13.01.2020       Выпуск 317 (13.01.2020 - 19.01.2020)       Статьи
     13.01.2020       Выпуск 317 (13.01.2020 - 19.01.2020)       Статьи

Keras Functional API в TensorFlow

В Keras есть два API для быстрого построения архитектур нейронных сетей Sequential и Functional. Если первый позволяет строить только последовательные архитектуры нейронных сетей, то с помощью Functional API можно задать нейронную сеть в виде произвольного направленного ациклического графа, что дает намного больше возможностей для построения сложных моделей. В материале перевод руководства, посвященного особенностям Functional API, с сайта TensorFlow.

     13.01.2020       Выпуск 317 (13.01.2020 - 19.01.2020)       Статьи

Что принёс нам Pandas 1.0

9 января состоялся релиз Pandas 1.0.0rc. Предыдущая версия библиотеки — 0.25.

 

Первый мажорный релиз содержит множество замечательных нововведений, в том числе улучшенное автоматическое суммирование датафреймов, больше форматов вывода, новые типы данных и даже новый сайт документации.

Все изменения можно посмотреть здесь, в статье же мы ограничимся небольшим, менее техническим обзором самого главного.

     10.01.2020       Выпуск 316 (06.01.2020 - 12.01.2020)       Релизы
     10.01.2020       Выпуск 316 (06.01.2020 - 12.01.2020)       Статьи

Разработка идеального pypi пакета с поддержкой разных версий python

Это небольшой мануал/история о том, как создать "идеальный" pypi пакет для python, который каждый желающий сможет установить заветной командой:

 

pip install my-perfect-package

Ориентирована на новичков, но призываю и профессионалов высказать свое мнение, как можно улучшить "идеальный" пакет. Поэтому прошу под кат.

     10.01.2020       Выпуск 316 (06.01.2020 - 12.01.2020)       Статьи

Повышение продуктивности при работе с Jupyter Notebook за 5 минут

Для начала повторим основные горячие клавиши. Если вы их ещё не используете — начните обязательно. В долгосрочной перспективе время на изучение окупится многократно.

     10.01.2020       Выпуск 316 (06.01.2020 - 12.01.2020)       Статьи

Эксперименты с нейронными сетями на данных сейсморазведки

Сложность интерпретации данных сейсмической разведки связана с тем, что к каждой задаче необходимо искать индивидуальный подход, поскольку каждый набор таких данных уникален. Ручная обработка требует значительных трудозатрат, а результат часто содержит ошибки, связанные с человеческим фактором. Использование нейронных сетей для интерпретации может существенно сократить ручной труд, но уникальность данных накладывает ограничения на автоматизацию этой работы.

Данная статья описывает эксперимент по анализу применимости нейронных сетей для автоматизации выделения геологических слоев на 2D-изображениях на примере полностью размеченных данных из акватории Северного моря.

     10.01.2020       Выпуск 316 (06.01.2020 - 12.01.2020)       Статьи

Отслеживаем прогресс выполнения в Python

Индикаторы прогресса (progress bar) — визуальное отображение процесса работы. Они избавляют нас от необходимости беспокоиться о том, не завис ли скрипт, дают интуитивное представление о скорости его выполнения и подсказывают, сколько времени осталось до завершения.

 

Человек ранее не использовавший индикаторы прогресса может предположить, что их внедрение может сильно усложнить код. К счастью, это не так. Небольшие примеры ниже покажут, как быстро и просто начать отслеживать прогресс в консоли или в интерфейсе быстро набирающей популярность графической библиотеки PySimpleGUI.

     09.01.2020       Выпуск 316 (06.01.2020 - 12.01.2020)       Вопросы и обсуждения
     09.01.2020       Выпуск 316 (06.01.2020 - 12.01.2020)       Статьи
     09.01.2020       Выпуск 316 (06.01.2020 - 12.01.2020)       Учебные материалы




Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus