🧠 Знакомство с PyTorch. Глубокое обучение при обработке естественного языка

Эта книга — понятное и практичное введение в PyTorch, фокусирующееся на задачах NLP. В ней разбираются основы глубокого обучения, работа с текстовыми данными и создание современных языковых моделей.

✅ Отлично подойдёт начинающим data scientist'ам, а также разработчикам, которые хотят освоить применение PyTorch в NLP.


➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

👩‍💻 Решаем Python задачи на LeetCode | Легкий уровень

➡️ Источник

GitUnion || #Видео #Python

🐍 Awesome Python — исчерпывающая коллекция Python-инструментов

Официальный репозиторий vinta/awesome-python представляет собой структурированную подборку наиболее востребованных и проверенных Python-библиотек, фреймворков и утилит.

Ключевые разделы:
🔘Веб-разработка: Django, Flask, FastAPI, aiohttp
🔘Научные вычисления и Data Science: NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn
🔘Автоматизация и системное администрирование: Ansible, Fabric, Celery

Ресурс поддерживается активным сообществом разработчиков и регулярно обновляется.

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

👩‍💻 Изучение сложных систем с помощью Python

Это практическое руководство предлагает современные методы моделирования и анализа сложных систем с использованием Python. Книга охватывает ключевые концепции из теории сложности, сетевого анализа и агентного моделирования.

Что внутри:
🔴Основы теории сложных систем
🔴Практические примеры на Python
🔴Визуализация и анализ сетевых структур
🔴Применение в экономике, биологии и социологии

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

📖 React сборник рецептов

Здесь собраны проверенные рецепты по хукам, роутингу, работе с API, оптимизации и другим частым задачам. Подойдет и новичкам, которые хотят быстрее разобраться, и опытным разработчикам, которым нужны готовые решения без воды.

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги

👩‍💻 Коллекция алгоритмов и структур данных на JavaScript

Официальный репозиторий trekhleb/javascript-algorithms содержит подробные реализации классических алгоритмов и структур данных на JavaScript с объяснениями и примерами.

Ключевые разделы:
😀Структуры данных
😀Алгоритмы сортировки
😀Поисковые алгоритмы: BFS, DFS, бинарный поиск
😀Математические методы

Проект отлично подходит для подготовки к техническим собеседованиям и углублённому изучению алгоритмов.

📎 Ссылка

GitUnion || #Алгоритмизация #Репозитории

🔄 Что такое указатели в программировании?

Каждый, кто изучал языки C или C++, сталкивался с понятием указателей. Многим они кажутся сложными, поэтому давайте разберемся, что это такое 😉

❕ Указатели — это переменные, которые хранят адреса памяти других переменных. Они позволяют работать с памятью напрямую, что делает код более гибким и эффективным. 

Зачем они нужны? 
🟣Работа с динамической памятью
🟣Передача данных в функции без копирования (экономия памяти и времени). 
🟣Создание сложных структур данных (связные списки, деревья, графы). 

🔍 Пример на языке C

c
int a = 10;  
int *ptr = &a; // ptr хранит адрес переменной a  

printf("Значение a: %d\n", a);    // 10  
printf("Адрес a: %p\n", &a);      // 0x7ffd...  
printf("Значение через указатель: %d\n", *ptr); // 10  


🔗 Вывод 
Указатели — мощный инструмент, но с ними нужно быть осторожным:
 
✔️ Дают контроль над памятью и производительностью. 
❌ Ошибки (утечки памяти, разыменование nullptr`) могут приводить к крашу программы. 

Используйте их осознанно 😉

GitUnion || #Статья

📖 Основы программирования на Python

Отличный старт для тех, кто хочет освоить Python с нуля! В книге разобраны базовые концепции, синтаксис, структуры данных и примеры практического применения. Подойдет как новичкам, так и тем, кто хочет систематизировать свои знания.

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

🔄 Что такое умные указатели в C++?

Если вы работали с обычными указателями в C++, то знаете, насколько сложно управлять памятью вручную. Умные указатели призваны решить эту проблему!

❕ Умные указатели — это объекты, которые ведут себя как указатели, но автоматически управляют памятью. Они предотвращают утечки и делают код безопаснее.

Зачем они нужны?
🟣Автоматическое освобождение памяти – не нужно вызывать delete вручную.
🟣 Безопасность – минимизируют риски висячих указателей и двойного удаления.
🟣 Удобство – код становится чище и надёжнее.

Основные типы умных указателей в C++
1️⃣ unique_ptr – эксклюзивное владение, нельзя копировать.
2️⃣ shared_ptr – разделяемое владение (счётчик ссылок).
3️⃣ weak_ptr – "слабая" ссылка (чтобы избежать циклических зависимостей).

📌 Пример с unique_ptr

#include <memory>  

int main() {  
    std::unique_ptr<int> ptr = std::make_unique<int>(42);  
    std::cout << *ptr; // 42  
    // Память освободится автоматически!  
    return 0;  
}  

🔗 Вывод
Умные указатели — это необходимо в современном C++:

✔️ Упрощают управление памятью.
🔼 Снижают количество ошибок.
👀 Делают код более читаемым.

GitUnion || #Статья

🐼 Pandas — мощный инструмент для анализа данных

Официальный репозиторий pandas-dev/pandas — это одна из ключевых библиотек для работы с данными в Python. Pandas предоставляет удобные структуры данных и инструменты для эффективной обработки, анализа и визуализации информации.

Ключевые возможности:
🔘 DataFrames и Series – гибкие структуры для работы с табличными данными
🔘 Быстрая обработка больших объёмов данных
🔘 Интеграция с NumPy, Matplotlib, SciPy и другими научными библиотеками
🔘 Мощные инструменты для очистки, агрегации и трансформации данных

❗️ Pandas активно используется в Data Science, аналитике, финансах и многих других областях.

Репозиторий поддерживается большим сообществом разработчиков и постоянно улучшается.

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

👩‍💻 Что такое @lru_cache в Python?

Если вы пишете на Python и хотите ускорить свою программу без лишнего кода — декоратор @lru_cache ваш лучший друг!

❕ @lru_cache — это встроенный декоратор из модуля functools, который кеширует результаты вызовов функции. Это значит, что если функция вызывается с теми же аргументами повторно, результат берётся из кеша, а не вычисляется заново.

Зачем это нужно?
🟣 Ускорение работы – избегаем повторных вычислений.
🟣 Простота использования – достаточно добавить одну строку.
🟣 Экономия ресурсов – особенно полезно для рекурсивных или тяжелых функций.

Пример с @lru_cache

python
from functools import lru_cache  

@lru_cache(maxsize=128)  # maxsize ограничивает размер кеша  
def fibonacci(n):  
    if n < 2:  
        return n  
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)  

print(fibonacci(50))  # Считает мгновенно!  

👀 Без кеширования этот код работал бы очень медленно из-за экспоненциальной сложности.

❗️ @lru_cache — это простой, но мощный инструмент:

GitUnion || #Python

👩‍💻 Go на практике – Мэтт Батчер

Это практическое руководство по языку Go, которое поможет вам освоить его для решения реальных задач. Книга охватывает ключевые аспекты разработки: от основ до продвинутых техник параллельного программирования и работы с сетями.

Что внутри:
🔴 Основы Go: синтаксис и структуры данных
🔴 Работа с горутинами и каналами
🔴 Создание сетевых приложений
🔴 Практические примеры и лучшие практики

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги

🚀 React быстро – Азат Мардан

Практическое руководство по изучению React, которое поможет вам освоить библиотеку в кратчайшие сроки. Книга охватывает ключевые концепции, начиная с основ и заканчивая продвинутыми техниками разработки современных веб-приложений.

Что внутри:
🔴 Основы React: компоненты, состояние и пропсы
🔴 Работа с хуками (Hooks) и контекстом
🔴 Интеграция с API и управление состоянием
🔴 Практические примеры и лучшие практики

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги

👩‍💻 Photon — мощный веб-краулер для разведки и OSINT

Официальный репозиторий s0md3v/Photon — это продвинутый инструмент для сбора информации с веб-сайтов. Photon автоматизирует процесс разведки, помогая пентестерам, исследователям безопасности и OSINT-специалистам быстро извлекать данные.

Ключевые возможности:
🟧Глубокая разведка – сканирование URL, эмуляция поведения пользователя
🟧Извлечение данных – emails, соцсети, метаданные, API-эндпоинты
🟧Поддержка JavaScript – работает с динамическими страницами (через headless-браузер)
🟧Гибкая настройка – фильтры, таймауты, прокси, многопоточность
🟧Экспорт результатов – JSON, CSV, TXT

🛠 Примеры использования:
- OSINT-исследования – сбор информации о цели
- Пентестинг – поиск уязвимостей и открытых данных

Проект написан на Python 3, легко настраивается и поддерживается сообществом.

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

🧠 Глубокое обучение. Легкая разработка проектов на Python

Практическое руководство по созданию нейросетей и машинному обучению с использованием Python. Книга идеально подходит для тех, кто хочет быстро освоить deep learning на реальных примерах.

Что внутри:
🔴 Основы нейронных сетей и фреймворков (TensorFlow, Keras, PyTorch)
🔴 Практические проекты: от классификации изображений до NLP
🔴 Оптимизация моделей и работа с большими данными
🔴 Готовые примеры кода и лучшие практики

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

🚀 Project-Based Learning — учись на реальных проектах!

Официальный репозиторий practical-tutorials/project-based-learning — это огромная коллекция практических руководств для изучения программирования через создание реальных проектов. Идеально подходит для начинающих и опытных разработчиков, которые хотят закрепить навыки на практике.

🔥 Ключевые разделы:
-Python: Веб-приложения, боты, анализ данных, машинное обучение
-Веб-разработка: JavaScript, React, Node.js, Django, Flask
-Мобильные приложения: Android (Kotlin), iOS (Swift)
-Игры: Unity, Godot, простые консольные игры
-Безопасность: Основы пентеста, криптография, сетевые уязвимости

✅ Почему стоит попробовать?
-Пошаговые инструкции – от базового кода до готового проекта
-Разнообразие технологий – подборка под разные языки и уровни сложности
-Реальные кейсы – можно добавить в портфолио
-Открытый код – все проекты доступны для изучения и доработки

Примеры проектов:
🔵 Чат-бот на Python
🔵 CRUD-приложение на React + Node.js
🔵 Парсер сайтов с BeautifulSoup

🔗 Ссылка

GitUnion || #Репозитории #Python