Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Одним из первых радиотелескоп построил американец Грот Рёбер в 1937 году. Радиотелескоп представлял собой жестяное зеркало диаметром 9.5 м, установленное на деревянной раме
«Большая О» в информатике используется при анализе того, как ведёт себя код с увеличением объёма данных. И это полезный инструмент, который зачастую преподносится при помощи отталкивающих математических концепций. В этом выступлении я расскажу вам о большой О то, что действительно важно знать разработчику: как использовать этот инструмент во благо программ. Большая О поможет вам подобрать нужные структуры данных и алгоритмы, таким образом, чтобы производительность не терялась даже на больших объёмах данных. Не нужно быть математиком или зубрить информатику, чтобы освоить большую О — она не так загадочна, как может показаться.
На картинке вы видите обычную таблицу умножения, которая, думаю, всем хорошо знакома. Ничего особенного в ней нет, кроме того, что весь алгоритм ее построения сжат до одной стандартной Python’овской строки в 79 символов (см. PEP8). Кому интересно добро пожаловать под кат.
В прошлой главе мы видели, как нейросети могут самостоятельно обучаться весам и смещениям с использованием алгоритма градиентного спуска. Однако в нашем объяснении имелся пробел: мы не обсуждали подсчёт градиента функции стоимости. А это приличный пробел! В этой главе я расскажу быстрый алгоритм для вычисления подобных градиентов, известный, как обратное распространение.
Мы рады сообщить, что расширение Python для Visual Studio Code от июня 2019 года уже доступно. Вы можете загрузить расширение Python из Marketplaceили установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Если у вас уже установлено расширение Python, вы также можете получить последнее обновление, просто перезапустив Visual Studio Code. Узнать больше о поддержке Python в Visual Studio Code можно в документации. В этом выпуске мы внесли улучшения, которые перечислены в нашем журнале изменений, решив в общей сложности 70 проблем, включая связанные со средством просмотра графиков с окном Python Interactive и параллельными тестами с pytest. Обо всех изменениях читайте под катом.
Этот высокоуровневый урок рассчитан на новичков в машинном обучении и искусственном интеллекте. Для того, чтобы успешно создать нейронную сеть, необходимо:
Представляю вашему вниманию перевод статьи Toward a “Kernel Python” автора Glyph Lefkowitz (создателя фреймворка Twisted).
Я использовал Python чаще, чем любой другой язык программирования в последние 4-5 лет. Python – преобладающий язык для билдов под Firefox, тестирования и инструмента CI. Mercurial также в основном написан на Python. Множество своих сторонних проектов я тоже писал на нем. Во время своей работы я получил немного знаний о производительности Python и о его средствах оптимизации. В этой статье мне хотелось бы поделиться этими знаниями.
Некоторые вопросы в мире питонячей разработки имеют магическую силу поднимать целые армии людей, направлять их на священную войну и заставлять кидать друг в друга целыми кучами аргументов, выкладок и кусков кода. Иногда, когда доводы заканчиваются, враждующие армии быстро переходят к ведению боевых действий с помощью перекидывание кучек вербальных экскрементов.