PYTHON: HOY - Scripts

😈 Мастер боли вышел на связь и показал топ своих проектов машин возмездия С добрым утром! ☕️

🌟 Рынок IT эволюционировал, но есть нюанс... 🚬

💀 Киберпанк. Итоги. На «Госуслугах» появится сервис поиска... мест на кладбищах. Это не шутка. В ближайшее время россияне смогут заранее, прямо в приложении подобрать участок на кладбище, посмотреть доступные варианты и оформить всё онлайн. В систему планируют загрузить данные более чем о 14 тысячах кладбищ по всей стране. Пилотный запуск ожидается уже в этом году в нескольких регионах, а затем сервис постепенно расширят на остальную страну. Damn... 🌟

🤖 Создание и интеграция интеллектуальных ассистентов на основе больших языковых моделей (LLM) Использовать готовую языковую модель и создать на ее основе работающий сервис — разные задачи. На курсе ФКН НИУ ВШЭ вы разберетесь, как устроены большие языковые модели и как пройти путь от их дообучения до внедрения в собственный продукт. На курсе вы научитесь: 🫶 работать с эмбеддингами, токенизацией и архитектурой трансформеров; 🫶 дообучать модели с помощью методов SFT, PEFT и RLHF; 🫶 создавать системы генерации с дополненным поиском (RAG); 🫶 разрабатывать программные интерфейсы (API) с помощью FastAPI и gRPC; 🫶 контейнеризировать и разворачивать сервисы с помощью Docker и Kubernetes; 🫶 оптимизировать работу моделей на графических процессорах (GPU). Курс подойдет ML-инженерам, дата-сайентистам, DL-инженерам и Python-разработчикам в области анализа данных. В финале вы создадите собственный проект под руководством ментора: дообученную модель, RAG-систему или интеллектуального агента. 📆 Старт: 9 сентября 💻 Формат: онлайн 📌 Документ: удостоверение о повышении квалификации НИУ ВШЭ 🐭 Подробнее о программе

😰 Python для data science Осваиваем Data Science на Python через реальные задачи и практические проекты. Python давно стал одним из главных инструментов для работы с данными — от анализа продаж и маркетинга до построения моделей машинного обучения и принятия бизнес-решений. Вы познакомитесь с ключевыми инструментами экосистемы Data Science и научитесь превращать сырые данные в полезную информацию. Внутри: 💬 работа со встроенными структурами данных Python; 💬 анализ данных с помощью NumPy и pandas; 💬 машинное обучение на базе scikit-learn; 💬 визуализация данных через Matplotlib и другие библиотеки; 💬 загрузка, очистка, группировка и агрегация датасетов; 💬 создание графиков, диаграмм и карт; 💬 анализ бизнес-показателей и подготовка данных для принятия решений. Главное — всё объясняется на практических примерах. Вы создадите несколько полноценных проектов, среди которых: 🚕 сервис такси с использованием геолокации; 🛒 систему анализа покупательских корзин для поиска связанных товаров; 📈 модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции. Отличный материал для разработчиков, которые хотят перейти от обычного программирования к анализу данных, Data Science и машинному обучению на Python. #books

😂 Так и знал, это — чертово эльфийское проклятье С добрым утром, хорошего дня!

😱 Клонируем практически любой голос локально — нашли настоящий комбайн для работы с AI-аудио. Voice Clone Studio — объединяет сразу несколько мощных нейросетей в одном интерфейсе: Qwen3-TTS, VibeVoice, Fish Speech, Chatterbox, LuxTTS и другие. Что умеет: 🎙 клонировать голос по короткому образцу речи; 🗣 озвучивать этим голосом совершенно новый текст; 😂 управлять эмоциями — шёпот, смех, возбуждение и десятки других вариантов; 🎧 создавать новые голоса просто по текстовому описанию; 👥 генерировать разговоры нескольких персонажей; 🎧 превращать один записанный голос в другой; 📚 создавать длинную озвучку — VibeVoice поддерживает до 90 минут непрерывной речи; 🧠 дообучать собственные голосовые модели; 🗑 автоматически чистить, нарезать и транскрибировать записи; 💥 генерировать звуковые эффекты и атмосферу для видео. Установка: git clone Ссылка скрыта cd Voice-Clone-Studio chmod +x setup-linux.sh ./setup-linux.sh ▶️ Запуск: С помощью Python python voice_clone_studio.py Windows launch.bat Linux ./launch.sh После запуска открываем: Ссылка скрыта ▶️ Как клонировать голос: 1. Открываем вкладку Prep Audio. 2. Загружаем или записываем примерно 3–10 секунд чистой речи. 3. При необходимости обрезаем запись, нормализуем громкость и удаляем шум. 4. Нажимаем Transcribe или самостоятельно вводим точный текст, который произносится на записи. 5. Сохраняем результат через Save as Sample. 6. Переходим в Voice Clone и выбираем сохранённый голос. 7. Выбираем движок — например Qwen3-TTS, VibeVoice или Fish Speech. 8. Пишем совершенно новый текст и нажимаем Generate. Готово — нейросеть генерирует новую речь на основе выбранного голосового образца. А если собственного образца вообще нет, можно открыть Voice Design и просто описать нужный голос, например: Мужчина, 35 лет, глубокий спокойный голос, слегка хриплый, уверенная манера речи. ИИ попробует создать подходящий голос с нуля. ♎️ GitHub/Инструкция 🔥 По сути, это целая локальная AI-студия озвучки в одном интерфейсе: 🟢для роликов, 🟢подкастов, 🟢игр, 🟢персонажей, 🟢аудиоконтента и экспериментов с синтезом речи. 🙂 Лайф | 📲 Зеркало Max #python #soft #github #нейросеть

👨💻 Создаем своего первого AI-агента в Claude code Шпаргалка на русском. Сохраняем 👍 🙂 Лайф | 📲 Зеркало Max #нейросеть #cheatsheet

😂 С добрым утром! ☕️