Как я настроил безопасное шифрование данных для сайта с помощью протокола HTTPS и SSL/TLS сертификата
Представим что у вас есть свой сайт запущенный на VPS на голом HTTP, также вы уже купили домен и связали его со своим IP-адресом. Но спустя время вы решили, что не хотите, чтоб весь трафик между клиентами и сервером был виден любому желающему. Вспомнили, что есть протокол HTTPS, который по сути обычный HTTP, но на 5 и 6 уровне работает протокол SSL/TLS, который занимается шифрованием и аутентификацией. Дело осталось за малым, перевести сайт с HTTP на HTTPS.
Побеждаем OOM в PyTorch: как обучать гигантские графы на обычной видеокарте
При обучении графных нейросетей и гигантских эмбеддингов на миллионы узлов стандартный torch.optim.SparseAdam в PyTorch моментально забивает RAM и VRAM, вызывая ошибку CUDA out of memory (OOM). В этой статье разбираем, как устроена легковесная Open Source библиотека Disk Sparse Adam (DSA), которая выносит состояния моментов на диск через memory mapping (mmap) и позволяет обучать огромные спарс-модели на обычной домашней видеокарте.
FlatAdapter для преобразования иерархических структур
Превращаем иерархические структуры в набор плоских строк готовых для импорта в БД flat-adapter преобразует нетипизированные вложенные mapping в детерминированный список плоских строк. Библиотека умеет приводить scalar-типы, обрабатывать optional-поля, извлекать значения по путям, разворачивать вложенные FlatAdapter-ы и строить декартово произведение списков.
Почему голосовые ИИ‑агенты перебивают людей: замерил на боевом API и починил правилами русского синтаксиса
Все голосовые платформы решают, что человек договорил, по таймеру тишины. Я замерил, во что это выливается на живой русской речи, и получил цифру, которая меня удивила: из 1275 мс задержки перед ответом 1200 мс — это ожидание секундомера, и только 75 мс — работа самой модели. Ниже — методика, замеры и решение, которое даёт 316 мс вместо 1200 при двух обрывах вместо тридцати восьми. Всё воспроизводимо, детектор — на правилах, без обучения и без GPU.
Голосовой ввод в любое окно Windows за секунду. Офлайн, на CPU, без единого гигабайта torch
Голосовой ввод для Windows за ~1 секунду | Полностью локально • CPU • Open Source Как заставить Whisper распознавать речь почти в 4 раза быстрее на обычном CPU без GPU и без облака. Разбираю архитектуру WhisperType, сужение окна энкодера, потоковую обработку аудио, оптимизацию faster-whisper и подводные камни WinAPI.
After a week of Python coding for a project, I'm craving to replace all my Python code into R.
Before R, I was a Python person for a couple of years and before that few years of Perl. I still from time to time go back to Perl, but I don't miss Python at all. It feels much more limiting than R and Perl.
