RustGPT : Expérience avec Rust + HMTX pour le développement Web

programming

Explorez le monde dynamique du développement web avec Rust et HTMX. Suivez le parcours de RustGPT pour tirer parti de la robustesse de Rust ainsi que de l'interactivité déclarative de HTMX afin de construire un clone de ChatGPT. Découvrez des informations de première main, des mises en œuvre pratiques et des astuces pour exploiter tout le potentiel de ce duo puissant dans la création d'expériences web fluides et performantes.

Bitsletter #10: Alertes ML, Cookies Web sécurisés et concurrent de C++ de Google

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Outils d'alerte ML efficaces, bonnes pratiques de sécurité des cookies Web, techniques de compression révolutionnaires des modèles de langage et Carbon, un concurrent potentiel de C++.

Bitsletter #9: Le parcours MLOps, Gestion des cookies et Points forts sur la recherche en IA

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Plongez dans la signification de MLOps pour les ingénieurs en ML, découvrez l'optimisation des points de données avec RHO-LOSS, dynamisez vos scripts shell avec ZX et restez à jour avec les dernières actualités en IA!

Bitsletter #8: Amélioration des flux de travail de science des données et développement web léger

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Plongez dans l'amélioration de la vélocité des expériences ML, réduisez la taille de vos bundles d'applications web, explorez les avancées de CogView2 en matière de transformation de texte en image et obtenez des mises à jour du monde de la technologie.

Bitsletter #7: Accélérer l'entraînement ML et plonger dans les GAN 3D géométriques

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Découvrez des techniques de chargement de données ML simplifié, plongez dans le monde de TypeScript et découvrez les GAN 3D efficients ! De plus, des conseils de création d'extensions de navigateur !

Bitsletter #6 : Réaliser des ML reproductibles, Développement web découplé et Embeddings hyperboliques

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Découvrez les meilleures pratiques pour les projets de ML reproductibles, explorez le développement web découplé avec un CMS et découvrez la puissance des embeddings de Poincaré dans la représentation hiérarchique.

Bitsletter #5 : ONNX Déchaîné, S'Attaquer aux Cascades Web & Vision Transformers

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Adoptez l'accès matériel d'ONNX, améliorez l'interface utilisateur web via SSR, plongez dans le succès des Vision Transformers et restez informé sur PyAutoGUI et les dernières actualités technologiques.

Bitsletter #4: Astuces de débogage en ML, Promesses concurrentes et Création de vidéos avec React

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Plongez dans le débogage en ML avec le surapprentissage, accélérez JavaScript avec Promise.all, explorez le raisonnement à zéro-shot dans les modèles de langage et animez avec Remotion en React.

Bitsletter n°3 : Équilibrage de charge pour les clusters, Mises à jour web incrémentielles et Magie des matrices

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Explorez l'équilibrage des clusters d'apprentissage automatique, utilisez la régénération statique incrémentielle pour le web, et découvrez des techniques révolutionnaires de multiplication de matrices dans cette édition.

Bitsletter #2: Le pouvoir de l'apprentissage automatique centré sur les données et les améliorations des mesures Web Vital

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Découvrez les avantages d'une approche centrée sur les données en apprentissage automatique, l'amélioration des mesures vitales du Web, la recherche sur les données2vec émergentes et les derniers outils et actualités technologiques.

Bitsletter #1 : Hashage pour les divisions d'apprentissage automatique, performance des applications web, et insights de DALL-E 2

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Découvrez des moyens plus intelligents de diviser les données d'apprentissage automatique, la montée de l'informatique en périphérie du web et comment les modèles de diffusion redéfinissent la synthèse d'images. De plus, PyTorch v1.11 et plus encore !

3 façons simples de traiter de plus gros ensembles de données avec Pandas

data science

Avant de passer à Spark, voici 3 astuces pour mettre à l'échelle Pandas sur des ensembles de données plus importants.

Introduction à TorchData: La meilleure façon de charger des données dans PyTorch

machine learning

TorchData est une nouvelle bibliothèque pour un meilleur chargement de données dans PyTorch. Dans cet article, je vais vous montrer comment l'utiliser et pourquoi il est meilleur que Dataset et DataLoader.

1 ligne pour mettre en cache les fonctions lentes et accélérer votre script Python

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Améliorez facilement les performances de vos scripts avec des modifications légères. Apprenez comment tirer parti de la mise en cache facilement en Python.

Modèle parfait pour démarrer des projets Python

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Python est génial mais manque de structure. Je détaille les problèmes et fournis un référentiel de modèle GitHub pour résoudre le problème.