Veze, linkovi
Kompjuter biblioteka
Korpa

 

Access

Alternativna učenja

Analiza podataka

Android

Animacija

Antropologija

Apple - MAC OS X

Arheologija

Arhitektura

Astrologija

Astronomija

Audio kursevi + knjige

Audio, Multimedia, Video

Autobiografija

AutoCad, ArchiCAD, SolidWorks, Catia, Pro/Engineer

Automobili

Bajke

Baze podataka

Biografija

Biološke nauke

Blockchain

Botanika

C++ Visual C++ C#

ChatGPT

CSS

Dečije knjige

Delphi

Digitalna fotografija

Dizajn

Django

Domaće pripovetke

Domaći roman

Drama

E-knjiga

E-komerc

ECDL

Ekologija

Ekonomija

Elektrotehnika

Enciklopedija

Esejistika

Etika

Fantastika

Film

Filologija

Filozofija

Fizika

Fotografija

FULL STACK DEVELOPMENT

Funkcionalno programiranje

Generativna veštačka inteligencija

Geografija

Geologija

Git i GitHub

GOOGLE

GPT

Grafika, Dizajn, Štampa

Građevinarstvo

Hardver

Hemija

Hidrotehnika

Hobi

Horor

Humor

Internet

Intervju

Istorija

Istorija i teorija književnosti

Istorija umetnosti

Istorijski roman

Java

JavaScript

Joomla

jQuery

Knjiga posle posla - Beletristika i ostala izdanja

Knjižare i naše knjige

Književna kritika

Kuvari, hrana i piće

Leksikografija

Lingvistika

Ljubavni roman

logo

Magija

Marketing

Mašinsko učenje

Mašinstvo

Matematika

Medicina

Memoari

Menadžment

Modeliranje podataka

Monografija

Mreže

MS Office

Muzika

Nagrađivanje knjige

Naučna fantastika

Obrada teksta

OFFICE 2013

OpenOffice.org

Operativni sistemi

Oracle

Organizacione nauke

Pedagogija

PHP I MYSQL

Pisci u medijima

Ples

Poezija

Politika

Poljoprivreda

Popularna medicina

Popularna nauka

Popularna psihologija

Posao

Poslovanje

Pozorište

Pravo

Pravoslavlje

Primenjene nauke

Pripovetke

Prirodne nauke

Priručnik

Programiranje

Projektovanje softvera

Psihologija

Publicistika

Putopis

Python programiranje

Računarstvo u oblaku

Raspberry PI

Razvoj

Rečnici

Religija

Robotika

Roman

Ruby i Ruby on Rails

Satira

Saveti

Serija Roberta C. Martina

Sertifikati

Slikarstvo

Socijalna mreža - Facebook

Sociologija

Sport

Sport i hobi

SQL

Statistika

Strip

Tabele

Tableti

Tehnologija

Telekomunikacije

Triler

Turizam

Twitter

Udžbenici

Umetnost

Unix, Linux

Urbanizam

UX DIZAJN

Veštačka inteligencija

Visual Basic .NET, VBA, V. Studio

Web design

Windows

Windows 7

Windows 8

WordPress

Zaštita i sigurnost

Zoologija

 

Vesti

Na današnji dan, 21. februara Gogolj i Komunistički manifest

  21. februar (21.02) je 52. dan u godini po gregorijanskom kalendaru. Do kraja godine ima još 313 dana (314 u prestupnoj godini). 1825. - Umro je Nikolaj Vasiljevič Gogolj, ruski književnik, utemeljitelj modernog ruskog realizma. 1893. - Rođen je španski gitarista Andres Segovija. 1992. - Savet bezbednosti UN doneo je rezoluciju 743 o upućivanju mirovnih snaga UN u SFR Jugoslaviju (UNPROFOR) sa mandatom od 12 meseci.

Ceo tekst Ceo tekst

Najnovije vesti

Vektorske baze podataka i ChromaDB

 

 

 

Vektorske baze podataka predstavljaju inovativni pristup u skladištenju, pretrazi i upravljanju podacima, posebno kada se radi o visokodimenzionalnim podacima kao što su slike, tekstovi, audio snimci i drugi medijski sadržaji. Osnovna ideja vektorskih baza podataka je da se podaci predstave u obliku vektora, tj. visokodimenzionalnih nizova brojeva, što omogućava efikasno indeksiranje i pretragu po sličnosti. Ključne karakteristike vektorskih baza podataka uključuju: Visokodimenzionalno indeksiranje: Korišćenje naprednih algoritama za indeksiranje visokodimenzionalnih podataka, omogućavajući brze i precizne pretrage. Pretraga po sličnosti: Mogućnost da se rezultati pretrage rangiraju na osnovu sličnosti između upita i podataka u bazi. Podrška za multimodalne podatke: Efikasno upravljanje različitim tipovima podataka (tekst, slike, audio, video), omogućavajući bogate analitičke i pretraživačke mogućnosti. Primene vektorskih baza podataka obuhvataju: Pretragu slika: Omogućavanje pretrage sličnih slika na osnovu sadržaja slike, a ne samo tekstualnih oznaka ili opisa. Sisteme preporuka: Poboljšanje preciznosti i relevantnosti preporuka kroz analizu sličnosti među proizvodima ili sadržajima. Semantičku pretragu: Razumevanje konteksta i značenja unutar tekstualnih upita za pružanje relevantnijih rezultata pretrage. Izazovi i rešenja: Vektorske baze podataka donose izazove kao što su potreba za visokom računarskom snagom i složenosti u upravljanju visokodimenzionalnim podacima. Međutim, razvoj novih algoritama i hardverska unapređenja kontinuirano poboljšavaju efikasnost i dostupnost ovih sistema. Budućnost vektorskih baza podataka: S obzirom na sve veću potrebu za efikasnim upravljanjem složenim podacima, vektorske baze podataka se ističu kao ključna tehnologija u oblastima poput veštačke inteligencije, mašinskog učenja i napredne analitike, obećavajući da će nastaviti da oblikuju digitalni pejzaž i omogućavaju inovacije u različitim industrijskim sektorima. ChromaDB: Vektorska baza podataka za LLM aplikacije ChromaDB je vektorska baza otvorenog koda  dizajnirana za brzo i jednostavno poboljšanje LLM (Large Language Model) aplikacija. Omogućava vam da: Skladištite dokumente i njihove vektorske reprezentacije: ChromaDB koristi efikasne algoritme za konvertovanje teksta u vektore, što vam štedi vreme i resurse. Izvršavate pretraživanja sličnosti: Pronađite dokumente slične upitu, koristeći brze i precizne algoritme pretraživanja. Integrišete sa LLM modelima: ChromaDB se lako integriše sa popularnim LLM modelima, kao što su Bard, GPT-3 i LaMDA. Prednosti ChromaDB-a: Jednostavnost korišćenja: ChromaDB ima jednostavan i intuitivan API, što ga čini lakim za korišćenje i učenje. Brzina: ChromaDB je optimizovan za brzu pretragu, što vam omogućava da brzo pronađete relevantne podatke. Skalabilnost: ChromaDB se lako skalira kako bi zadovoljio potrebe vaših aplikacija. Otvorenog koda: ChromaDB je besplatan i otvorenog koda, što znači da ga možete slobodno koristiti i modifikovati. Upotreba ChromaDB-a: ChromaDB se može koristiti za razne LLM aplikacije, uključujući: Chatbotovi: ChromaDB može da pokreće chatbote koji mogu da vode razgovore sa ljudima na prirodan način. Preporuka proizvoda: ChromaDB može da se koristi za preporučivanje proizvoda korisnicima na osnovu njihove istorije kupovine i preferencija. Pretraga dokumenata: ChromaDB može da se koristi za pretraživanje dokumenata i pronalaženje relevantnih informacija. Generisanje teksta: ChromaDB može da se koristi za generisanje teksta, kao što su sažeci, opisi proizvoda i marketinški materijali. Za koga je ChromaDB pogodna? ChromaDB je idealna za: Razvoj LLM aplikacija: ChromaDB vam olakšava izgradnju i poboljšanje LLM aplikacija. Istraživače: ChromaDB je moćan alat za istraživanje u oblasti LLM-a. Preduzeća: ChromaDB može da se koristi za poboljšanje klijentskog iskustva, povećanje prodaje i poboljšanje produktivnosti. Više o ChromaDB-u: Zvanična web stranica: https://www. trychroma. com/
 
   

Google Gemma nova porodica otvorenih modela

 

 

 

Gemma je nova porodica modela otvorenog koda koje je Google razvio koristeći istu tehnologiju i istraživanja kao i za Gemini. Trenutno su dostupne verzije od 2B i 7B parametara. Šta Gemma nudi? Otvorenost: Model je dostupan svima, bez ikakvih ograničenja. Performanse: Gemma je trenirana na ogromnom skupu podataka teksta i koda, što joj daje izvanredne performanse u raznim zadacima. Skalabila: Model je dostupan u verzijama različitih veličina, tako da možete da odaberete onu koja odgovara vašim potrebama. Jednostavnost korišćenja: Gemma je integrisana sa popularnim frameworkovima za strojno učenje, što olakšava početak rada. Šta možete da radite sa Gemmom? Gemma se može koristiti za širok spektar zadataka, uključujući: Generisanje teksta: Gemma može da generiše tekst u raznim formatima, kao što su članci, blogovi, pesme, pa čak i kod. Prevođenje jezika: Gemma može da prevodi tekst sa jednog jezika na drugi. Odgovaranje na pitanja: Gemma može da odgovori na pitanja o raznim temama. Sumiranje teksta: Gemma može da sažme tekst u kraće i sažetije verzije. Klasifikacija teksta: Gemma može da klasifikuje tekst u različite kategorije. Kako da počnete sa Gemmom? Gemma je dostupna na Kaggle-u, gde možete da pronađete: Implementacije: Implementacije Gemme u 8 različitih frameworkova (uključujući Keras, PyTorch i Transformers) sa primerima koda. Alat za zaključivanje: Alat za demonstraciju različitih varijacija direktno na stranici sa karticom modela. Takmičenje: Kaggle takmičenje koje izaziva učesnike da koriste Gemmu za izgradnju korisnog AI pomoćnika za zadatke nauke o podacima. Za više informacija o Gemmi, posetite sledeće resurse: Stranica sa dokumentacijom: [uklonjen nevažeći URL] Kaggle repozitorijum: [uklonjen nevažeći URL] Blog post: [uklonjen nevažeći URL]
 
   

ChatGPT - Kada donosite odluku o X u kontekstu Y

 

 

 

Kada donosite odluku o X u kontekstu Y, korisno je razmotriti sledećih 7 ključnih pitanja koja vam mogu pomoći da izbegnete slepe tačke i otvorite um za aspekte odluke koje biste inače mogli zanemariti: Koje su dugoročne posledice ove odluke? Razmislite o potencijalnim dugoročnim ishodima vaše odluke i kako bi oni mogli uticati na Y. Razmišljanje unapred može pomoći da se izbegnu negativne posledice i maksimiziraju pozitivni efekti. Kako ova odluka utiče na druge? Razmotrite kako će vaša odluka o X uticati na ostale ljude ili elemente uključene u Y. Uključivanje perspektiva različitih učesnika može otkriti nove aspekte i pomoći u donošenju uravnoteženije odluke. Da li postoje alternativne opcije? Istražite sve moguće alternative vašoj odluci. Ponekad, u procesu razmatranja različitih opcija, možete otkriti bolje rešenje za vaš problem. Koji su potencijalni rizici i kako se mogu ublažiti? Identifikujte moguće rizike povezane sa vašom odlukom i razmotrite načine na koje se ti rizici mogu smanjiti ili u potpunosti izbjeći. Kako se ova odluka uklapa u širi kontekst Y? Pogledajte širu sliku i razmotrite kako se vaša odluka uklapa u kontekst Y. Razumevanje većih trendova, ciljeva i vrednosti može pomoći u donošenju odluke koja je u skladu sa opštim pravcem. Da li imam dovoljno informacija za informisanu odluku? Procenite da li imate sve relevantne informacije potrebne za donošenje odluke. Ako ne, razmotrite načine na koje možete prikupiti dodatne informacije pre nego što napravite konačni izbor. Koje bi mogle biti nepredviđene posledice? Razmislite o mogućim nepredviđenim posledicama vaše odluke. Pokušajte predvideti i najmanje verovatne ishode, jer oni mogu imati značajan uticaj na konačni rezultat. Nekoliko primera X i Y Predlozi za X i Y mogu varirati u zavisnosti od različitih oblasti i konteksta. Evo nekoliko primera kako bi X i Y mogli biti definisani u različitim scenarijima: X: Implementacija novog softvera, Y: Malo preduzeće Razmatrate implementaciju novog softvera za upravljanje projektima u vašem malom preduzeću kako biste poboljšali produktivnost i komunikaciju među zaposlenima. X: Uvođenje rada na daljinu, Y: Obrazovna institucija Razmišljate o uvođenju mogućnosti rada na daljinu za administrativno osoblje u obrazovnoj instituciji kako bi se povećala fleksibilnost i zadovoljstvo poslom. X: Promena dobavljača, Y: Proizvodni pogon Razmatrate promenu dobavljača sirovina za vaš proizvodni pogon kako biste smanjili troškove i poboljšali kvalitet proizvoda. X: Ulaganje u obnovljive izvore energije, Y: Lokalna zajednica Lokalna zajednica razmatra ulaganje u projekte obnovljivih izvora energije poput solarnih panela ili vetrenjača radi poboljšanja održivosti i smanjenja zavisnosti od fosilnih goriva. X: Digitalizacija poslovnih procesa, Y: Izdavačka kuća Razmatrate digitalizaciju poslovnih procesa u vašoj izdavačkoj kući, kao što su lektura, dizajn i distribucija, kako biste poboljšali efikasnost i pristup tržištu. X: Razvoj mobilne aplikacije, Y: Restoranski lanac Restoranski lanac razmatra razvoj prilagođene mobilne aplikacije za online poručivanje kako bi se poboljšalo korisničko iskustvo i povećala prodaja. X: Eko-friendly pakovanje, Y: Kompanija za proizvodnju hrane Kompanija za proizvodnju hrane razmatra prelazak na eko-friendly pakovanje kako bi smanjila svoj ekološki otisak i zadovoljila rastuću potražnju potrošača za održivim proizvodima. X: Uvođenje programa obuke za zaposlene, Y: IT kompanija IT kompanija razmišlja o uvođenju novog programa obuke za zaposlene kako bi poboljšala veštine programiranja i prilagođavanje najnovijim tehnološkim trendovima. X: Pokretanje nove linije proizvoda, Y: Modna marka Modna marka razmišlja o pokretanju nove linije eko-održive odeće, koristeći reciklirane materijale kako bi se pozicionirala kao lider u održivoj modi. X: Primena agilnih metodologija, Y: Marketinška agencija Marketinška agencija razmatra primenu agilnih metodologija u svojim projektima kako bi povećala fleksibilnost i sposobnost brzog odgovora na promene u potrebama klijenata. X: Otvaranje novih prodajnih lokacija, Y: Lanac kafića Lanac kafića razmišlja o otvaranju novih lokacija u urbanim oblastima sa visokim pešačkim prometom kako bi povećao svoje prisustvo i dostupnost kupcima. X: Partnerstvo sa nevladinim organizacijama, Y: Korporacija za proizvodnju pića Korporacija za proizvodnju pića razmišlja o partnerstvu sa nevladinim organizacijama fokusiranim na očuvanje vode, kako bi poboljšala svoj imidž korporativne društvene odgovornosti i doprinela očuvanju prirodnih resursa. X: Diversifikacija investicionog portfolija, Y: Individualni investitor Individualni investitor razmišlja o diversifikaciji svog investicionog portfolija ulaganjem u kriptovalute i tehnološke startape kako bi smanjio rizik i istražio nove prilike za rast. X: Digitalizacija usluga muzeja, Y: Kulturna institucija Kulturna institucija, poput muzeja, razmišlja o digitalizaciji svojih kolekcija i uvođenju virtuelnih tura kako bi postala dostupnija široj publici i privukla mlade posetioce zainteresovane za kulturu i umetnost. Svaki od ovih primera postavlja različite izazove i prilike, a ključna pitanja koja smo prethodno razmotrili mogu vam pomoći da dublje analizirate svaku odluku u datom kontekstu. UPIT na osnovu prethodnih postavki Predloži 7 ključnih pitanja koja će pomoći u donošenju odluka o X u konkekstu YX: Primena agilnih metodologija, Y: Marketinška agencijaMarketinška agencija razmatra primenu agilnih metodologija u svojim projektima kako bi povećala fleksibilnost i sposobnost brzog odgovora na promene u potrebama klijenata. ChatGPT: Kada razmišljate o primeni agilnih metodologija u kontekstu marketinške agencije, razmotrite sledećih 7 ključnih pitanja koja mogu pomoći u donošenju informisane odluke: Kako će agilne metodologije uticati na radne procese? Razmotrite kako će uvođenje agilnih metodologija promeniti trenutne radne procese u agenciji, uključujući planiranje, izvršenje projekata i komunikaciju unutar tima. Da li je tim spreman za prelazak na agilne metodologije? Procenite spremnost i sposobnost vašeg tima da usvoji agilne metodologije, uključujući njihovu otvorenost prema promenama i sposobnost brzog učenja i prilagođavanja. Kako će agilne metodologije uticati na odnos sa klijentima? Razmotrite kako će primena agilnih metodologija uticati na vašu komunikaciju i odnos sa klijentima, posebno u pogledu transparentnosti, uključivanja klijenata u proces i upravljanja očekivanjima. Koji alati i resursi su potrebni za implementaciju? Identifikujte alate, tehnologije i druge resurse koji su vam potrebni za efikasnu implementaciju agilnih metodologija u vašim projektima. Kako će se meriti uspeh primene agilnih metodologija? Definišite ključne pokazatelje uspeha (KPI) i metrike koje će vam pomoći da ocenite efikasnost agilnih metodologija u kontekstu vaših projekata i ciljeva agencije. Kakav je plan obuke i razvoja za tim? Razmotrite kako ćete obučiti svoj tim za agilne metodologije, uključujući radionice, seminare i kontinuirani profesionalni razvoj kako bi se osigurala uspešna implementacija. Kako će se upravljati promenama tokom prelaska na agilne metodologije? Razradite plan upravljanja promenama koji uključuje komunikacijske strategije, podršku zaposlenima i postepeno uvođenje agilnih praksi kako bi se minimizirao otpor i maksimizirao angažman tima. Najbolje prakse i saveti: Postepeno uvođenje: Počnite sa pilot-projektom kako biste testirali agilne metodologije pre šire primene. Obuka i mentorstvo: Investirajte u obuku zaposlenih i angažujte iskusne agilne trenere ili mentore ako je potrebno. Prilagođavanje metodologija: Prilagodite agilne prakse specifičnostima vaše agencije i projekata umesto da striktno sledite jednu metodologiju. Otvorena komunikacija: Podstičite otvorenu komunikaciju i transparentnost unutar timova i sa klijentima. Povratna informacija i iteracije: Redovno prikupljajte povratne informacije i koristite ih za kontinuirano poboljšanje procesa i projekata. Ove prakse i saveti mogu vam pomoći da uspešno implementirate agilne metodologije i ostvarite željene koristi u okviru vaše marketinške agencije.
 
   

Davanje dugoročne memorije generativnoj veštačkoj inteligenciji ChatGPT-u

 

 

 

Davanje dugoročne memorije generativnoj veštačkoj inteligenciji može na mnogo načina poboljšati njenu funkcionalnost kao alat: Poboljšava sposobnost učenja tokom vremena: Sa dugoročnom memorijom, AI bi mogao da čuva informacije iz prethodnih interakcija i koristi ih da informiše buduće razgovore, čime se kontinuirano uči i prilagođava. Personalizovanije odgovore: Kako AI uči više o korisniku i razume specifičnosti u vezi sa načinom na koji korisnik voli da radi i rešava probleme, odgovori mogu postati personalizovaniji i relevantniji za korisnika. Poboljšana kontinuitet razgovora: Sa sposobnošću da pamti činjenice i informacije iz prethodnih razgovora, AI ne bi morao da bude podsećan na prethodne interakcije, što dovodi do fluidnijih i koherentnijih razgovora. Odgovori koji pokazuju emocionalnu inteligenciju: Sa dugoročnim razumevanjem emocionalnih odgovora korisnika, AI bi mogao pružiti odgovore koji su više u skladu sa emocionalnim stanjem korisnika, čime se približava pružanju odgovora koji pokazuju emocionalnu inteligenciju. Bolje odlučivanje: Zapamćivanjem kako su prethodne akcije i interakcije uticale na rezultate i ishode, AI može postati bolji u donošenju odluka koje su informisane prethodnim iskustvima. Sve ovo može pomoći u razvoju dublje povezanosti sa veštačkom inteligencijom, što nam na kraju može omogućiti da donosimo bolje odluke kada je reč o poverenju u AI. Ove prednosti ukazuju na potencijalne pozitivne implikacije uključivanja dugoročne memorije u generativne AI modele, čime se otvaraju nove mogućnosti za njihovu primenu i interakciju sa korisnicima.
 
   

Prihvatanje veštačke inteligencije kao obaveznog alata

 

 

 

Poslednje dve godine su doneli veliku paniku, nesigurnost i osećaj bespomoćnosti na tržištu rada, što je rezultiralo masovnim otpuštanjima u najvećim tehnološkim kompanijama. Amazon, Google, Microsoft i Meta su zajedno otpustili desetine hiljada zaposlenih, što ilustruje razmere izazova sa kojima se industrija suočava. Ova situacija je deo šireg trenda digitalne transformacije i automatizacije, koji prema Svetskom ekonomskom forumu može dovesti do gubitka preko 85 miliona radnih mesta do 2025. godine. Ovaj proces nije samo odraz trenutnih ekonomskih poteškoća, već i dugoročne promene u načinu na koji poslujemo i radimo, gde tehnologije poput veštačke inteligencije (AI) preuzimaju sve veću ulogu. Da biste se snašli u ovom turbulentnom periodu, ključno je da ne gajite strah prema AI, već da je prihvatite i integrišete u svoj profesionalni razvoj. Umesto da se bojite zamene, fokusirajte se na sticanje veština koje će vas učiniti nezamenljivim u eri veštačke inteligencije. To uključuje učenje kako da koristite AI alate, razumevanje osnova AI tehnologija i razvijanje veština koje AI trenutno ne može replicirati, kao što su kreativno razmišljanje, emocionalna inteligencija i kompleksno rešavanje problema. Prihvatanje veštačke inteligecncije Prihvatanje veštačke inteligencije značajno prevazilazi puko usvajanje novih tehnoloških alata; to zahteva temeljnu promenu u načinu na koji pristupamo radu i razvoju karijere. U eri koju karakteriše stalna evolucija tehnologije, sposobnost da se kontinuirano uči i prilagođava postaje ključna za održavanje profesionalne relevantnosti i otpornosti. Usvajanje novih veština i znanja Usvajanje AI ne znači samo naučiti kako koristiti nove programe ili alate; podrazumeva i razvijanje dubokog razumevanja novih tehnologija, njihovih potencijala i ograničenja. Ovo uključuje sticanje veština u oblastima poput obrade podataka, mašinskog učenja, analize podataka i programiranja, koje postaju sve cenjenije u mnogim industrijama. Razvoj mekih veština Pored tehničkih veština, meke veštine poput kritičkog razmišljanja, kreativnosti, emocionalne inteligencije i prilagodljivosti postaju sve važnije. Ove veštine omogućavaju radnicima da inoviraju, efikasno rešavaju probleme i uspešno sarađuju u timovima, čineći ih neprocenjivim u radnom okruženju koje se neprestano menja. Stalno učenje i obrazovanje Kultura stalnog učenja postaje neophodna u savremenom radnom okruženju. Ovo znači da profesionalci treba da budu otvoreni za stalno usavršavanje, bilo kroz formalno obrazovanje, online kurseve, radionice ili samostalno učenje. Sposobnost da se brzo uči i prilagođava novim informacijama i veštinama postaje jedan od najvažnijih aspekata profesionalnog razvoja. Prilagodljivost i fleksibilnost Prilagodljivost i fleksibilnost postaju ključni faktori uspeha, omogućavajući pojedincima da efikasno reaguju na promene u industriji i radnom mestu. Ovo podrazumeva sposobnost da se brzo prelazi sa jednog zadatka na drugi, prilagođavanje novim radnim procesima i tehnologijama, kao i sposobnost da se inovira i eksperimentiše. Saradnja i timski rad Kako AI tehnologije postaju sve prisutnije, sposobnost za efikasnu saradnju sa mašinama, kao i sa ljudima, postaje sve važnija. Razvoj veština u oblasti interdisciplinarne saradnje, komunikacije i timskog rada omogućava profesionalcima da maksimalno iskoriste potencijal AI alata i tehnologija. Prihvatanje veštačke inteligencije, dakle, podrazumeva razvoj novog skupa veština i pristupa radu, koji zajedno omogućavaju pojedincima ne samo da ostanu relevantni u brzo promenljivom tehnološkom pejzažu, već i da napreduju i ostvaruju uspeh u svojim karijerama.
 
   

Kreirali smo SQLgpt

 

 

 

SQLgpt Vaš pomoćnik u savladavanju SQL programskog jezika. U svakodnevnom radu i obuci.   Možete mu pristupiti i koristiti ga ukoliko imate plaćen nalog na ChatGPT-u.   Kliknite na link SGLgpt Ovaj GPT je obučen na kompletnom sadržaju knjige "SQL i SQLgpt" kao i na novim sadržajima kojima ga obogaćujeml svakodnevno.   Pitanja koja možete da postavljate?  1. Objasni mi komandu SELECT. 2. Kako saznam koje sve kolone postoje u nekoj tabeli?  3. Kreiraj složen upit i objasni mi kako radi?  4. Database Data Types. Itd.   Kao što možete da vidite, pitanja mogu da budu na srpskom ili engleskom jeziku, SQLgpt će vam uvek odgovarati na srpskom jeziku.   Ukoliko tema koja vas interesuje nije objašnjena u knjizi, SQLgpt će koristiti opšte znanje koje je stekao obukom.   Dodatna objašnjenja  Ukoliko niste zadovoljni odgovorom, dobar upit je: Detaljno mi objasni [tema]. Preuzimanje odgovora u Word dokumentu Odgovor na postavljeni upit možete da dobijete u SQLgpt-u ili da ga preuzmete kao Word dokument. Upit bi trebalo da glasi: Objašnjenje želim da preuzmem kao word dokument sa linka.  
 
   

Preuzimanje podataka sa interneta sa Pythonom

 

 

 

Skidanje podataka sa interneta, ili web scraping, predstavlja naprednu tehniku automatizovanog izvlačenja informacija sa web stranica. Kroz treće, ažurirano izdanje knjige posvećene ovoj temi, čitaoci se uvode u sveobuhvatni svet skidanja podataka, obuhvatajući niz tehnika i alata za efikasno prikupljanje podataka sa različitih tipova web resursa. Prvi deo knjige detaljno razmatra osnove web scrapinga, uključujući: Korišćenje Python-a za postavljanje upita web serverima: Python, kao moćan i fleksibilan programski jezik, igra ključnu ulogu u procesu skidanja podataka, omogućavajući automatizovanu interakciju sa web serverima i zahtevanje informacija. Osnovna obrada odgovora servera: Nakon što serveri odgovore na upite, potrebno je adekvatno obraditi dobijene podatke, što može uključivati analizu HTML koda i izvlačenje relevantnih informacija. Automatizovana interakcija sa sajtovima: Web scraping često zahteva simuliranje ljudskih akcija poput kliktanja na linkove ili popunjavanja formi, što se postiže kroz specijalizovane skripte i botove. Napredna analiza HTML stranica: Složene web stranice koje koriste dinamički sadržaj i JavaScript zahtevaju napredne tehnike scrapinga da bi se efikasno izvukli traženi podaci. Razvoj crawler-a sa Scrapy okvirom: Scrapy predstavlja popularan open-source okvir za ekstrakciju podataka, koji nudi bogat set funkcionalnosti za kreiranje efikasnih crawler-a. Metode čuvanja skupljenih podataka: Efikasno upravljanje i čuvanje izvučenih podataka ključno je za uspeh projekata skidanja podataka, uključujući upotrebu baza podataka i datotečnih sistema. Obrada i normalizacija nepravilno formatiranih podataka: Često je potrebno očistiti i standardizovati podatke pre njihove dalje analize ili čuvanja. Izbegavanje zamki za skidanje podataka: Web sajtovi često koriste različite mehanizme za detekciju i blokiranje botova, što zahteva sofisticirane tehnike za izbegavanje detekcije. Drugi deo knjige detaljno se bavi različitim specifičnim alatima i aplikacijama koje su od suštinskog značaja za efikasno skidanje podataka sa interneta. Evo nekih ključnih aspekata koji su obrađeni: Razumevanje i analiza složenih HTML stranica: Upotreba alata kao što je BeautifulSoup za navigaciju i izvlačenje podataka iz HTML-a. Primena regularnih izraza za filtriranje i pretragu specifičnih informacija. Razvoj crawler-a sa Scrapy okvirom: Koraci za inicijalizaciju i konfiguraciju Scrapy spider-a. Definisanje pravila za scraping i upravljanje izlaznim podacima. Metode čuvanja sakupljenih podataka: Različiti formati za skladištenje podataka, uključujući CSV, baze podataka kao što je MySQL, i rad sa medijima. Integracija sa Python-om za upravljanje podacima. Obrada i ekstrakcija podataka iz dokumenata: Tehnike za rad sa različitim formatima dokumenata, uključujući PDF i Microsoft Word. Alati i biblioteke za manipulaciju i ekstrakciju teksta. Čišćenje i normalizacija loše formatiranih podataka: Upotreba alata poput Pandas za transformaciju i pripremu podataka za analizu. Tehnike za rad sa nekonzistentnim i nepotpunim podacima. Čitanje i pisanje prirodnih jezika: Alati i tehnike za obradu prirodnog jezika, uključujući sumiranje podataka i leksikografsku analizu. Primena Natural Language Toolkit-a (NLTK) za statističku i leksičku analizu. Navigacija kroz forme i prijave: Tehnike za automatizaciju interakcija sa veb formama i upravljanje autentifikacijom. Rad sa cookies i sesijama za održavanje stanja tokom scraping-a. Skidanje JavaScript-a i crawling kroz API-je: Upotreba alata poput Selenium-a za interakciju sa JavaScript-om i dinamičkim sadržajem. Tehnike za rad sa API-jima i ekstrakciju podataka iz JSON odgovora. Upotreba i pisanje softvera za prepoznavanje teksta na slikama: Alati kao što je Tesseract za OCR (Optical Character Recognition) i ekstrakciju teksta iz slika. Primene u čitanju CAPTCHA i drugih vizuelnih prepreka. Izbegavanje zamki za skidanje podataka i blokatora botova: Strategije za mimikriju ljudskog ponašanja i izbegavanje detekcije kao bot. Saveti za upravljanje zaglavljima zahteva, kolačićima i TLS fingerprinting-om. Ovaj deo knjige pruža sveobuhvatan pregled alata, tehnika i najboljih praksi koji su potrebni za uspešno skidanje podataka sa interneta, čineći ga neophodnim resursom za svakog ko se bavi ili želi da se bavi ovom oblašću.  
 
   

Kompatibilna sa ljudima, veštačka inteligencija i problem kontrole

 

 

 

Pitanje kontrole između AI (veštačke inteligencije) i ljudi je kompleksno i izaziva duboka etička i filozofska pitanja o budućnosti tehnologije i društva. Na osnovu izloženog teksta, autor Russell ukazuje na nekoliko ključnih tačaka: Strah od tehnoloških inovacija: Istorijski gledano, svaka tehnološka inovacija izazvala je strah među ljudima. To je prirodna reakcija na nepoznato, ali važno je razumeti da se tehnološki napredak ne može zaustaviti samo zato što izaziva strah. Koristi i izazovi AI: Istraživanje veštačke inteligencije ne može i ne treba biti zaustavljeno zbog potencijalnih koristi koje može doneti društvu ako se razvija na pravi način. Međutim, potrebno je biti svestan i potencijalnih rizika koje nosi nekontrolisani razvoj AI. Pristup razvoju AI: Autor sugeriše da AI ne bi trebalo da bude isključivo orijentisan na ciljeve bez uzimanja u obzir ljudskih vrednosti i etičkih smernica. Veštačka inteligencija treba da bude dizajnirana tako da uključuje ljudske inpute i saglasnosti kada su u pitanju rešenja i odluke koje utiču na ljudski život. Složenost ljudske prirode: Russell naglašava složenost ljudske prirode, ukazujući na to da ljudska bića nisu uvek racionalna i mogu imati negativne osobine kao što su zavist i iracionalnost. Ovo dodaje sloj složenosti u razvoj i implementaciju AI, jer tehnologija ne može biti isključivo zasnovana na pretpostavci o racionalnom ponašanju. Zloupotreba tehnologije: Uvek će biti pojedinaca ili grupa koji će zloupotrebljavati nove tehnološke dostignuća. Ovo zahteva pažljivo razmatranje i implementaciju sigurnosnih mera koje mogu sprečiti zloupotrebu AI. U suštini, Russell predlaže balansirani pristup razvoju veštačke inteligencije, koji uvažava kako njene potencijalne koristi, tako i rizike. Ključno je da se AI razvija na način koji uvažava ljudske vrednosti, etiku i sigurnost, umesto da teži isključivo ka ostvarivanju specifičnih ciljeva bez obzira na moguće posledice.  
 
   

SQL veseli profesor objašnjava automatizaciju

 

 

 

Zamislite svet gde je SQL (Structured Query Language) ultimativni alat za automatizaciju. U ovom svetu, SQL je postao kao švajcarski nož za sve što vam padne na pamet. Od upravljanja bazama podataka do kontrole robota koji plešu macarenu, SQL je postao kičma automatizacije. Ali, evo ga štos - hajde da ovo istražimo sa dozom humora! Šta je SQL i njegova uloga u automatizaciji: SQL je kao društvena mreža za podatke: Oni šapuću SQL-u šta žele, a SQL to pretvara u stvarnost. Treba im ažuriranje statusa? SQL je tu. Žele da se povežu sa drugim podacima? SQL upravlja tim vezama bolje nego baka na sastanku porodičnog planiranja. Zabavne i kreativne upotrebe SQL-a u automatizaciji: Automatizovano slanje ljubavnih poruka: Zamislite SQL upit koji šalje poruke vašoj simpatiji svaki put kada 'lajkuju' vaš post. "SELECT 'Hej, šta ima?' WHERE Simpatija='Lajk';" Robotski kućni ljubimci: SQL upiti koji kontrolišu vašeg robota psa da laje svaki put kada detektuje loš SQL upit. "BARK ON SELECT ERROR;" Humoristička anegdota ili priča: Bio jednom jedan programer koji je pokušao da koristi SQL da napravi kafu. Upisao je: "SELECT * FROM kafa WHERE tip='espresso';" i dobio poruku "Error: No coffee machine found. " Bio je to dug dan. Prednosti i izazovi korišćenja SQL-a za automatizaciju: Prednosti: SQL može da obradi podatke brže nego vaš deda priča viceve. Plus, radi 24/7 bez pauze za kafu. Izazovi: Ponekad, SQL je kao tvrdoglavi tinejdžer. Ako mu ne kažete tačno šta želite, može vam vratiti nešto sasvim neočekivano. Zabavni SQL upiti ili komande: "DELETE FROM fridge WHERE item='leftovers';" - SQL za čišćenje frižidera. "UPDATE relationships SET status='It's complicated' WHERE month_since_last_date > 6;" - Kad vaš ljubavni život postane previše zbunjujući. Zabavna analogija: SQL i automatizacija su kao Batman i Robin u svetu tehnologije. SQL donosi moć, a automatizacija donosi akciju. Zajedno, oni čiste grad od dosadnih, ponavljajućih zadataka. Zabavan fiktivni scenario: Zamislite svet gde SQL kontroliše sve semafore. Jedan loš upit i svi semafori u gradu pokazuju zeleno svetlo. "SELECT * FROM semafori WHERE boja='zeleno';" Gradski saobraćaj bi bio kao scena iz crtanog filma! Zaključak sa duhovitom opaskom: U svetu automatizacije, SQL je kao tajni agent koji radi iza kulisa. Samo nemojte zaboraviti da mu date prave instrukcije, inače može završiti kao agent 007 na odmoru - bez ikakvog efekta! Dodatne teme: Potencijalne zamke: Ponekad, pretvaranje svega u automatizaciju sa SQL-om može imati komične posledice. Kao kada pokušate da automatizujete zalivanje bašte i završite sa umetnom kišom u dnevnoj sobi. Humor i kreativnost: Razvoj SQL automatizacije može biti kao pisanje dobrog vica. Treba vam kreativnost, timing, i poenta da bi sve funkcionisalo. Zabavne greške: "Error 404: Brain not found. " - kada SQL ne može da pronađe rešenje za vaš automatizovani upit. Neočekivane upotrebe: Kao kada koristite SQL da automatizujete biranje TV kanala. "SELECT channel FROM tv WHERE program='comedy';" Uticaj na poslove: Automatizacija može značiti da će SQL stručnjaci možda morati da nauče kako da programiraju svoje robote da rade posao umesto njih. Zabavni meme-ovi: Slika robota koji pokušava da koristi laptop sa tekstom "Trying to run my first SQL query for automation. " U svetu gde SQL vlada, samo je mašta granica. Samo se nadamo da neće doći do "SELECT * FROM universe WHERE reality='comedy';" - možda ne bismo bili spremni za taj nivo humora!
 
   

Nikad nije kasno za vizionarske ideje

 

 

 

Razmatranje mogućnosti i prepoznavanje prilika u svetu tehnologije često se shvata tek nakon što neka inovacija postane uspešna i široko prihvaćena. Google, Facebook i YouTube su primeri koji savršeno ilustruju ovu poentu. Kada su ove platforme tek bile u idejnoj fazi ili u ranim danima razvoja, malo ko je mogao predvideti koliko će duboko transformisati način na koji komuniciramo, radimo i konzumiramo informacije i zabavu. Google je osnovan 1998. godine od strane Larija Pejdža i Sergeja Brina kao projekat doktoranata na Univerzitetu Stanford. Cilj im je bio da organizuju informacije sveta i učine ih univerzalno dostupnim i korisnim. U to vreme, internet pretraživači su već postojali, ali Googleov algoritam za rangiranje stranica, PageRank, donosio je revolucionarnu preciznost i relevantnost rezultata pretrage. Facebook, koji je Mark Zakerberg pokrenuo 2004. godine iz svoje studentske sobe na Harvardu, prvobitno je bio platforma ograničena samo na studente ovog univerziteta. Tek kasnije je postao dostupan široj javnosti, transformišući se u globalnu društvenu mrežu koja omogućava povezivanje, deljenje i komunikaciju na nivou kakav ranije nije bio moguć. YouTube, osnovan 2005. godine od strane Stiva Čena, Čada Harlija i Džaveda Karima, omogućio je korisnicima da jednostavno otpremaju, dele i gledaju video sadržaj. Platforma je brzo privukla veliku publiku zahvaljujući svojoj jednostavnosti i širokom spektru sadržaja, od obrazovnih video materijala do zabave. Analizirajući ove primere, možemo uvideti da su ključni faktori uspeha ovih platformi bili inovativnost, pravilno tajming i sposobnost da se zadovolje stvarne potrebe korisnika. U trenutku kada su se pojavile, internet tehnologije su već bile u ekspanziji, ali ove platforme su uspele da pronađu jedinstvene načine da unaprede postojeće modele i ponude nove vrednosti. Za one koji danas razmišljaju o inovacijama i teže da budu preteča u tehnološkom svetu, lekcija je jasna: nije dovoljno samo pratiti postojeće trendove. Potrebno je vizionarski razmišljati, prepoznati prilike koje drugi ne vide i biti spreman na rizik. Budući uspesi u tehnologiji verovatno leže na mestima koja trenutno izgledaju neistraženo ili nedovoljno razvijeno. Razumevanje potreba korisnika, težnja ka inovacijama i hrabrost da se probaju nove stvari su ključni za prepoznavanje i iskorišćavanje prilika koje će definisati budućnost, baš kao što su to uradili Google, Facebook i YouTube.
 
   
Veze, linkovi
Linkedin Twitter Facebook
 
     
 
© Sva prava pridržana, Kompjuter biblioteka, Beograd, Obalskih radnika 4a, Telefon: +381 11 252 0 272