​Введение в PyTorch

PyTorch — один из самых популярных фреймворков глубокого обучения для специалистов в области machine learning, созданный на основе библиотеки Torch.

В этом руководстве вы рассмотрите базовые компоненты PyTorch, а затем разберёте задачу классификации изображений с использованием набора данных CIFAR10:

https://pythonist.ru/vvedenie-v-pytorch/

#pytorch

Так много?!

Обзор команд Git для отмены изменений

Бывает так, что вы случайно удалили какой-то файл или часть кода из проекта и после этого уже внесли какие-то изменения в репозиторий. Не переживайте, Git на то и Git, чтобы иметь возможность отменить любые изменения или ошибки.

Здесь вы найдёте несколько команд для Git, которые помогут обернуть время вспять:

https://nuancesprog.ru/p/15647/

#git

Библиотека translatepy

С помощью translatepy вы можете переводить и транслитерировать текст, осуществлять проверку орфографии, озвучивать тексты в речь, искать слова в словарях, используя различные API. По сути, это готовый комбайн для ваших задач, включающий Google Translate, Yandex Translate, DeepL Translate и другие системы.

Подробнее:

https://github.com/Animenosekai/translate

#библиотека

​Счётчик Python: питонический способ подсчёта объектов

Одновременный подсчёт нескольких повторяющихся объектов — распространенная проблема в программировании. Python предлагает множество инструментов и методов, которые вы можете использовать для решения этой проблемы. В частности Counter пакета Collections, который предоставляет чистое, эффективное и основанное на Python решение.

Подробнее:

https://realpython.com/python-counter/

Причинно-следственный анализ в машинном обучении

Для машинного обучения становятся все более актуальными вопросы причинно-следственного анализа (causal inference) - когда главной целью моделирования является не прогноз и его качество, а то, как мы можем принимать решения на основе нашего алгоритма.

В этой вы узнаете о причинно-следственном анализе, его ключевых методах и применении в машинном обучении:

https://habr.com/ru/company/ods/blog/544208/

#ml

9 актуальных вакансий

— DevOps-инженер
— Python-разработчик в команду Облака
— Python-разработчик на проект создания частного облака
— Fullstack-разработчик Go / Python + JS
— Продуктовый аналитик
— Преподаватель на курс «Буткэмп Python»
— Middle администратор Tableau
— Главный архитектор данных
— Руководитель направления бизнес анализа

#вакансии #работа

​​Подробная инструкция из интернета: *существует*

Мой код, написанный по этой инструкции:

​​Используем Python для открытия шлагбаума с кнопки на руле автомобиля

А вот и новая интересная задача для Python и Raspberry Pi. С помощью них автор создал схему отправки телеграм-боту команды для открытия шлагбаума через кнопку на руле автомобиля. Хотите также? Тогда читайте статью:

https://habr.com/ru/post/663590/

#raspberrypi #diy

Работа с отсутствующими значениями в Pandas

Отсутствующее значение в наборе данных отображается как вопросительный знак, ноль, NaN или просто пустая ячейка. Но как можно справиться с недостающими данными?

На самом деле есть много способов. В этой статье рассмотрены типичные варианты на примере набора данных «Titanic». Эти данные являются открытым набором данных Kaggle. Подробнее:

https://habr.com/ru/post/663414/

#pandas #datascience

​Пространственный анализ тренировок с помощью Python

В этой статье вы сможете узнать, как визуализировать пространственные данные одной или нескольких тренировок одновременно на интерактивной карте, как отобразить значение показателя скорости на треке тренировки и как определить самое частое место тренировок за период времени:

https://habr.com/ru/post/662912/

«Гарри, ты айтишник»

​Python min() и max(): поиск наименьшего и наибольшего значений

Встроенные функции Python min() и max() пригодятся, когда вам нужно найти наименьшее и наибольшее значения в итерации или в серии обычных аргументов. И, несмотря на кажущуюся простоту, она обладают интересными скрытыми возможностями, о которых вы могли и не знать.

Подробнее в статье:

https://realpython.com/python-min-and-max/

Библиотека VK visualizer

Эта простая библиотека позволит вам визуализировать геоданные из фото профиля Вконтакте. Библиотека крайне проста в работе, а понятная инструкция на странице репозитория не даст вам ошибиться. Подробнее:

https://github.com/lmsecure/vk_visualizer

#библиотека

​​Telegram bot на aiogram + Google Analytics 4

Если вы создали собственного Telegram-бота и хотите получать максимум статистической информации о его работе, то можно прикрутить к нему Google Analytics. В этой статье в качестве примера используется связка с aiogram, но фактически вы можете использовать любое другое решение.

Подробнее:

https://habr.com/ru/post/662632/

#бот #telegram

Написание быстрых асинхронных HTTP-запросов с Python

Если вы парсите веб-страницы или каким-то ещё образом взаимодействуете с данными веб-сайтов, то вам, вероятно, важно, чтобы ваши запросы выполнялись быстро и эффективно. О том, как прокачать скорость ваших HTTP-запросов, можно узнать здесь:

https://uproger.com/napisanie-bystryh-asinhronnyh-http-zaprosov-s-python/

#веб

Библиотека CompressedCrack

Данная библиотека пригодится вам, если вдруг вы забыли пароль от вашего архива в формате .zip или .rar. В случае такой ситуации эта библиотека поможет получить вам доступ к заархивированным файлам.

Как установить и использовать библиотеку можно узнать тут:

https://github.com/mnismt/CompressedCrack

#библиотека

Подготовили для вас подборки полезной информации по различным направлениям

— для веб-разработчиков: @tproger_web;

— любителям Java: @a_cup_of_java;

— всё о нейросетях: @neuro_channel;

— нужные инструменты для разработчиков: @prog_tools.

Выбирайте, что вам интересно, переходите по ссылке и жмите на закреп. И не забудьте подписаться — там ещё много всего интересного!

Натворила дел, а нам теперь расхлёбывать

​​​​Давайте создадим робосамурая, научив Telegram-бота писать хокку

Для этого нам понадобится база существующих хокку и хитрый алгоритм.

Вы можете спросить зачем нам такой бот. Но у самурая нет цели, только путь. Ну и эта статья:

https://habr.com/ru/post/663932/

#бот

Как работает память в Python

Арены, пулы и блоки. Если сочетание этих трех слов вам ни о чем не говорит, пора узнать, как устроена работа с памятью в Python. А эта статья вам поможет:

https://proglib.io/p/pomnit-vse-kak-rabotaet-pamyat-v-python-2021-03-14