Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
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.
Сегодня ночью вышел Python 3.8 и аннотации типов получили новые возможности:
Если вы ещё не знакомы с аннотациями типов, рекомендую обратить внимание на мои предыдущие статьи (начало, продолжение) И пока все переживают о моржах, я хочу кратко рассказать о новинках в модуле typing
О новой лёгкой библиотеке, позволяющей писать в журнал systemd при помощи logging
Audio
Работая QA инженером, я разрабатывал систему автотестестирования. Столкнулся с рядом проблем:
Когда я только начинал работать над своей текстовой игрой, решил, что одной из её главных фич должны стать красивые художественные описания действий героев. Отчасти хотел «сэкономить», поскольку в графику не умел. Экономии не получилось, зато получилась Python библиотека (github, pypi) для генерации текстов с учётом зависимости слов и их грамматических особенностей.
Сегодня в гостях у подкаста Наталья Баль, кандидат биологических наук, научный сотрудник Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии Российской академии наук. Наталья обсудит Григорий Петровым, штатным нейрофизиологом подкаста, как поставить питон на службу науке.
В данной статье мы осуществим попытку проникновения в самое сердце "кровавого энтерпрайза" — в бухгалтерию. Вначале мы проведем исследование главной книги, счетов и баланса, выявим присущие им свойства и алгоритмы. Используем Python и технологию Test Driven Development. Здесь мы займемся прототипированием, поэтому вместо базы данных будем использовать базовые контейнеры: списки, словари и кортежи. Проект разрабатывается в соответствии с требованиями к проекту Empire ERP.
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).
В статье описывается исследование, проведенное с целью проверки утверждения центральной предельной теоремы о том, что сумма N независимых и одинаково распределенных случайных величин, отобранных практически из любого распределения, имеет распределение, близкое к нормальному. Однако, прежде чем мы перейдем к описанию исследования и более подробному раскрытию смысла центральной предельной теоремы, не лишним будет сообщить, зачем вообще проводилось исследование и кому может быть полезна статья. В первую очередь, статья может быть полезна всем начинающим постигать основы машинного обучения, в особенности если уважаемый читатель еще и на первом курсе специализации «Машинное обучение и анализ данных».