Но действительно ли это так? И что вообще значит «запустить»?

Ведь все так и делают)

Приветствую, Хабр!

В статье хочу показать процесс снятия чипов в BGA корпусе и установки на новую плату не перекатывая шарики. Опишу некоторые нюансы, которые позволяют осуществлять данную операцию более или менее безболезненно.

В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею. Помимо этого, в конце каждой темы указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления, а суммарное время прочтения статей ниже составляет более трёх часов!

Ну что, уже успели прочитать восхищения небывалым качеством видео от нейросетки SORA у всех блогеров и новостных изданий? А теперь мы вам расскажем то, о чем не написал никто: чего на самом деле пытается добиться OpenAI с помощью этой модели, как связана генерация видео с самоездящими машинами и AGI, а также при чем здесь культовая «Матрица».

Для лиги лени. Какая-то заумь про то, что не нужно, потому что все равно давно у нормальных людей все приложения в облаках на микросервисах, и прекрасно работают.

Часть 4. Что из этого следует, и как устроен планировщик в KVM или KVM- QEMU. Тут тоже не будет ничего нового, но будет масса ошибок.

TinyML сам по себе означает внедрение ml в маломощные микроконтроллеры и встроенные системы. Это устройствам IoT выполнять задачи обработки данных и машинного обучения непосредственно на самом устройстве, минимизируя таким образом необходимость в постоянном подключении к интернету или внешним вычислительным ресурсам. Основная цель TinyML - сделать ии или простые модельки доступным для самых маленьких устройств

X11 это тот механизм на чем работает весь графический интерфейс Unix подобных ОС.

Но мало кто знает как он работает на самом деле. Потому что с годами он оброс слоями и слоями библиотек, которые стремятся скрыть саму сущность протокола.

А протокол в своей сути прекрасен. Он лаконичен и почти совершенен.

В Интернете есть полная документация по протоколу. Но дело в том, что эта документация большая, написана не совсем ясным языком и, по сути, является просто спецификацией. Важные моменты никак не обозначены, а как использовать – тоже оставлено на фантазию читателя.

А все книги и статьи по использованию X11 описывают это через библиотеки прокладки типа XLib и XCB, и даже, что хуже, GTK или Qt.

Так что документацию приходится читать всю и самому выделять что важно, а что не очень. Придумывать сценарии использования и писать хотя бы короткие программы чтобы испробовать как все работает на самом деле.

Как бы то ни было, если кому-то интересно как все работает на самом деле, пожалуйста под кат.

В своей предыдущей статье я исследовал структуру PyObject и её роль в качестве заголовка для всех объектов среды исполнения CPython. Эта структура играет важнейшую роль в обеспечении наследования и полиморфизма в системе объектов CPython. Но это лишь вершина айсберга.

В этой статье мы опустимся на один уровень ниже и посмотрим, что же происходит внутри среды исполнения Python для выполнения простого действия a + b. Иными словами, мы узнаем о подробностях реализации типов, операторов и динамической диспетчеризации в CPython.

Стоит заметить, что хотя мы будем изучать реализацию динамической диспетчеризации для конкретного оператора, те же принципы применимы ко всем операторам, поддерживаемым CPython. То есть, по сути, обладая этими знаниями, вы сами можете реализовать собственный оператор или собственный новый тип.

Ссылка на русскую версию / link to Russian version

Understanding valid/ready protocol is extremely important for every microarchitect.

Valid/ready is one of the main protocols used to organise flow-control inside a logic block as well as on inter-block (SoC) level.

In the last lesson, we explored FIFO buffer using hdlgadgets - human-in-the-loop HDL training tool.

This time we will take two FIFO buffers (which form a pipeline with valid/ready handshakes) and will experiment with it by changing flow-control logic of the pipeline.

We will show that valid/ready is not only a mechanism for transferring data from one FIFO queue to another, but also a method for organizing various kinds of logical functionality between queues.

If you have not worked with valid/ready protocol before, you will be surprised how easy it is to achieve desired functionality of the design by simply writing couple of lines of Verilog code in the handshaking logic block between two FIFOs.

В этом месяце я решил узнать, как создать шрифт, который буду использовать в своём комиксе hakum. Раньше я рисовал текст в цифре на своём планшете. Результат оказывался хорошим, но иногда трудночитаемым (размер текста часто скакал на одной странице). Мне не хотелось использовать готовый шрифт, поэтому я решил создать собственный на основе своего рукописного текста. Шрифт повысит читаемость текста и сделает его однородным.

Примечание: это моя первая проба создания шрифта. Я не дизайнер, не освоил создание шрифтов в совершенстве и не специалист по программе FontForge. Возможно, существуют способы получше добиться того же результата. В этой статье я опишу свой процесс, который, вероятно, поможет другим начинающим создать свой первый шрифт (для личного пользования). Моя цель заключалась в создании шрифта TTF для применения в веб-публикациях с ограниченным набором символов (без полужирного и курсивного написания).

И вот, скачав бесплатную версию книги, я в который раз убедился, что как оно было этак 40-50 лет тому назад, так оно фактически и осталось. Но больше убило другое. В научном плане стало даже хуже. Теорию, судя по содержанию книги, нынче пролетают "по диагонали", что влечет за собой элементарные ошибки, характерные больше для студентов техникума, чем "вышки", на которых, судя по рекламе, эта книга рассчитана.

Нижеследующий разбор примеров из книги, надеюсь, это подтвердит. Но, если в чем-то я не прав, то, как говаривали когда-то, старшие товарищи меня поправят.

Итак, начнем...

Привет, Хабр! Сегодня я расскажу о том, как натренировать качественный русскоязычный пунктуатор и капитализатор для стенограмм (то есть, модель, превращающую только что распознанный Speech-to-Text’ом “привет хабр” в литературный “Привет, Хабр!”). Задача эта давно известная и в последние годы кое-как решаемая с помощью нейросетей-трансформеров, например, BERT. Ключевое слово здесь – “кое-как”. Мы пробовали множество открытых доступных моделей (подробности ниже), но результат сильно не дотягивал до нужного нам уровня. Пришлось доделывать модель самим.

Некоторые энтузиасты LLM сразу спросят: а зачем отдельно тренировать пунктуатор в 2023-м, когда есть универсальный ChatGPT? Одна из проблем в том, что ChatGPT работает только на зарубежных серверах, и как они там собирают данные – никому не известно. И это не говоря ещё о риске перевирания текста и высокой стоимости.

Если к вам обращаются заказчики за автономной системой протоколирования митингов, то ни о каком ChatGPT не может идти и речи. Что касается других LLM (Llama 2, T5 и т.д.), то они постоянно страдают галлюцинациями, потребляют в разы больше памяти и работают в десятки, а то и сотни раз медленнее, чем стандартный пунктуатор на BERT. Подробнее об экспериментах с использованием генеративных LLM – в разделе ниже.

В отличие от генеративных сетей, архитектура BERT в принципе хорошо подходит для расстановки знаков и заглавных букв: гарантия от галлюцинаций и быстрая работа, даже на CPU. Однако результат очень сильно зависит от того, на каких данных их обучали. Например, как мы выяснили на собственном опыте, пунктуаторы, натренированные на типичных больших русскоязычных корпусах (новости, энциклопедии, литература, рандомный кроулинг) очень редко ставят точки. Причём, как показали дальнейшие эксперименты, та же по строению модель справлялась намного лучше, если учить её на правильно подобранном датасете.

В сети сотни статей про использование ESP32 для съема показаний приборов учета, но практически все из них про интеграцию с «умным домом». Мой вариант реализации решает практическую задачу - просто сам передает показания, снимая с меня эту задачу.

Основное отличие моего решения, от тех что я видел, заключается в максимальной автономности и легкости контроля и управления. ESP32 самостоятельно общается с сайтом который принимает показания приборов учета посредством встроенного http клиента. Процесс контролируется и управляется встроенным в ESP32 telegram ботом.

Простое, нестандартное процессорное ядро с открытым кодом, которое может быть использовано для создания микроконтроллера в базисе ПЛИС, в том числе ПЛИС - ОП.

Surprisingly, there are strict mathematical methods that literally allow to hear visual geometric forms and, conversely, to see the beauty of musical harmonies...

[Read on Russian]

Однажды я решил изучить язык Swift и разработать свое первое приложение для iOS. Для этого я решил создать реальный проект, который заключался в оптимизации нашумевшего LLaMA.cpp под iOS. Я поставил перед собой задачу обеспечить запуск 3B и 7B моделей на iPhone 12 Pro с приемлемой скоростью. Под «приемлемой» скоростью я имею в виду такую, чтобы пользователь не успевал заскучать, читая предсказанный текст, пока генерируется новая часть. Что из этого получилось (и какие трудности были при реализации) читайте в статье.

• Хорошо понимает что за сцена изображена и какие взаимосвязи между объектами на ней.
• Читает текст, ориентируется на местности, опознаёт конкретных людей
• Умеет в абстракции и обратно
• Отлично ищет то, чего не должно быть (отклонения от базовой идеи) — дефекты на деталях, дефекты в людях (в особенности на рентгене) и так далее.
• Плохо считает.

▍ Введение