Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
О том, кто будет направлять Питон в ближайшее время
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.
В этой небольшой заметке расскажу о двух подводных камнях, с которыми как легко столкнуться, так и легко о них разбиться. Речь пойдет о создании тривиальной нейронной сети на Keras, с помощью которой будем предсказывать среднее арифметическое двух чисел. Казалось бы, что может быть проще. И действительно, ничего сложного, но есть нюансы. Кому тема интересна, добро пожаловать под кат, здесь не будет долгих занудных описаний, просто короткий код и комментарии к нему.
Статья предназначена для тех, кто когда-либо интересовался вопросом о том что же происходит внутри искусственной нейронной сети (artificial neural network) — ИНС. Сейчас разработать собственную ИНС может практически каждый используя уже готовые библиотеки, в большинстве языков программирования. В рассматриваемой статье я постараюсь показать как именно выглядит объект (Паттерн) проходящий через слои ИНС, разработанной и скомпилированной при помощи библиотеки глубокого обучения Tensorflow с надстройкой Keras.
В рамках предыдущей статьи мы рассказали про такую проблему машинного обучения, как Adversarial примеры и некоторые виды атак, которые позволяют их генерировать. В данной статье речь пойдет об алгоритмах защиты от такого рода эффекта и рекомендациях по тестированию моделей.
Рано или поздно перед разработчиками встаёт задача удаления ненужных данных. И чем сложнее сервис, тем больше нюансов необходимо учесть. В данной статье я расскажу, как мы реализовали «удаление» в базе данных с сотней связей. Читать дальше →
Ингода динамическая типизация Python позволяет писать код, который просто писать, но довольно сложно читать и, как следствие, поддерживать.
В этой статье я хочу рассмотреть паттерн Data Transfer Object (DTO) который зачастую помогает сделать код более читабельным.
Это восьмая подборка советов про Python и программирование из моего авторского канала @pythonetc.
У нас было 14 000 объектов, zabbix, api, python и нежелание добавлять объекты руками. Под катом — о том, как сетевиками внедрялся мониторинг с автоматическим добавлением узлов сети, и немного про боль, через которую пришлось пройти. Статья больше ориентирована на сетевых инженеров с небольшим опытом в python. В помощь при автоматизации мониторинга и улучшения качества жизни и работы, в отсутствии необходимости руками актуализировать весь парк объектов.
Работа над повышением производительности Питона продолжается.