rPman

Процессор слабый, игры с ним могут тупо не смочь утилизировать возможности видеокарты.

Но, если речь идет о покупке железа на вырост, хотя бы на ближайшие пару лет, и нет денег на топовое то рекомендую nvidia 3060 12Gb (12гб ключевой момент) либо 4060ti 16гб.

Почему?
* потому что в будущем требования к оперативной памяти будут расти, сильнее чем к процессору gpu (процессор будет тратиться на 4k, но никто не мешает играть fullhd 1080 или просто hd 720)
* потому что 16гб позволяют запускать современные нейронки локально, не топовые конечно но даже 13b помещаются (8бит квантизация), а llama.cpp позволит запускать с 4битной квантизацией (потеря качества 3-5%) частично на процессоре и 30b модели

не игровые задачи пойдут на любой gpu, плюс минус в 2-3 раза разница во времени вычислений не критична.

Ни одна gpt не сможет полноценно решать такую задачу

скормить исходники движка Unreal Engine

потому что это НОВАЯ информация, ее не получится добавить в виде обучающей выборки и finetune. Так как это заставит модель больше галлюцинировать.
GPT умеет легко обучаться только на данных, которые влезают в контекстное окно. У лучшей открытой сетки llama3-70b это 8к токенов (обычно это +-1 файл исходников) да и у других от силы 16к и 32к но они слабые и способности запоминать данные во всем окне очень слабые.
Если что, советую mixtral 8x22b, требует 85гб для 4бит квантизации (в этом случае незначительно теряется качество) или лучше 96гб для 5битной. 64к размер контекста, работает несколько токенов в секунду на процессоре, т.е. будешь ждать но не критично долго

Но это не значит что совсем нельзя. Привожу пример сессии моей беседы с бесплатным anthropic claude (у них большое окно контекста, влезает несколько исходных файлов), скармливал исходники приложения на c# для поиска дубликатов видео.

Подготовил вопросы, они должны быть в старте промпта (тогда сетка их будет использовать на протяжении всей беседы) и подготовил промпты типа:
- вот список файлов проекта, с каакого файла нужно начать анализ чтобы ответить на эти вопросы
Смотрим что скажет сетка, и подсовываем ей по одному исходному файлу который она попросит
- проанализируй этот файл, если тебе нужна информация по классам, определенным в другом месте, сообщи об этом

Дополнительно в процессе беседы дублирую информацию из основных вопросов, либо задаю наводящие вопросы, если ответ получил не полный

Сеть поняла написанный код, как он работает и смогла ответить на нетривиальные вопросы.

К промптам в конец советую добавлять что то типа, 'проанализируй шаг за шагом', и эмоциональные 'мне очень важно получить ответ на этот вопрос, иначе меня уволят' и т.п.

Будь креативным в промптах, чем лучше запрос тем больше шансов получить ответ.

Для новых вопросов начинай новую сессию, заново заливая файлы. Чем больше файлов в контексте тем хуже сеть их понимает.

p.s. 'точно и без ошибок' не будет!

У тебя нет доступа к настройкам virtualbox smb server, поэтому скорее всего таким способом проблему не решить.

Но ты можешь на linux поставить samba (входит в поставку), настроить мапинг пользователей windows-linux (1 команда) и работать с нативными правами, т.е. проводник windows без проблем подключится к расшаренному на linux каталогу, и кстати наоборот тоже должно работать без проблем.

p.s. виртуальная машина это - отдельно стоящая машина, с доступом по сети.
рекомендую организовать свою работу на основе git (локально, не нужно заливать все на github и аналоги), разместив его на том же linux (отдельно каталог создай как хранилище git а для рабочего каталога делай клонирование), с авторизацией по ssh проблем не будет на windows.

Работа через git comit позволит оформить и внести порядок в процесс разработки, особенно если у тебя команда.

На стажировку могут взять вообще нулевого по знаниям, важнее сама способность изучать.

IT это такая область, где нужен особый склад ума, кто то скажет 'технический' но это узко и в общем не верно, например люди, без проблем 'работающие руками', собирающие из условного конструктора функционального робота, могут быть абсолютными нулями в программировании, это нормально.

Не советую идти в IT если к этому 'не лежит душа', будет грустно. Работа должна приносить радость и быть не противна, иначе смысла в этом не будет.

Ну и главное, IT-шник должен иметь способности к самосовершенствованию, постоянному. Это самая динамично развивающаяся отрасль, и если ты чего то не изучаешь сейчас, через год ты безнадежно отстанешь.

С другой стороны, знаний уже набрано столько, что знать все в принципе не получится, придется выбирать узкую специализацию. Многорукие шивы реальны, но на развитие потребуются годы, которых у уже студента может не быть, кушать ведь хочется уже сейчас.

На вопрос, как войти в айти я уже много раз отвечал - начинай с отдела тестирования

А ты глазами как распознаешь страницу с контактами?
По содержимому. Наличие или отсутствие определенного текста более чем достаточно.

Самый универсальный метод даже там где сайты генерируют контент на js и весь интерфейс гуляет туда сюда, а классы именуют случайно, типа как на ozon и кучи других топовых сайтов, только по содержимому и спасаешься (я еще в анализ включаю координаты элемента на экране, чтобы между элементами можно было задавать вопрос - найди все дивы что справа от элемента с текстом блаблабла

p.s. регулярки это прошлыв век, очень мало сайтов позволят себя так просто анализировать.
Обычно сайт парсят как xml/html с помощью любого парсера на твой выбор и язык (например для php я часто пользовался simplehtmldom но часто и штатных xml парсеров хватает

ну а если сайт генерируется динамически на js то мне больше нравится инжектить на страницу свой javascript в полноценном браузере

Такое (включая отсутствие изображения в биосе) возможно если на материнке (с поддержкой процессора) есть встроенная видеокарта и в настройках биоса прописано инициализировать ее в первую очередь.

В windows же можно указывать любую видеокарту как основную, поэтому после загрузки все видно.

Решение - вставить старую карту чтобы зайти в биос, и включить в биосе настройку - инициализировать первым pcie (хотя вопрос, почему тогда со старой видеокартой такое, но могу предположить что встроенная вместе с ней не может работать, конфликты какие то)

редактировать эти файлы и в Менеджере файлов, и в термуксе(vim) я могу

вот и удаляй их этими средствами

в zip нет стандарта на кодировку, и соответственно если кто то на windows запишет русские буквы с такой кодировкой, на linux так и будет...

вот полистай тему, там предлагают кучу методов как распаковать такие zip файлы

upd. 7z умеет работать с архивами с указанной кодировкой ключ -scsКОДИРОВКА, как распаковывать так и упаковывать, соответственно распаковывай, редактируй, упаковывай

Какая? llama3-70b наилучшая из открытых (те что можно запустить у себя), или command r+. Так же хорошие открытые модели основанные на mixtral (mixtral-8x22b). llama3-8b тоже не плохая для своего размера (запустится на 8-16Gb десктопных видеокартах).
https://chat.lmsys.org/?leaderboard

Llama это модель, она ничего не может, это файл на диске. Для того чтобы модель работала тебе нужна программа, например с гитхаба официальный пример на python (он очень простой, там буквально 5-10 строчек)

Не рекомендую прямо в боте telegram вставлять работу с gpt, т.е. это можно и даже будет работать но помятуя что у gpt высокие требования к железу (оперативная память) это будет не эффективно.

Готовый сервер идет в поставке с llama.cpp (запросы api по http), он же умеет обрабатывать одновременно несколько запросов (по умолчанию 10 одновременных потоков кажется) так же есть возможность самому собирать запросы в пакет и отправлять одним запросом в сервер, он все обработает и вернет, и по скорости это будет быстрее чем каждый по отдельности (особенно когда работа на gpu).

Программирование ботов gpt - это придумывание запросов на естественном языке, которые дополняются данными от пользователей или еще какими (например обычный запрос в классическую базу, вываливая в промп тупо текстом, к примеру csv форматом). У тебя ограниченное количество ресурсов, маленькое окно контекста (у llama это 8к токенов) и в попытке все туда уместить и приходится что то поверх городить. тупой пример - если ты будешь весь чат пихать в контекст, уже через 20-30 сообщений он переполнится, и нужно будет принимать решение что и как выкидывать.

А еще llama любит отвечать лишнее, т.е. ты ее просишь ответь числом, а оно отвечает - ваш ответ 3... вот эти 'ваш ответ' нужно как то выявлять. А еще модели лучше работают, если просить их по рассуждать, она тебе даст рассуждения, тебе они нафиг не нужны, как из них результат вычленить? Иногда можно отделить мусор от ответа, попросив его дать в каком то формате, например дай ответ в формате json, а так как запрос к gpt это часть беседы в форме чата, можно дать часть ответа прямо в промпте, например "...assitent: {" тогда у модели не останется варианта как сразу фигачить json.

Но чем больше ограничений ты даешь модели тем хуже ее качество ответов.

У llama.cpp есть механизмы задания gramma формата ответа, какие токены предпочтительнее и в каком формате, говорят не идеально реализовано (например не получится задать варианты ответов списком слов типа отвечай только название цвета 'красный', 'зеленый', 'желтый', 'другое',..)

Для каждого следующего числа проверять, не меньше ли оно предыдущего, и если меньше, то повторять попытку получения случайного числа

Случайные числа на интервале на javascript получают с помощью Math.Random()*(максимальное число-минимальное) плюс минимальное. По ссылке пример с math.floor, округляющий число до целого, но осторожно, в этом случае максимальное число никогда не будет получено... возможно лучше тут использовать math.round

Слишком 'простая' задача, чтобы для нее был готовый инструмент, может только как часть бОльшего...

Напиши сам или закажи у других. Современные телевизоры уже давно умные, в крайнем случае можно приобрести у китайцев за 1-2т.р. мини ПК в формате hdmi-stick (чуть больше usb флешки) так же почти любой смартфон может транслировать изображение на TV по wifi. Т.е. 'запустить браузер на TV' не проблема. Удаленное управление - вопрос того от куда и как именно нужно это делать.

Используя пайпы. В зависимости от используемой ОС, можно создавать файл, содержимое которого будет определяться вашим запущенным приложением. Приложение соответственно будет извлекать файл из своих ресурсов (можно просто разместить в .data секции) и отправлять его в пайп.

Пайп это такой файл, который на диске не занимает места (кроме собственно его имени), все записи которого одним процессом могут быть прочитаны другим (там даже буфера нет на это). Недостатки - это файл-поток, по нему нельзя перемещаться seek, т.е. к примеру mp4 по уму таким образом можно разместить, а вот avi (точнее RIFF) - нет, так как при открытии проигрыватели пытаются прочитать конец файла.

В windows есть механизм (требует admin доступа) регистрации своего windows filesystem filter driver, на более продвинутом уровне позволяет фактически симулировать файловую систему

upd. еще проще, открывать сторонний плеер по http ссылке, а приложение запускает http веб сервер, отдающий файлы из ресурсов. Правда не все плееры умеют работать с сетью (смутно помню что штатный winxp не умел и нужно было скачивать media player у майкрософта)

Мда, математику бы вам подучить.

Сумма чисел, отсутствующих в арифметической прогрессии (школа 9 класс кажется) можно посчитать по формуле - сумма чисел в полной последовательсности минус сумма чисел в имеющемся массиве.

$foo = [1, 2, 3, 6];

$n=end($foo);
$asum=((1+$n)*$n)/2;
echo $asum-array_sum($foo);

Лучшее что можно посоветовать это библиотеки ffmpeg или vlc (искать соответственно lib...) и другие. На сколько я понимаю самая простая библиотека это gstreamer, есть под windows.

Я попросил gpt4 накорябать код чтобы проигрывание шло именно из ресурсов, не проверял, возможно он не будет работать как ожидается но идею можно взять из него. В данном случае он использует stream созданный из данных в памяти.