📖 Алгоритмы неформально. Инструкция для начинающих питонистов.

• Вы научитесь кодировать и реализовывать алгоритмы на Python 3 и узнаете, как измерять и оптимизировать их производительность.

• Алгоритмы это не только задачи поиска, сортировки или оптимизации, они помогут вам поймать бейсбольный мяч, проникнуть в «механику» машинного обучения и искусственного интеллекта и выйти за границы возможного.

• Вы узнаете нюансы реализации многих самых популярных алгоритмов современности, познакомитесь с их реализацией на Python 3, а также научитесь измерять и оптимизировать их производительность.

#RU

📌 CLI

Только линуксоиды смогут прочувствовать весь кайф от передачи параметров через терминал. Если вы один из этих, то явно захотите добавить подобное в свой проект

Установка: pip install typer

Модуль позволяет позволяет быстро добавить CLI в проект. Он намного лучше чем argparse, поскольку работает быстрее, требует меньше кода и, в принципе, поприятнее.

#урок

📌 Что ещё за Ellipsis?

Ellipsis, в переводе с английского — многоточие. Поэтому "..." и Ellipsis в Python это одно и то же.

С её помощью в Numpy расширяют возможности срезов. Ещё она может быть использована вместо pass, чтобы обозначить, что функция будет в будущем доработана. Также работает с Type hint's.

📕 Документация

#урок

📖 Искусственный интеллект и компьютерное зрение.

• Практические примеры из этой книги научат вас создавать приложения глубокого обучения для облачных, мобильных и краевых (edge) систем. Если вы хотите создать что-то необычное, полезное, масштабируемое или просто классное — эта книга для вас. Многолетний опыт исследований в области глубокого обучения и разработки приложений позволяют авторам научить каждого воплощать идеи в нечто невероятное и необходимое людям в реальном мире.

В этой книге вы:
• Узнаете, как обучать, настраивать и развертывать модели компьютерного зрения с помощью Keras, TensorFlow, Core ML и TensorFlow Lite;
• Изучите интересные проекты, в том числе Not Hotdog из сериала Silicon Valley и еще более 40 примеров;
• Смоделируете беспилотный автомобиль в видеоигровом окружении и создадите миниатюрную версию, использовав технологию обучения с подкреплением;
• Научитесь использовать перенос обучения для быстрого обучения моделей;
• Найдете более 50 практических советов по повышению точности и скорости модели, отладке и масштабированию до многомиллионной аудитории.

#ИИ #Keras #TensorFlow

​​Выпуск Nuitka 1.1, компилятора для языка Python.

• Доступен выпуск проекта Nuitka 1.1, развивающего компилятор для трансляции скриптов на языке Python в представление на языке C, которое затем можно скомпилировать в исполняемый файл, использующий libpython для обеспечения максимальной совместимости с CPython (используются штатные средства CPython для управления объектами). Обеспечена полная совместимость с актуальными выпусками Python 2.6, 2.7, 3.3 - 3.10. По сравнению с CPython скомпилированные скрипты демонстрируют в тестах pystone повышение производительности на 335%. Код проекта распространяется под лицензией Apache.

Среди изменений в новой версии:

• Расширены возможности по заданию конфигурации в формате Yaml.
• Внесены оптимизации, связанные с исключением неиспользуемых компонентов стандартной библиотеки (zoneinfo, concurrent, asyncio и т.п.), которые позволили добиться уменьшения размера результирующих исполняемых файлов.
• Добавлена поддержка альтернативного синтаксиса ("|") в сопоставлениях с образцом на основе оператора "match" появившегося в ветке Python 3.10.
• Обеспечена совместимость с jinja2.PackageLoader.
• Реализована возможность изменения размера атрибута __defaults__.
• Добавлена поддержка функций importlib.metadata.distribution, importlib_metadata.distribution, importlib.metadata.metadata и importlib_metadata.metadata.
• В режим компиляции в один файл (Onefile) добавлена поддержка включения в основной исполняемый файл дополнительных бинарных файлов.
• В скомпилированных модулях реализована возможность использования функции importlib.resources.files.
• В опции "--include-package-data" разрешено указание масок файлов, например, "--include-package-data=package_name=*.txt".
• Для macOS реализована поддержка заверения исполняемых файлов цифровой подписью.
• Для плагинов предоставлен метод для переопределения функций для исполняемого файла.
• Расширены возможности плагина anti-bloat который теперь может применяться для уменьшения числа пакетов при использовании библиотек rich, pyrect и #pytorch. Реализована возможность использования регулярных выражений в правилах замены.
• Устранены регрессивные изменения, ставшие следствием значительных оптимизаций, реализованных в прошлом выпуске.

📌 Работаем с путями

os.path — это хорошо, но он не такой удобный, как pathlib. Модуль добавили с Python 3.4 и он о-о-очень упрощает работу с C:FilePath.

Например, мы можем писать пути, которые будут нормально работать как на Windows, так и на Linux. Об этом рассказывают тут.

А если вам пришлось редактировать старый код с os, то это не проблема, ведь все пути это PathLike объекты

#урок

📖 Как на самом деле работают компьютеры.

• В этом руководстве в доступной форме излагаются основы вычислительной техники. Рассматриваются принципы электронных вычислений и использование двоичных чисел; в общих чертах показано, как функционирует аппаратное обеспечение компьютера, для чего нужна операционная система и как передаются данные по интернету. Читатель получит базовое представление о языках программирования, изучая примеры кода на С и Python.

• Каждая глава содержит упражнения и практические задания (проекты), позволяющие на практике применить полученные знания. Книга будет полезна всем, кто хочет разобраться, как работает компьютер.

#RU

Как на самом деле работают компьютеры.
2023 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

Roadmap по Python

Дорожная карта составлена профессиональными разработчиками, помогает определить, что учить дальше и получше узнать язык.

#roadmap