еще есть prompt программирование, вполне новое направление, через которое контролируется современный ИИ на основе больших языковых моделей (особенно когда речь идет о современных не совершенных, где не каждая формулировка даст отличный результат, а размер контекста ограничен).
Упомянуть его нужно, тем более когда классификация такая 'широкая'
тогда уж rustdesk, мне понравилось как это работает в локальной сети с графикой, правда код содержит сбор различной информации, чтобы понять какой нужно изучать.
ага, тебе нужно выявить, какая часть из всех обсуждений относится к какой сущности (то может сделать LLM на основе GPT), таким образом чтобы получить данные - время, сущность (и его значение), эмоциональная оценка (классификатор и/или число)
дальше тебе нужно искать кореляцию между сущностью (или его значением) и эмоциональной оценкой... численные методы требуют чтобы таких данных было значимо много (не единицы фактов)
При остальных прочих равных условиях, подход, когда backend работает на основе постоянно работающего приложения, исполняющего функции веб сервера работает быстрее чем подход, когда на каждый запрос запускается новый экземпляр приложения, хотя бы потому что для второго подхода требуется постоянно восстанавливать контекст приложения, загружая откуда-то оперативную память и после выполнения сохраняя ее обратно (я уже сказал для этого использовали memcache и sql сервер). Причем благодаря этому подходу ускорение может быть очень значимым, это меняет подход к разработке и разработчик может не совершать ряда ошибок, которые во втором случае естественны (в простых случаях без дополнительных оптимизаций можно увидеть тысячекратный прирост), само собой криворукий программист сможет написать медленное приложение при любых инструментах.
phpreact это просто библиотека, предоставляющая удобный способ реализации этого веб сервера с поддержкой асинхронных вызовов (а значит не требуется мультипоточность, что сильно упрощает программирование)
Главный недостаток backend как непрерывно работающий веб сервер - это сложность масштабирования, он предполагает что сервер работает не просто на одном физическом сервере но и даже в одном процессе, когда как подход - на каждый запрос выполняется короткоживущий процесс позволяет 'из коробки' создавать распределенные приложения сразу на любом количестве ядер и серверов.
Игнат Соколов, математика в ИИ нужна совсем чуть чуть
Подавляющее большинство времени ты будешь изучать не как это работает с точки зрения реализации, а с точки зрения в каких случаях это нужно применять, и иметь представление о том что лучше (дороже в плане ресурсов например, от чего это зависит), ну и само собой какие существуют методы.
Очень маленький процент задач связан с созданием чего то кардинально нового, и этим скорее всего будут заниматься те кто уже набрал огромный опыт и знания о том что есть.
Еще момент, первое что любой должен уметь делать - это искать и усваивать новые/недостающие знания. Если каких то знаний тебе не хватает - в этот момент ты их и начинай учить, а заранее этого делать не нужно.
Тебе нужно сначала собрать информацию, т.е. наделай скриншотов твоего значка (сразу вырезай по границам), затем начинай изучать чем фон отличается от персонажа.
первое что приходит в голову - выделяй контуры объектов на изображении, opencv библиотека отличная, гугли примеров тьма, вполне возможно что поперебирав разные фильтры на исходное изображение и вычисляя контуры ты получишь стабильное изображение, не зависящее от цвета фона или объекта.
все описанное поддерживается php штатно (в официальных репозитариях) и не требует компиляции, но даже тут, благодаря pecl обычно сборка дополнительных модулей чуть ли не в одну команду.
p.s. на windows не поддерживается или поддержка ограниченная, что логично