RT @HowToPrompt__: Ein japanischer Entwickler hat eine Drop-in-Ersatzlösung für NumPy als Open-Source-Projekt veröffentlicht, die auf deiner GPU läuft. Sie heißt CuPy. Ändere eine einzige Zeile von import numpy as np zu import cupy as cp und derselbe Code läuft bis zu 100-mal schneller auf CUDA. → Kompatibel mit bestehendem NumPy/SciPy-Code → Kein Neuschreiben. Keine neue Syntax. → Unterstützt auch AMD ROCm. 100 % Open Source.

mehr auf Arint.info

#CuPy #GPU #MachineLearning #NumPy #OpenSource #Python #arint_info

https://x.com/HowToPrompt__/status/2070526550152466746#m

Array programming with NumPy is essential to scientific computing.

📚 Ubiquitous in education across scientific fields.

#NumPy #Python #SciPy #Matplotlib #GPU #TPU
https://tnyp.me/ih07Sizm/m

Сказ о том, как нейросеть занялась reward hacking прямо у меня на кухне

Я хотел просто пожарить кесадилью. В холодильнике лежали зеленые оливки (солено-кислые), сулугуни и фарш, а на полке консервированная кукуруза. И вот стою я над сковородкой и думаю: а оливки с кукурузой вообще сочетаются? А сулугуни не пересолит блюдо вместе с оливками? Сколько чего вообще класть? В любой другой ситуации я бы загуглил рецепт. Но не тут-то было, я же великий комбинатор оптимизатор, и у меня в голове сразу всплыло: «это же задача оптимизации». Тем же вечером у меня был ноутбук с обученной нейросетью вместо ужина. Рассказываю, как дошел до жизни такой, и как из этого, внезапно, получился реально вкусный рецепт.

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1048264/

#python #numpy #машинное_обучение #оптимизация #закон_гудхарта #reward_hacking #кулинария #selectel

Сказ о том, как нейросеть занялась reward hacking прямо у меня на кухне

Я хотел просто пожарить кесадилью. В холодильнике лежали зеленые оливки (солено-кислые), сулугуни и фарш, а на полке консервированная кукуруза. И вот стою я над сковородкой и думаю: а оливки с кукурузой вообще сочетаются? А сулугуни не пересолит блюдо вместе с оливками? Сколько чего вообще класть? В любой другой ситуации я бы загуглил рецепт. Но не тут-то было, я же великий комбинатор оптимизатор, и у меня в голове сразу всплыло: «это же задача оптимизации». Тем же вечером у меня был ноутбук с обученной нейросетью вместо ужина. Рассказываю, как дошел до жизни такой, и как из этого, внезапно, получился реально вкусный рецепт.

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1048264/

#python #numpy #машинное_обучение #оптимизация #закон_гудхарта #reward_hacking #кулинария #selectel

AI With Python 2026 (Part 4)

NumPy is the foundation of AI computation.

Learn:
Arrays
Fast numerical operations
Why NumPy powers AI libraries

No NumPy. No modern AI ecosystem.

Learn more: https://abkarikari23.medium.com/ai-with-python-2026-part-4-introduction-to-numpy-the-foundation-of-ai-computation-4f7b0ddf4472

#AI #Python #NumPy #MachineLearning #DataScience #AIWithPython2026 #JMSM #KNKA

I've admittedly gotten a little lost wading through the source for #Numpy (https://github.com/numpy/numpy), so I thought I'd ask anyone with better familiarity with the internals.

In Numpy, you can do something like

import numpy as np
x = np.linalg.solve(np.array([[1, 1], [3, 5]]), np.array([-1, 2]))

or even

np.linalg.solve(np.array([[1, 2], [3, 5]]), np.array([1, 2+3j]))

and Numpy is smart enough to figure out what the array type of the result ought to be, despite the mixed nature of the input. Which (internal?) function(s) are doing the appropriate type conversions behind the scenes, so that one gets the appropriate result?

I need operations like this for an algorithm I am trying to implement, and I thought it best to not reinvent the wheel.

(Otherwise, how do other Python libraries handle mixed types sanely?)

#python

Размер позиции под микроскопом: Монте-Карло, где честно меняется ровно одна переменная

Дисклеймер о конфликте интересов. Я делаю бесплатные калькуляторы риск-менеджмента для крипто-трейдинга. Чтобы это не выглядело как реклама в каждом абзаце, ссылка на проект в статье ровно одна — в самом конце. Всё остальное здесь — код, математика и числа, которые вы можете воспроизвести у себя за минуту. И сразу к делу — с вопроса, на который у большинства есть «очевидный», но неверный ответ.

https://habr.com/ru/articles/1047262/

#монтекарло #критерий_Келли #рискменеджмент #Python #NumPy #теория_вероятностей #симуляция #управление_капиталом #survivorship_bias