📓 Обработка естественного языка в действии.

• «Обработка естественного языка в действии» станет вашим руководством по созданию программ, способных распознавать и интерпретировать человеческий язык. В издании рассказано, как с помощью готовых пакетов на языке Python извлекать из текста смыслы и адекватно ими распоряжаться. В книге дается расширенная трактовка традиционных методов NLP.

#RU

Обработка естественного языка в действии.
2020 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

Ещё не надоело работать с os.path?

С Python 3.4 есть отличная альтернатива — pathlib. Он упрощает работу с путями и добавляет новые функции.

Помимо того, что вы теперь можете удобно составлять пути, так ещё и работать с ними (rename(), rmdir(), etc).

К тому же пути нормально работают на Windows и Linux. А если ваш код всё ещё использует os, то pathlib совместим с этим модулем.

#урок

​👨🏻‍💻 Курс: Объектно-ориентированное программирование Python.

• Объектно-ориентированное программирование (ООП) — парадигма программирования, в которой основными концепциями являются понятия объектов и классов.

• Класс — тип, описывающий устройство объектов. Объект — это экземпляр класса. Класс можно сравнить с чертежом, по которому создаются объекты.

• Python соответствует принципам объектно-ориентированного программирования. В python всё является объектами - и строки, и списки, и словари, и всё остальное.

• Но возможности ООП в python этим не ограничены. Программист может написать свой тип данных (класс), определить в нём свои методы.

• Это не является обязательным - мы можем пользоваться только встроенными объектами. Однако ООП полезно при долгосрочной разработке программы несколькими людьми, так как упрощает понимание кода.

• Концепция ООП простыми словами;
• 1. Классы и объекты. Атрибуты классов и объектов;
• 2. Методы классов. Параметр self;
• 3. Инициализатор __init__ и финализатор __del__;
• 4. Магический метод __new__. Пример паттерна Singleton;
• 5. Методы класса (classmethod) и статические методы (staticmethod);
• 6. Режимы доступа public, private, protected. Сеттеры и геттеры;
• 7. Магические методы __setattr__, __getattribute__, __getattr__ и __delattr__;
• 8. Паттерн "Моносостояние";
• 9. Свойства property. Декоратор property;
• 10. Пример использования объектов property;
• 11. Дескрипторы (data descriptor и non-data descriptor);
• 12. Магический метод __call__. Функторы и классы-декораторы;
• 13. Магические методы __str__, __repr__, __len__, __abs__;
• 14 Магические методы __add__, __sub__, __mul__, __truediv__;
• 15. Методы сравнений __eq__, __ne__, __lt__, __gt__ и другие;
• 16. Магические методы __eq__ и __hash__;
• 17. Магический метод __bool__ определения правдивости объектов;
• 18. Магические методы __getitem__, __setitem__ и __delitem__;
• 19. Магические методы __iter__ и __next__ ;
• 20. Наследование в объектно-ориентированном программировании;
• 21. Функция issubclass(). Наследование от встроенных типов и от object;
• 22. Наследование. Функция super() и делегирование;
• 23. Наследование. Атрибуты private и protected;
• 24. Полиморфизм и абстрактные методы;
• 25. Множественное наследование;
• 26. Коллекция __slots__;
• 27. Как работает __slots__ с property и при наследовании;
• 28. Введение в обработку исключений. Блоки try / except;
• 29. Обработка исключений. Блоки finally и else;
• 30. Распространение исключений (propagation exceptions);
• 31. Инструкция raise и пользовательские исключения;
• 32. Менеджеры контекстов. Оператор with;
• 33. Вложенные классы;
• 34. Метаклассы. Объект type;
• 35. Пользовательские метаклассы. Параметр metaclass;
• 36. Метаклассы в API ORM Django.

#Курс

📓 Грокаем глубокое обучение | Траск Эндрю.

• "Глубокое обучение - это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей - технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники - вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению.

• "Грокаем глубокое обучение" научит конструировать нейронные сети с нуля! Автор книги знакомит со всеми деталями и тонкостями этой нелегкой задачи. Python и библиотека NumPy способны научить ваши нейронные сети видеть и распознавать изображения, переводить любые тексты на все языки мира и даже писать не хуже Шекспира!"

#RU

Грокаем глубокое обучение | Траск Эндрю.
2019 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📌 else в цикле

Этот блок существует и выполняется только если цикл завершил свою работу без вызова break.

Если на пути цикл встретит continue или появится ошибка, то код из else всё равно выполнится.

📕 Документация

#урок

📓 Эволюционные нейросети на языке Python.

• Эта книга дает всестороннее представление о нейроэволюции – подходе к обучению искусственных нейронных сетей, который использует эволюционные алгоритмы, чтобы упростить процесс решения сложных задач в таких областях, как игры, робототехника и моделирование естественных процессов.

• Читатель начнет знакомство с ключевыми концепциями и методами нейроэволюции, написав несложный код на языке Python, а затем получит практический опыт работы с популярными библиотеками Python и научится решать распространенные и нестандартные прикладные задачи, используя алгоритмы на основе нейроэволюции. Речь пойдет о том, как адаптировать методы нейроэволюции к существующим проектам нейронных сетей для повышения эффективности обучения и принятия решений; в завершение будет рассказано о топологиях нейронных сетей и о том, как нейроэволюция позволяет развивать сложную топологию из простейшей базовой структуры.

#RU

Эволюционные нейросети на языке Python.
2020 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

👨🏻‍💻 Курс: Django 3 для python.

• #Django это великолепный фреймворк для веб разработчиков, потому что предоставляет всю инфраструктуру для разработки веб сайтов, ориентированных на использование баз данных, использующих аутентификацию пользователей, нуждающихся в администрировании контента, обработке форм, загрузке файлов и так далее.

• Django - что это такое, порядок установки;
• Модель MTV. Маршрутизация. Функции представления;
• Маршрутизация, обработка исключений запросов, перенаправления;
• Определение моделей. Миграции: создание и выполнение;
• CRUD - основы ORM по работе с моделями;
• Шаблоны (templates). Начало;
• Подключение статических файлов. Фильтры шаблонов;
• Формирование URL-адресов в шаблонах;
• Создание связей между моделями через класс ForeignKey;
• Начинаем работу с админ-панелью;
• Пользовательские теги шаблонов;
• Добавляем слаги (slug) к URL-адресам;
• Использование форм, не связанных с моделями;
• Формы, связанные с моделями. Пользовательские валидаторы;
• Классы представлений: ListView, DetailView, CreateView;
• Основы ORM Django за час;
• Mixins - убираем дублирование кода;
• Постраничная навигация (пагинация);
• Регистрация пользователей на сайте;
• Делаем авторизацию пользователей на сайте;
• Оптимизация сайта с Django Debug Toolbar;
• Включаем кэширование данных;
• Использование капчи captcha;
• Тонкая настройка админ панели;
• Начинаем развертывание Django-сайта на хостинге;
• Завершаем развертывание Django-сайта на хостинге.

#Курс #Django

📌 Красивые ошибки

Можно скрасить тяжёлые будни и настроить pretty_errors — модуль, который редактирует вывод исключений.

Установка: pip install pretty_errors

Вводим python -m pretty_errors, отвечаем на вопросы (или просто нажимаем Enter) и заканчиваем установку.

Теперь попробуйте сделать что-то запрещённое (поделить на 0) и вы получите ошибку как на фото выше.

#урок

📓 Знакомство с PyTorch. Глубокое обучение при обработке естественного языка.

• Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) - крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch - библиотеку глубокого обучения для языка Python - один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP.

• Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.

#RU

Знакомство с PyTorch. Глубокое обучение при обработке естественного языка.
2020 #RU #PyTorch || Бесплатный софт для чтения книг.