Python | Программирование
📓 Шаблоны и практика глубокого обучения. • В книге рассматриваются актуальные примеры создания приложений глубокого обучения с учетом десятилетнего опыта работы автора в этой области. Вы сэкономите часы проб и ошибок, воспользовавшись представленными здесь…
Шаблоны_и_практика_глубокого_обучения.pdf
19 MB
📌 Методы строк, о которых стоит знать
📕 Документация
#урок
strip(chars)
— удаляет все лишние символы, которые есть в chars с начала и конца строки. lstrip(chars)
, rstrip(char)
— делают то же самое, только слева/справа. splitlines()
— разделяет текст на строки. Намного лучше справляется, чем split('n')
, поскольку удаляет лишние строки с начала и конца текста. center(width, fillchar)
— заполняет строку слева и справа, пока его длина не станет width.📕 Документация
#урок
📌 Интерфейс командной строки
Создание CLI интерфейса всегда вызывает головную боль даже со встроенным argparse. Хорошо, что придумали typer, который сильно упрощает задачу.
Установка:
После всего она сама создаст usage страницу и --help сообщения на основе документации используемых функций или переданных аргументов.
📕 Документация
#урок
Создание CLI интерфейса всегда вызывает головную боль даже со встроенным argparse. Хорошо, что придумали typer, который сильно упрощает задачу.
Установка:
pip install typer
Изучить модуль не составит труда, ведь это интуитивно понятный модуль. Библиотека позволяет создавать довольно сложные команды, при этом не усложняя код.После всего она сама создаст usage страницу и --help сообщения на основе документации используемых функций или переданных аргументов.
📕 Документация
#урок
📌 Что такое декоратор?
Это обёртка вокруг функции, которая меняет её поведение. Сам по себе декоратор является вызываемым объектом (функция или класс с
Они позволяют менять поведение другого объекта, при этом ничего не меняя внутри. Код благодаря этому становится проще и более гибким.
#урок
Это обёртка вокруг функции, которая меняет её поведение. Сам по себе декоратор является вызываемым объектом (функция или класс с
__call__
).Они позволяют менять поведение другого объекта, при этом ничего не меняя внутри. Код благодаря этому становится проще и более гибким.
#урок
📌 Замеряем время выполнения программы
Задумывались ли вы, как f-строки влияют а скорость работы приложения? А что быстрее, создать словарь или список? Лучше всего определить это можно с помощью timeit.
Если лень открывать IDE, можете воспользоваться командой:
📕 Документация
#миниурок #timeit
Задумывались ли вы, как f-строки влияют а скорость работы приложения? А что быстрее, создать словарь или список? Лучше всего определить это можно с помощью timeit.
timeit.timeit(code, setup='', timer, number=1_000_000)
— запускает код number раз. Перед стартом выполняет setup, которая не входит в время, измеряемое таймером. Если лень открывать IDE, можете воспользоваться командой:
python3 -m timeit "print('Hello world')"
.📕 Документация
#миниурок #timeit
⚡️ ¡Hola, amigos!⚡️
28 мая в 12:00 приглашаем на большой очный митап в Санкт-Петербурге! Если присутствовать не сможете, подключайтесь к трансляции. Ссылка придёт после регистрации: https://ak-bars-digital-org.timepad.ru/event/2025625/?utm_source=tg&utm_medium=channel&utm_campaign=6&utm_content=6
Ссылка на канал: @threeamigostalk
Этот Three Amigos Talk представляем в расширенном формате. В первой части поговорим на тему интегрированной безопасности в разработке. Во второй — рассмотрим вопросы Golden-образа и линейного процесса поставки изменения на продакшн, а также обсудим, как сохранить безопасную среду в компании в периоды турбулентности. Завершим митап небольшой дискуссией со спикерами и ответами на вопросы.
Спикеры:
▫️ Александр Киверин, CTO «Гибкий и безопасный Software Development Life Cycle»
▫️ Алексей Шарапов, Head of DevOps «Shift Left Security»
▫️ Дмитрий Евдокимов, Founder и CTO «Shift Left Everywhere Security в каждый дом»
▫️ Владимир Муравьев, DevOps Tech Lead «Использование концепции Golden Image в девелопменте и поставках»
▫️ Мария Киверина, HR Lead «Не волнуйся, у нас ты в безопасности»
Эксперт митапа:
▫️ Тимур Исхаков, руководитель блока разработки
Когда: 28 мая в 12:00
Формат: офлайн, Санкт-Петербург + онлайн. Регистрация и подробности докладов здесь → по ссылке: https://ak-bars-digital-org.timepad.ru/event/2025625/?utm_source=tg&utm_medium=channel&utm_campaign=6&utm_content=6
28 мая в 12:00 приглашаем на большой очный митап в Санкт-Петербурге! Если присутствовать не сможете, подключайтесь к трансляции. Ссылка придёт после регистрации: https://ak-bars-digital-org.timepad.ru/event/2025625/?utm_source=tg&utm_medium=channel&utm_campaign=6&utm_content=6
Ссылка на канал: @threeamigostalk
Этот Three Amigos Talk представляем в расширенном формате. В первой части поговорим на тему интегрированной безопасности в разработке. Во второй — рассмотрим вопросы Golden-образа и линейного процесса поставки изменения на продакшн, а также обсудим, как сохранить безопасную среду в компании в периоды турбулентности. Завершим митап небольшой дискуссией со спикерами и ответами на вопросы.
Спикеры:
▫️ Александр Киверин, CTO «Гибкий и безопасный Software Development Life Cycle»
▫️ Алексей Шарапов, Head of DevOps «Shift Left Security»
▫️ Дмитрий Евдокимов, Founder и CTO «Shift Left Everywhere Security в каждый дом»
▫️ Владимир Муравьев, DevOps Tech Lead «Использование концепции Golden Image в девелопменте и поставках»
▫️ Мария Киверина, HR Lead «Не волнуйся, у нас ты в безопасности»
Эксперт митапа:
▫️ Тимур Исхаков, руководитель блока разработки
Когда: 28 мая в 12:00
Формат: офлайн, Санкт-Петербург + онлайн. Регистрация и подробности докладов здесь → по ссылке: https://ak-bars-digital-org.timepad.ru/event/2025625/?utm_source=tg&utm_medium=channel&utm_campaign=6&utm_content=6
📓 Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов.
• Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python и его библиотеками, в том числе pandas и scikit-learn. Решения всех задач сопровождаются подробными объяснениями. Каждый рецепт содержит работающий программный код, который можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение.
#RU
• Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python и его библиотеками, в том числе pandas и scikit-learn. Решения всех задач сопровождаются подробными объяснениями. Каждый рецепт содержит работающий программный код, который можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение.
#RU
Python | Программирование
📓 Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов. • Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие.…
Машинное_обучение_с_использованием_Python.pdf
23.1 MB
Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов.
2019 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.
2019 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.
📌 Модуль
Самые простые примеры: функция print и деление. В Python3 деление всегда возвращает float, но в Python2 это может быть и int.
P.S. Также тут есть пасхалка. Попробуйте добавить фигурные скобочки в Python, выполнив в любой версии Python
📕 Документация
#урок
__future__
Чтобы сгладить отличия между версиями Python придумали такой модуль как __future__
. Импортируя его вы получаете реализацию компонентов из будущих версий.Самые простые примеры: функция print и деление. В Python3 деление всегда возвращает float, но в Python2 это может быть и int.
P.S. Также тут есть пасхалка. Попробуйте добавить фигурные скобочки в Python, выполнив в любой версии Python
from __future__ import braces
.📕 Документация
#урок
📌 Быстро создаём классы с данными
Декоратор
Таким образом мы можем быстро создавать объекты с каким-то набором данных, при этом написав минимум кода.
Также стоит отметить, что все значения должны иметь тип, иначе они будут проигнорированы.
📕 Документация
#урок
Декоратор
@dataclass
из модуля dataclasses автоматизирует создание методов __init__
, __eq__
, __str__
, __hash__
и других на основе типов, которые переданы в начале.Таким образом мы можем быстро создавать объекты с каким-то набором данных, при этом написав минимум кода.
Также стоит отметить, что все значения должны иметь тип, иначе они будут проигнорированы.
📕 Документация
#урок
📓 Изучаем Python: программирование игр, визуализация данных, веб-приложения. 3-е изд.
• «Изучаем Python» — это самое популярное в мире руководство по языку Python. Вы сможете не только максимально быстро его освоить, но и научитесь писать программы, устранять ошибки и создавать работающие приложения.
• В первой части книги вы познакомитесь с основными концепциями программирования, такими как переменные, списки, классы и циклы, а простые упражнения приучат вас к шаблонам чистого кода. Вы узнаете, как делать программы интерактивными и как протестировать код, прежде чем добавлять в проект. Во второй части вы примените новые знания на практике и создадите три проекта: аркадную игру в стиле Space Invaders, визуализацию данных с удобными библиотеками Python и простое веб-приложение, которое можно быстро развернуть онлайн.
#RU
• «Изучаем Python» — это самое популярное в мире руководство по языку Python. Вы сможете не только максимально быстро его освоить, но и научитесь писать программы, устранять ошибки и создавать работающие приложения.
• В первой части книги вы познакомитесь с основными концепциями программирования, такими как переменные, списки, классы и циклы, а простые упражнения приучат вас к шаблонам чистого кода. Вы узнаете, как делать программы интерактивными и как протестировать код, прежде чем добавлять в проект. Во второй части вы примените новые знания на практике и создадите три проекта: аркадную игру в стиле Space Invaders, визуализацию данных с удобными библиотеками Python и простое веб-приложение, которое можно быстро развернуть онлайн.
#RU
Python | Программирование
📓 Изучаем Python: программирование игр, визуализация данных, веб-приложения. 3-е изд. • «Изучаем Python» — это самое популярное в мире руководство по языку Python. Вы сможете не только максимально быстро его освоить, но и научитесь писать программы, устранять…
Изучаем_Python_программирование_игр,_визуализация_данных,_веб_приложения.pdf
6.2 MB
Изучаем Python: программирование игр, визуализация данных, веб-приложения. 3-е изд.
2020 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.
2020 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.
📌 Работаем с окружением
Это место, где хранятся значения, которые важны для работы системы и некоторых приложений (например, PATH). Для работы с ними пригодится os.
📕 Документация
#урок
Это место, где хранятся значения, которые важны для работы системы и некоторых приложений (например, PATH). Для работы с ними пригодится os.
os.environ
— возвращает все переменные в видео словаря.os.getenv(key, default=None)
— берёт значение по ключу. Если такого нет, возвращает default.📕 Документация
#урок
📓 Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных.
• Data Science — это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных.
Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python.
• Обработка и анализ данных - одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.
#RU
• Data Science — это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных.
Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python.
• Обработка и анализ данных - одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.
#RU
Python | Программирование
📓 Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных. • Data Science — это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа…
Основы_Data_Science_и_Big_Data_Python_и_наука_о_данных.pdf
108.3 MB
Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных.
2018 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.
2018 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.
📌 Отображаем календарь
В Python есть даже такое. Здесь мы можем с помощью calendar вывести календарь в текстовом (команда
#урок
В Python есть даже такое. Здесь мы можем с помощью calendar вывести календарь в текстовом (команда
cal
в linux) или в HTML формате.calendar.weekday(year, month, day)
— возвращает день недели в определённый день. Возвращает число от 0 до 6, что, соответственно, понедельник - суббота.calendar.firstweekday()
— день недели, с которого начинается неделя.calendar.isleap(year)
— является ли год високосным.#урок
📓 Программирование GPU при помощи Python и CUDA.
• Книга предлагает быстрое погружение в программирование GPU. Вы узнаете, как применять закон Амдала, использовать профилировщик для определения узких мест в коде на Python, настроить окружения для программирования GPU. По мере чтения вы будете запускать свой код на GPU и писать полноценные ядра и функции на CUDA C, научитесь отлаживать код при помощи NSight IDE и получите представление об известных библиотеках от NVIDIA, в частности cuFFT и cuBLAS. Вооружившись этими знаниями, вы сможете написать с нуля глубокую нейронную сеть, использующую GPU, и изучить более основательные темы.
#RU
• Книга предлагает быстрое погружение в программирование GPU. Вы узнаете, как применять закон Амдала, использовать профилировщик для определения узких мест в коде на Python, настроить окружения для программирования GPU. По мере чтения вы будете запускать свой код на GPU и писать полноценные ядра и функции на CUDA C, научитесь отлаживать код при помощи NSight IDE и получите представление об известных библиотеках от NVIDIA, в частности cuFFT и cuBLAS. Вооружившись этими знаниями, вы сможете написать с нуля глубокую нейронную сеть, использующую GPU, и изучить более основательные темы.
#RU