Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
(недоступно в РФ)
Перевод статьи "TensorFlow Tutorial: 10 minutes Practical TensorFlow lesson for quick learners" автора Ankit Sachan.
Этот туториал по TensorFlow предназначен для тех, кто имеет общее представление о машинном обучении и пытается начать работу с TensorFlow.
Прежде всего у вас должен быть установлен TensorFlow. Вы можете его установить по этому руководству. Этот урок разделен на две части: в первой части мы объясняем основы на рабочем примере, во второй части мы строим модель линейной регрессии.
Юлия постаралась ответить на вопрос, почему у разработчиков не получается писать автотесты, даже если они этого хотят, и как это преодолеть.
Python давно умеет в веб и часто крутится на серверной стороне, но его не так часто можно увидеть на клиентских машинах. В рамках доклада Алексей поведал о Brython и Pyodide, с их помощью были рассмотрены варианты использования Python и его библиотек в браузере.
Все мы любим, когда наше приложение работает быстро, обрабатывает много запросов, и код для него приятно и удобно писать. В асинхронном мире python для этих целей существуют такие фреймворки как tornado, aiohttp и sanic. Но так ли они хороши как популярны? Есть ли другие инструменты, способные с ними потягаться? За счет каких опций одни предпочтительней других? В своем докладе Алексей постарался дать ответы на эти вопросы.
Audio
Однажды в одном из проектов в мои руки попал фискальный принтер. Мы каждый день сталкиваемся с этими устройствами, когда совершаем платежи в магазинах, но мало кто догадывается что на самом деле они из себя представляют. Не буду вдаваться в подробности их работы, просто скажу, что это такие штучки, которые печатают чеки с данными о покупке на специальной термобумаге (да-да, почти во всех фискальных принтерах нет чернил!). Я должен был разобраться как получить состояние функционирования фискального принтера и его внутренние параметры настройки. Задача давно выполнена, а фискальный принтер был надолго заброшен в дальний угол… Пока в мою голову не пришла идея немного покреативить :D
Сегодня я хотел бы поговорить о распаковке вложенных списков неопределённой глубины. Это достаточно нетривиальное занятие, поэтому я бы хотел рассказать тут о том, какие реализации есть, их плюсы и минусы и сравнение их производительности.
Однажды, исследуя глубины интернета, я наткнулся на видео, где человек обучает змейку с помощью генетического алгоритма. И мне захотелось так же. Но просто взять все то же самое и написать на python было бы не интересно. И я решил использовать более современный подход для обучения агентных систем, а именно Q-network. Но начнем с начала.