Реально огромная: более 5000 страниц, всё удобно разложено по категориям.
Можно пользоваться онлайн или скачать для локального использования.
#linux #commands #library
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Исследователи обнаружили тревожный тренд: ИИ-ассистенты вроде ChatGPT и Gemini всё чаще предлагают код с несуществующими зависимостями. Злоумышленники быстро адаптировались — они регистрируют эти галлюцинированные названия в PyPI и NPM, наполняя их вредоносным кодом.
Под особой угрозой разработчики, практикующие vibe-coding — бездумное копирование ИИ-подсказок. Некоторые фейковые пакеты выглядят убедительно: имеют документацию, GitHub-репозитории и даже блоги-однодневки.
‼️ Фонд Python называет эту тактику «слопсквоттинг» (от *slop* — «мусорный вывод ИИ») и усиливает защиту репозиториев. Пока главная рекомендация — вручную проверять каждую зависимость, даже если её рекомендует ИИ.
🔗 Ссылка - *клик*
Под особой угрозой разработчики, практикующие vibe-coding — бездумное копирование ИИ-подсказок. Некоторые фейковые пакеты выглядят убедительно: имеют документацию, GitHub-репозитории и даже блоги-однодневки.
‼️ Фонд Python называет эту тактику «слопсквоттинг» (от *slop* — «мусорный вывод ИИ») и усиливает защиту репозиториев. Пока главная рекомендация — вручную проверять каждую зависимость, даже если её рекомендует ИИ.
🔗 Ссылка - *клик*
@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новый Function (fxn) — фреймворк, который компилирует Python-функции в нативный код с производительностью, сравнимой с Rust.
🧠 Как это работает?
- Использует символическое трассирование на CPython для анализа функций
- Генерирует промежуточное представление (IR)
- Транслирует IR в C++ или Rust, а затем компилирует в бинарный код
- Поддерживает платформы: Linux, Android, WebAssembly и др.
📦 Пример:
@compile
def fma(x: float, y: float, z: float) -> float:
return x * y + z
После компиляции вы получаете нативный бинарник, который можно запускать без интерпретатора Python.
🔗 Подробнее
🔗 Github
@pro_python_code
#Python #Rust #fxn #Compiler #Performance #AI #ML #Wasm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Я пожалею об этом, но ладно...
В общем сливаю вам самый топовый источник слитых курсов, бесплатных книг, программ, лучших шпаргалок для разработчиков.
Если после этого не сможешь стать Сениором, то ты безнадежен!
Вот ссылка - https://yangx.top/+ZLrCusZbNeYyODli
В общем сливаю вам самый топовый источник слитых курсов, бесплатных книг, программ, лучших шпаргалок для разработчиков.
Если после этого не сможешь стать Сениором, то ты безнадежен!
Вот ссылка - https://yangx.top/+ZLrCusZbNeYyODli
Forwarded from Machinelearning
Kimi-Audio — инструктивная модель с 7 млрд. параметров, разработанная командой MoonshotAI, которая объединяет распознавание речи, анализ аудиоконтента и генерацию ответов в реальном времени в единую архитектуру. Модель показала SOTA-результаты на множестве аудиобенчмарков, от распознавания речи до эмоционального анализа.
Архитектура Kimi-Audio — это 3 компонента:
Отдельного внимания заслуживает пайплайн обучения, к нему команда разработки подошла ответственно и скрупулезно: 13 млн часов аудио были обработаны через автоматический конвейер, включающий шумоподавление, диаризацию и транскрипцию.
Для повышения качества сегменты объединялись по контексту, а транскрипции дополнялись пунктуацией на основе пауз. После предобучения на задачах ASR и TTS модель прошла этап SFT на 300 тыс. часов данных (развернутые диалоги и аудиочаты).
В тестах ASR Kimi-Audio показала: WER 1.28 на LibriSpeech test-clean против 2.37 у Qwen2.5-Omni. В аудиопонимании она лидирует на ClothoAQA (73.18) и MELD (59.13), а в классификации сцен (CochlScene) показывает 80.99 — на 17 пунктов выше ближайшего соперника. В диалогах модель близка к GPT-4o (3.90 против 4.06 по субъективной оценке).
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #KimiAudio #MoonshotAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧠 RegExp: Как найти строки с IP-адресами в логах
Частая задача — выцепить IP-адреса из логов. Вот регулярка и однострочник, которые помогут:
📌 Что делает:
-
-
💡 Можно дополнительно убрать дубликаты и отсортировать по частоте:
🚀 Покажет топ IP-адресов по количеству обращений — удобно для анализа трафика и выявления подозрительной активности.
Частая задача — выцепить IP-адреса из логов. Вот регулярка и однострочник, которые помогут:
grep -Eo '([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}' /var/log/nginx/access.log
📌 Что делает:
-
-Eo — включаем расширенные регулярки и выводим только совпадения-
([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3} — шаблон для IPv4-адресов💡 Можно дополнительно убрать дубликаты и отсортировать по частоте:
grep -Eo '([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}' /var/log/nginx/access.log | sort | uniq -c | sort -nr | head
🚀 Покажет топ IP-адресов по количеству обращений — удобно для анализа трафика и выявления подозрительной активности.