа к генеративным языковым моделям, хоть и является мощным инструментом во многих задачах, однако может озадачить разработчика, решившего внедрить его в свои проекты отсутствием официального SDK, разнообразием способов авторизации, видов моделей и эндпоинтов API. В данной статье я рассказываю, как мы внедряли YandexGPT в свои проекты, а в конце делюсь всеми наработками.

Мы в hitch занимаемся аутстаффингом – выводим опытных IT-специалистов на бигтех-проекты. Поэтому непрерывно следим за любыми изменениями на рынке, а еще с удовольствием слушаем экспертов — но не во всём с ними соглашаемся. Сегодня разберем прогнозы и обещания, которые всколыхнули рынок, но показались нам нереалистичными.