Анализ данных (Data analysis)
Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит
@ai_machinelearning_big_data - ML
@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml
РКН: clck.ru/3FmyAp
@haarrp - админ
@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит
@ai_machinelearning_big_data - ML
@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml
РКН: clck.ru/3FmyAp
TGlist rating
0
0
TypePublic
Verification
Not verifiedTrust
Not trustedLocationРосія
LanguageOther
Channel creation dateMay 28, 2022
Added to TGlist
Feb 07, 2025Linked chat
Machine learning chat
10.9K
Records
01.04.202513:43
45.3KSubscribers28.02.202516:56
400Citation index25.02.202523:59
9.2KAverage views per post25.02.202523:59
9.2KAverage views per ad post12.02.202523:59
12.79%ER04.03.202508:31
20.41%ERR
15.03.202510:03
⚡️ Copy any UI
Клонирование любого сайта одним кликом стало возможным благодаря новому ИИ-агенту Same.dev! Этот инструмент способен создать практически точную копию веб-сайта всего лишь по ссылке.
Все, что вам нужно сделать, — это вставить URL интересующего ресурса и немного подождать. Same.dev автоматически проанализирует исходный код и предоставит готовую копию, которую сложно отличить от оригинала.
Причем это абсолютно бесплатно: https://same.dev/
Клонирование любого сайта одним кликом стало возможным благодаря новому ИИ-агенту Same.dev! Этот инструмент способен создать практически точную копию веб-сайта всего лишь по ссылке.
Все, что вам нужно сделать, — это вставить URL интересующего ресурса и немного подождать. Same.dev автоматически проанализирует исходный код и предоставит готовую копию, которую сложно отличить от оригинала.
Причем это абсолютно бесплатно: https://same.dev/
07.04.202510:52
⚡️ Pydoll — это библиотека на Python, предназначенная для автоматизации браузеров на движке Chromium (Chrome и Microsoft Edge) без использования WebDriver.
Инструмент имитирует «реальные» действия пользователя и обеспечивает гибкость при работе с элементами интерфейса и сетевыми запросами.
🔗 Ключевые особенности
- Асинхронная автоматизация без WebDriver
- Позволяет обойтись без установки и настройки драйверов WebDriver, что упрощает процесс интеграции и обслуживания.
- Реализована на базе asyncio, поэтому поддерживает запуск нескольких задач одновременно.
- Обход Cloudflare Turnstile
- Имеется встроенный механизм для автоматического прохождения CAPTCHA:
- Синхронная блокировка (context manager), когда выполнение кода приостанавливается до момента решения задачи.
- Фоновый режим (non-blocking), когда автоматизация продолжает работу, пока CAPTCHA решается в фоне.
- Поддерживает «человеко-подобный» набор текста (имитация пауз, скорости).
- Распознаёт специальные клавиши и сочетания клавиш (нажатия SHIFT, CTRL, ALT и т.д.).
- Подключение к существующим сессиям
- Можно подсоединяться к уже запущенным экземплярам Chrome или Edge, что удобно для отладки или интеграции с имеющимися сессиями пользователя.
Благодаря отсутствию необходимости в WebDriver и возможности имитировать взаимодействие «как настоящий пользователь», Pydoll будет полезен в проектах, где требуется гибкая и реалистичная автоматизация.
📌 Github
@data_analysis_ml
Инструмент имитирует «реальные» действия пользователя и обеспечивает гибкость при работе с элементами интерфейса и сетевыми запросами.
🔗 Ключевые особенности
- Асинхронная автоматизация без WebDriver
- Позволяет обойтись без установки и настройки драйверов WebDriver, что упрощает процесс интеграции и обслуживания.
- Реализована на базе asyncio, поэтому поддерживает запуск нескольких задач одновременно.
- Обход Cloudflare Turnstile
- Имеется встроенный механизм для автоматического прохождения CAPTCHA:
- Синхронная блокировка (context manager), когда выполнение кода приостанавливается до момента решения задачи.
- Фоновый режим (non-blocking), когда автоматизация продолжает работу, пока CAPTCHA решается в фоне.
- Поддерживает «человеко-подобный» набор текста (имитация пауз, скорости).
- Распознаёт специальные клавиши и сочетания клавиш (нажатия SHIFT, CTRL, ALT и т.д.).
- Подключение к существующим сессиям
- Можно подсоединяться к уже запущенным экземплярам Chrome или Edge, что удобно для отладки или интеграции с имеющимися сессиями пользователя.
Благодаря отсутствию необходимости в WebDriver и возможности имитировать взаимодействие «как настоящий пользователь», Pydoll будет полезен в проектах, где требуется гибкая и реалистичная автоматизация.
📌 Github
@data_analysis_ml
29.03.202510:39
🖥 Как установить Deep Seek локально с помощью Ollama LLM в Ubuntu 24.04
Подробное руководство от TecMint, демонстрирующее, как установить и запустить модель DeepSeek локально на Linux (Ubuntu 24.04) с использованием Ollama.
Гайд охватывает все этапы установки: обновление системы, инсталляцию Python и Git, настройку Ollama для управления DeepSeek, а также запуск модели через командную строку или с помощью удобного Web UI.
▪ Руководство также включает инструкции по автоматическому запуску Web UI при старте системы через systemd, что делает работу с моделью более комфортной и доступной.
Подойдет для тех, кто хочет исследовать возможности работы с крупными языковыми моделями без привязки к облачным сервисам, обеспечивая полный контроль над моделью и её настройками.
▪ Читать
Подробное руководство от TecMint, демонстрирующее, как установить и запустить модель DeepSeek локально на Linux (Ubuntu 24.04) с использованием Ollama.
Гайд охватывает все этапы установки: обновление системы, инсталляцию Python и Git, настройку Ollama для управления DeepSeek, а также запуск модели через командную строку или с помощью удобного Web UI.
▪ Руководство также включает инструкции по автоматическому запуску Web UI при старте системы через systemd, что делает работу с моделью более комфортной и доступной.
Подойдет для тех, кто хочет исследовать возможности работы с крупными языковыми моделями без привязки к облачным сервисам, обеспечивая полный контроль над моделью и её настройками.
▪ Читать
14.03.202506:10
⚡️ Vondy: огромная базу ИИ-агентов для различных задач!
В Vondy можно подобрать нейроассистентов, которые возьмут на себя рутинную работу и сэкономят часы, чтобы вы могли уделить время отдыху, хобби или развлечениям.
▪ Агенты для любых задач: от кодинга, написания текста, дизайна и бизнеса до повышения продуктивности и генерации изображений, звуков и видео.
▪ Создайте своего агента: сервис предоставляет все необходимые инструменты, чтобы настроить помощника именно под ваши нужды.
▪ Бесплатно.
https://www.vondy.com/
@data_analysis_ml
В Vondy можно подобрать нейроассистентов, которые возьмут на себя рутинную работу и сэкономят часы, чтобы вы могли уделить время отдыху, хобби или развлечениям.
▪ Агенты для любых задач: от кодинга, написания текста, дизайна и бизнеса до повышения продуктивности и генерации изображений, звуков и видео.
▪ Создайте своего агента: сервис предоставляет все необходимые инструменты, чтобы настроить помощника именно под ваши нужды.
▪ Бесплатно.
https://www.vondy.com/
@data_analysis_ml
11.03.202516:11
🔥 llm-scraper — библиотека на языке TypeScript, предназначенная для извлечения структурированных данных с веб-страниц с использованием LLM!
🌟 Библиотека поддерживает различные провайдеры LLM, включая локальные модели (Ollama, GGUF), OpenAI и Vercel AI SDK. Для определения схем данных используется библиотека Zod, обеспечивая полную типизацию в TypeScript. В основе работы llm-scraper лежит фреймворк Playwright, который управляет взаимодействием с веб-страницами.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@data_analysis_ml
🌟 Библиотека поддерживает различные провайдеры LLM, включая локальные модели (Ollama, GGUF), OpenAI и Vercel AI SDK. Для определения схем данных используется библиотека Zod, обеспечивая полную типизацию в TypeScript. В основе работы llm-scraper лежит фреймворк Playwright, который управляет взаимодействием с веб-страницами.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@data_analysis_ml
21.03.202510:04
🖥 YT Navigator — это приложение на основе искусственного интеллекта, предназначенное для эффективного поиска и взаимодействия с контентом YouTube-каналов.
Оно позволяет пользователям выполнять семантический поиск по видео, получать точные временные метки и извлекать информацию из часов видеоматериалов за считанные секунды.
📌 Основные функции YT Navigator:
Семантический поиск: Возможность находить релевантные сегменты видео с точными временными метками на основе естественных языковых запросов.
Интерактивное общение: Пользователи могут "общаться" с содержимым канала, получая ответы на вопросы, основанные на транскриптах видео.
Экстракция информации: Быстрое извлечение ключевой информации из большого объёма видеоконтента, что экономит время и усилия при анализе материалов.
Преимущества использования YT Navigator:
Экономия времени: Быстрый доступ к конкретной информации без необходимости просмотра длительных видеороликов.
Удобство: Интуитивно понятный интерфейс и мощные функции делают процесс поиска и анализа видеоконтента более эффективным.
YT Navigator особенно полезен для исследователей, аналитиков и всех, кто работает с большими объёмами видеоданных, предоставляя инструменты для быстрого и точного анализа контента.
📌 Github
@data_analysis_ml
Оно позволяет пользователям выполнять семантический поиск по видео, получать точные временные метки и извлекать информацию из часов видеоматериалов за считанные секунды.
📌 Основные функции YT Navigator:
Семантический поиск: Возможность находить релевантные сегменты видео с точными временными метками на основе естественных языковых запросов.
Интерактивное общение: Пользователи могут "общаться" с содержимым канала, получая ответы на вопросы, основанные на транскриптах видео.
Экстракция информации: Быстрое извлечение ключевой информации из большого объёма видеоконтента, что экономит время и усилия при анализе материалов.
Преимущества использования YT Navigator:
Экономия времени: Быстрый доступ к конкретной информации без необходимости просмотра длительных видеороликов.
Удобство: Интуитивно понятный интерфейс и мощные функции делают процесс поиска и анализа видеоконтента более эффективным.
YT Navigator особенно полезен для исследователей, аналитиков и всех, кто работает с большими объёмами видеоданных, предоставляя инструменты для быстрого и точного анализа контента.
📌 Github
@data_analysis_ml
Reposted from:
Machinelearning
26.03.202518:51
🔥 В chat.qwenlm.ai chat теперь доступны голосовой режим + режим видеочата
Более того китайцы выложили код своей Qwen2.5-Omni-7B - единой omni-модели, которая может понимать текст, аудио, изображение и видео.
Они разработали архитектуру "thinker-talker", которая обеспечивает одновременное размышление модели и ее разговор .
Вскоре обещают выпустить в опенсорс модели на еще большее количество параметров.
Просто топ, бегом тестить.
🟢Попробовать: https://chat.qwenlm.ai
🟢Paper: https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni/blob/main/assets/Qwen2.5_Omni.pdf
🟢Blog: https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-omni
🟢GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni
🟢Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B
🟢ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B
@ai_machinelearning_big_data
#qwen #release #Omni
Более того китайцы выложили код своей Qwen2.5-Omni-7B - единой omni-модели, которая может понимать текст, аудио, изображение и видео.
Они разработали архитектуру "thinker-talker", которая обеспечивает одновременное размышление модели и ее разговор .
Вскоре обещают выпустить в опенсорс модели на еще большее количество параметров.
Просто топ, бегом тестить.
🟢Попробовать: https://chat.qwenlm.ai
🟢Paper: https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni/blob/main/assets/Qwen2.5_Omni.pdf
🟢Blog: https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-omni
🟢GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni
🟢Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B
🟢ModelScope: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B
@ai_machinelearning_big_data
#qwen #release #Omni
11.03.202506:00
🔥 TransPixar — новая нейросеть, способная генерировать видео с прозрачным фоном. Это идеально для создания спрайтов в видеоиграх!
🔗 Демо: *клик*
🖥 Github
@data_analysis_ml
🔗 Демо: *клик*
🖥 Github
@data_analysis_ml
05.04.202510:50
📌 FastRAG — фреймворк, предлагающий разработчикам современные инструменты для создания оптимизированных RAG-пайплайнов. Этот сервис, построенный на базе Haystack и Hugging Face, фокусируется на эффективном сочетании информационного поиска с генеративными возможностями LLM.
Фреймворк предоставляет готовые компоненты для работы с современными методами семантического поиска, оптимизированные под современные аппаратные ускорители, включая процессоры Intel Xeon и AI-акселераторы Gaudi.
При этом FastRAG активно развивается — от поддержки мультимодальности до примеров динамического синтеза промптов.
🤖 GitHub
@data_analysis_ml
Фреймворк предоставляет готовые компоненты для работы с современными методами семантического поиска, оптимизированные под современные аппаратные ускорители, включая процессоры Intel Xeon и AI-акселераторы Gaudi.
При этом FastRAG активно развивается — от поддержки мультимодальности до примеров динамического синтеза промптов.
🤖 GitHub
@data_analysis_ml
Reposted from:Machinelearning
24.03.202518:13
📌 72B слишком много для VLM? А 7B параметров недостаточно!
QWEN только что выпустили новую модель на 32B параметров, Qwen2.5-VL-32B-Instruct.
Эта модель представляет собой значительный прогресс для своего размера. И что самое лучшее, она лицензирована Apache 2.
Модель выдает более подробные и структурированный ответы.
💡 Детальное понимание: превосходные возможности анализа изображений и визуальной логической дедукции.
📊 Превосходит сопоставимые модели, такие как Mistral-Small-3.1-24B и Gemma-3-27B-IT.
🚀 В нескольких тестах даже превосходит более крупный Qwen2-VL-72B-Instruct.
Еще один крутой релиз понедельника!
🟢Блог: https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-vl-32b/
🟢Попробовать: https://chat.qwen.ai
ВЧ: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct
🟢Модель: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Dataset #HuggingFace
QWEN только что выпустили новую модель на 32B параметров, Qwen2.5-VL-32B-Instruct.
Эта модель представляет собой значительный прогресс для своего размера. И что самое лучшее, она лицензирована Apache 2.
Модель выдает более подробные и структурированный ответы.
💡 Детальное понимание: превосходные возможности анализа изображений и визуальной логической дедукции.
📊 Превосходит сопоставимые модели, такие как Mistral-Small-3.1-24B и Gemma-3-27B-IT.
🚀 В нескольких тестах даже превосходит более крупный Qwen2-VL-72B-Instruct.
Еще один крутой релиз понедельника!
🟢Блог: https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-vl-32b/
🟢Попробовать: https://chat.qwen.ai
ВЧ: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct
🟢Модель: https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Dataset #HuggingFace
13.03.202509:05
⚡️ GPUStack — это менеджер кластеров GPU с открытым исходным кодом для запуска и масштабирования AI моделей.
⚫ Универсальность: Поддерживает работу на разных платформах, включая macOS, Windows и Linux.
⚫ Масштабируемость: Позволяет легко добавлять дополнительные GPU или узлы для увеличения вычислительных мощностей.
⚫ Широкий спектр моделей: Поддерживает запуск больших языковых моделей (LLM), диффузионных моделей, аудио-, embedding и reranker моделей.
⚫ Несколько бекендов: Использует такие решения, как llama-box, vLLM и vox-box для инференса.
⚫ OpenAI-совместимые API: Предоставляет API, совместимые с OpenAI, что облегчает интеграцию с различными приложениями и сервисами.
⚫ Мониторинг и управление: Включает инструменты для отслеживания производительности GPU, использования токенов и управления пользователями и API-ключами.
▪ Github
@data_analysis_ml
⚫ Универсальность: Поддерживает работу на разных платформах, включая macOS, Windows и Linux.
⚫ Масштабируемость: Позволяет легко добавлять дополнительные GPU или узлы для увеличения вычислительных мощностей.
⚫ Широкий спектр моделей: Поддерживает запуск больших языковых моделей (LLM), диффузионных моделей, аудио-, embedding и reranker моделей.
⚫ Несколько бекендов: Использует такие решения, как llama-box, vLLM и vox-box для инференса.
⚫ OpenAI-совместимые API: Предоставляет API, совместимые с OpenAI, что облегчает интеграцию с различными приложениями и сервисами.
⚫ Мониторинг и управление: Включает инструменты для отслеживания производительности GPU, использования токенов и управления пользователями и API-ключами.
▪ Github
@data_analysis_ml
08.04.202510:01
🕊️ Namsor - это ИИ для анализа имен собственных с лингвистическим интеллектом. Причем это не просто классификатор, а инструмент с глубоким пониманием культурных и лингвистических контекстов.
Проект удивляет точностью: он различает, является ли "Mercedes фамилией человека, названием города или автомобильным брендом, учитывая страну происхождения.
Технология особенно востребована в CRM-системах, соцсетях и базах данных, где критична корректная интерпретация имен.
🔗 Ссылка - *клик*
Проект удивляет точностью: он различает, является ли "Mercedes фамилией человека, названием города или автомобильным брендом, учитывая страну происхождения.
Технология особенно востребована в CRM-системах, соцсетях и базах данных, где критична корректная интерпретация имен.
🔗 Ссылка - *клик*
25.03.202507:55
🔥 Helix — это платформа для создания и развертывания AI-приложений с использованием декларативных конвейеров, интеграции знаний и API!
🌟 Она позволяет описывать AI-решения в YAML-файле (helix.yaml), что упрощает их настройку, тестирование и развертывание. Helix ориентирован на разработчиков, которые хотят строить генеративные AI-приложения с гибкостью и полной приватностью.
🖥 Github
@data_analysis_ml
🌟 Она позволяет описывать AI-решения в YAML-файле (helix.yaml), что упрощает их настройку, тестирование и развертывание. Helix ориентирован на разработчиков, которые хотят строить генеративные AI-приложения с гибкостью и полной приватностью.
🖥 Github
@data_analysis_ml
Log in to unlock more functionality.
