Бэкап

Goose – open-source ИИ-агент от Block, который живёт прямо на вашем компьютере и выполняет задачи сам: пишет и правит код, запускает команды, работает с файлами и внешними API Вместо того чтобы копировать ответы из чата в терминал, Goose сам это делает: описываете задачу словами, a агент разбивает её на шаги, выполняет, проверяет результат и докладывает — Работает с 15+ провайдерами, подключается к 70+ расширениям через MCP, есть и CLI и десктопное приложение под macOS, Linux и Windows Языки: Rust (72.2%), TypeScript (23%), Python (1.3%), ... ⭐️ Star 55k https://github.com/aaif-goose/goose ⚡️ @becaps // max.ru/becaps

Кибератака началась. Время пошло ⏱️ «Не защищены» — подкаст о том, что происходит после взлома. Кто должен принимать ключевые решения? Как снизить негативные последствия?  Ринат Сагиров, директор центра мониторинга и реагирования «Инфосистемы Джет», вместе с коллегами и экспертами рынка обсуждают: — есть ли идеальный план спасения; — где команды теряют драгоценное время сразу после взлома; — в какой момент лучше подключать экспертов по форензике; — на какие ошибки рассчитывают злоумышленники; — как выстроить взаимодействие ИТ и ИБ под давлением. В центре разговора — первые действия команды, восстановление бизнес-процессов и реальный опыт противодействия кибератакам. Посмотрите, какие решения помогают восстановить работу компании, — до того, как принимать их придется вам. ⚡️ Смотреть…

Homarr – дашборд для своего сервера, который собирает все самохостинг-сервисы на одну страницу: иконки, ссылки, виджеты с погодой, календарём и статусом контейнеров — Вместо того чтобы помнить, на каком порту что висит, открываешь одну страницу и всё под рукой: интеграции с Docker, Sonarr, Radarr, Jellyfin и десятками других сервисов подтягивают данные прямо в плитки Настраивается через веб-интерфейс без правки конфигов, есть права доступа для разных пользователей, ставится в Docker Языки: TypeScript (87.6%), MDX (4.1%), JavaScript (2.8%), ... ⭐️ Star 5k https://github.com/homarr-labs/homarr ⚡️ @becaps // max.ru/becaps

Глубокое обучение с TensorFlow, Keras и PyTorch – практическое руководство по трём главным фреймворкам машинного обучения сразу, от построения нейросети с нуля до работы с реальными задачами классификации, генерации и обработки данных Не теория ради теории: каждая концепция сразу реализуется в коде, а сравнение трёх фреймворков в одной книге позволяет выбрать инструмент под задачу, а не учить всё подряд — Охватывает свёрточные и рекуррентные сети, трансформеры, transfer learning и деплой готовых моделей, полный путь от идеи до работающего приложения Ссылка на книгу – Max ⚡️ @becaps // max.ru/becaps

Fabric – ИИ-фреймворк от Дэниела Мислера, который решает не «что умеет ИИ», а «как встроить ИИ в обычные задачи» через библиотеку готовых паттернов под каждую конкретную ситуацию Паттерн – это готовая инструкция для модели под одну задачу: summarize сжимает текст, extract_wisdom вытаскивает главные идеи из видео или статьи, analyze_claims проверяет утверждения и всё это одной командой в терминале или через пайп — Работает с Claude, GPT, Gemini и локальными моделями через Ollama, устанавливается одной командой, паттерны хранятся как обычные Markdown-файлы и легко редактируются или создаются под себя Языки: Go (72.6%), Svelte (9.7%), Python (5.9%), ... ⭐️ Star 44.2k https://github.com/danielmiessler/fabric ⚡️ @becaps // max.ru/becaps