Книга: «Программирование на Python с помощью GitHub Copilot и ChatGPT.»

В наши дни люди пишут компьютерные программы совсем не так, как раньше. Используя GitHub Copilot, можно простым языком описать, что должна делать программа, а искусственный интеллект тут же сгенерирует ее. Узнайте, как создавать и улучшать программы на Python с помощью ИИ, даже если прежде вы не написали ни строчки компьютерного кода.

FastAPI: веб-разработка на Python

FastAPI — относительно новый, но надежный фреймворк с чистым дизайном, использующий преимущества актуальных возможностей Python. Как следует из названия, FastAPI отличается высоким быстродействием и способен конкурировать в этом с аналогичными фреймворками на таких языках, как Golang. Эта практическая книга расскажет разработчикам, знакомым с Python, как FastAPI позволяет достичь большего за меньшее время и с меньшим количеством кода.

Книга Тиаго Антао «Сверхбыстрый Python»

Недавно дочитал книгу Тиаго Антао, которая в русскоязычном варианте называется «Сверхбыстрый Python», а в оригинале более скромно — «Fast Python». Ее подзаголовок — «Эффективные техники для работы с большими наборами данных».

Про книгу Энтони Шоу «Внутри CPython»

Обзор книги Энтони Шоу "Внутри CPython".

Книга Мэттью Фаулера «Asyncio и конкурентное программирование на Python»

Обзор недавно вышедшей на русском языке книги Мэттью Фаулера «Asyncio и конкурентное программирование на Python».

Подборка бесплатных материалов для начинающего python-разработчика на 2022 год

Собраны свежие и полезные начинающему питонисту материалы. Тут и roadmap для общей ориентации в технологиях, подборка крутых бесплатных курсов со степика по питону, и ссылки на классические лекции на youtube. Одним питоном дело не ограничивается, поэтому тут SQL, git, docker, ресурсы с задачами, вводный курс по computer science от Гарварда, гайд по pytest. Не забыты и фундаментальные учебники Лутца и Лучано.

Документация Python 3.8.3 на русском языке

Завершен перевод документации по Python 3.8.3 на русский язык. Переведены разделы: учебник, справочник по стандартной библиотеке, справочник по языку, и др.

Репозитарий с переводом https://github.com/sfcl/python_doc_3.8.3/

Aiohttp + Dependency Injector — руководство по применению dependency injection

Пошаговая инструкция по построению aiohttp приложений применяя принцип dependency injection.

Beautiful Soup на русском языке

Перевод официальной документации Beautiful Soup на русский язык.

Книга «Изучаем Python: программирование игр, визуализация данных, веб-приложения. 3-е изд.»

Мы выпустили третью версию #1 Best Seller in Python Programming Amazon — популярного в мире руководства по языку Python.

Книга «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.

Лучшие курсы программирования на Python для детей: обзор

Не в каждой школе дети изучают программирование вообще, и такой простой и популярный язык, как Python, в частности. Поэтому у многих детей (и их родителей) возникает желание изучать программирование путём занятий на онлайн-курсах.

Бесплатные онлайн-курсы предполагают некоторые начальные знания, которые есть далеко не у всех детей.

Также у них отсутствует обратная связь с автором курса, и приходится рассчитывать на помощь таких же обучающихся. Эти проблемы решают платные курсы программирования для школьников.

Я принял участие и проанализировал пробные уроки нескольких курсов Python для школьников, и опишу здесь свои впечатления.

Книга «Классические задачи Computer Science на языке Python»

Многие задачи в области Computer Science, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принципы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач!

Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабыть, и овладеете классическими приемами решения повседневных задач.

Грокаем PyTorch

Поскольку весь необходимый базовый материал о PyTorch вы узнаете из этой книги, мы напоминаем о пользе процесса под названием «grokking» или «углубленное постижение» той темы, которую вы хотите усвоить. В сегодняшней публикации мы расскажем, как Кай Арулкумаран (Kai Arulkumaran) грокнул PyTorch (без картинок).

Книга «Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи»

Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) — самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта. Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением. Эта книга предназначена для разработчиков МО и энтузиастов глубокого обучения, интересующихся искусственным интеллектом и желающих освоить метод обучения с подкреплением. Прочитайте эту книгу и станьте экспертом в области обучения с подкреплением, реализуя практические примеры в работе или вне ее. Знания в области линейной алгебры, математического анализа и языка программирования Python помогут вам понять логику изложения материала.

Курс лекций «Основы цифровой обработки сигналов»

Часто ко мне обращаются люди с вопросами по задачам из области цифровой обработки сигналов (ЦОС). Я подробно рассказываю нюансы, подсказываю нужные источники информации. Но всем слушателям, как показало время, не хватает практических задач и примеров в процессе познания этой области. В связи с этим я решил написать краткий интерактивный курс по цифровой обработке сигналов и выложить его в открытый доступ.

О книге «Элегантный SciPy»

Приятно, что в последнее время появляется много книг не просто о языке Python, но и о применении его в более узких областях. Меня в первую очередь интересуют инженерные расчеты, в которых практически стандартом являются библиотеки Numpy, SciPy и Matplotlib. На эту тему мне попадалось несколько книжек, но, к сожалению, все они страдают одной проблемой — после них нельзя сказать, что ты знаешь, например, Numpy.

Документацая Django на русском

Книга «Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии»

Эта книга Ноя Гифта предназначена для всех, кого интересуют ИИ, машинное обучение, облачные вычисления, а также любое сочетание данных тем. Как программисты, так и просто неравнодушные технари найдут тут для себя полезную информацию. Примеры кода даны на Python. Здесь рассматривается множество столь продвинутых тем, как использование облачных платформ (например, AWS, GCP и Azure), а также приемы машинного обучения и реализация ИИ. Джедаи, свободно ориентирующиеся в Python, облачных вычислениях и ML, также найдут для себя много полезных идей, которые смогут сразу применить в своей текущей работе.

Открытый курс «Deep Learning на пальцах»

После 18-го февраля начнется открытый и бесплатный курс "Deep Learning на пальцах".

Курс предназначен для того, чтобы разобраться с современным deep learning с нуля, и не требует знаний ни нейросетей, ни machine learning вообще. Лекции стримами на Youtube, задания на Питоне, обсуждения и помощь в лучших русскоязычных DS-сообществах — ODS.ai и ClosedCircles.

После него вы не станете экспертом, но поймете про что все это, сможете применять DL на практике и будете способны разбираться дальше сами. Ну, в лучшем случае.

Одновременно и в том же объеме курс будет читаться для магистрантов Новосибирского Государственного Университета, а также студентов CS центра Новосибирска.