Вот мой к8s cheat sheet охватывающий кубетенес наиболее важные команды и концепции от установки до запуска контейнеров и очистки:

Цифровой детокс — это намеренное сокращение использования смартфонов, телевизоров и компьютеров.
Основная цель — снизить переизбыток времени за экраном и способствовать офлайн-деятельности, помогая людям создать более сбалансированное отношение к
технологии.

Здесь находится Справочник по Docker, охватывающий самые важные команды и концепции, от установки до запуска контейнеров и очистки:

Пересортировка — это второй этап в системах генерации с расширением поиска (RAG) системы, расположенный между этапом извлечения и генерации.

Когда вы создали
Flutter проект с AWS Amplify backend,
следующим шагом будет его развертывание.
Вот как развернуть Flutter проект на AWS Amplify hosting

Быстрый старт - как создать Полный стек Flutter-проекта на AWS Amplify платформа.

Недавно Black Forest Labs опубликовала набор моделей генерации изображений на основе текста. Эти модели, как утверждается, имеют значительно более высокое качество вывода. Попробуем их

Тестирование, как Perplexica работает с различными LLM, запущенными на локальном Ollama: Llama3, Llama3.1, Hermes 3, Mistral Nemo, Mistral Large, Gemma 2, Qwen2, Phi 3 и Command-r различных квант и выбор Лучший LLM для Perplexica

Вкусная еда доставляет удовольствие и глазам. Однако в этой статье мы сравним две системы поиска на базе ИИ: Farfalle и Perplexica.

Мы можем написать функцию lambda для развертывания на AWS на нескольких языках. Давайте сравним производительность (почти пустых) функций, написанных на JavaScript, Python и Golang…

Это очень увлекательно! Вместо того чтобы вызывать Copilot или perplexity.ai и рассказывать всему миру, что вы ищете, теперь вы можете развернуть аналогичный сервис на своем собственном ПК или ноутбуке!

Недавно мы увидели несколько новых языковых моделей, которые были выпущены. Возбуждающие времена. Давайте протестируем и посмотрим, как они работают при обнаружении логических ошибок.

Есть ещё несколько общепринятых подходов к написанию хороших промптов, чтобы LLM не запуталась, пытаясь понять, чего вы хотите от неё.

Я пробовал разные инструменты и пришел к выводу, что Floccus нравится мне больше всего.

Иногда это нужно, но найти не сразу. Поэтому держу их все здесь.

Когда я обучал модель детектора объектов AI несколько лет назад - LabelImg был очень полезным инструментом, но экспорт из Label Studio в формат COCO не принимался фреймворком MMDetection..