Подборка каналов для программистов 🎯

Системное администрирование 📌
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов

Программирование, фронтенд, мобильная р-ка, книги 📌
https://t.me/game_devv GameDev: разработка игр
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов

Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor ITumor | программисты шутят

Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности

Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров

Учим английский 📌
https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля

Книги по математике 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике

Арбитраж трафика 📌
https://t.me/partnerochkin CPA и арбитраж трафика

Крипта 📌
https://t.me/bitkoinoff Новости криптовалют 📈

Вакансии для программистов 📌
https://t.me/progjob Вакансии для программистов

Ядовитый питон. Пишем на Python простейшую малварь: локер, шифровальщик и вирус

Почему кому-то может прийти в голову писать малварь на Python? Мы сделаем это, чтобы изучить общие принципы вредоносостроения, а заодно ты попрактикуешься в использовании этого языка и сможешь применять полученные знания в других целях. К тому же малварь на Python таки попадается в дикой природе, и далеко не все антивирусы обращают на нее внимание.

https://te.legra.ph/YAdovityj-piton-Pishem-na-Python-prostejshuyu-malvar-loker-shifrovalshchik-i-virus-12-27

SmartMarket — единая точка доступа ко всем технологиям Сбера

💻 Хотите быть в курсе передовых технологий в IT? Регистрируйтесь на платформе SmartMarket!

Платформа позволяет Python-разработчикам решать IT-задачи любой сложности и использовать:

— Визуальный конструктор и Python-фреймворк для создания приложений;
— Среду разработки;
— Нейросетевые решения;
— Сервисы для хранения данных, отправки пушей, аналитики;
— FaaS-решение для событийно-ориентированных бессерверных вычислений;
— Веб-хостинг и многое другое.

А еще вы сможете монетизировать свои проекты в один клик, подключать голосовое управление и распознавание жестов и получите доступ к сообществу из 2500+ разработчиков!

👉🏻 Подробности и бесплатная регистрация в SmartMarket Studio здесь.

Шпаргалка по Matplotlib

Handout beginner

Handout intermediate

Handout tips

Пример решения задачи по машинному обучению на Python

В общем случае процесс решения задач возникающих в машинном обучении состоит из следующих этапов:

Очистка и форматирование данных
Предварительный анализ данных
Выбор наиболее полезных признаков и создание новых более репрезентативных
Сравнение качества работы нескольких моделей
Оптимизация гиперпараметров в лучшей модели
Проверка модели на тестовой выборке
Интерпретация результатов
Итоговое представление результатов работы

Rus https://te.legra.ph/Primer-resheniya-zadachi-po-mashinnomu-obucheniyu-na-Python-01-01

Eng https://towardsdatascience.com/a-complete-machine-learning-walk-through-in-python-part-one-c62152f39420

Туториал по созданию системы фильтров Snapchat с использованием Deep Learning


В этой статье я расскажу о процессе и немного о теории проекта из названия. Раскрою все карты — когда я использовал термин «Snapchat» в заголовке, я немного схитрил, потому что, хотя этот проект работает по тому же принципу (использование ключевых точек лица для сопоставления объектов лицу), он сам по себе никак не связан с реализацией подобного функционала в Snapchat с точки зрения сложности и точности. После этого позвольте мне начать с представления датасета, который я использовал.

Rus https://te.legra.ph/Tutorial-po-sozdaniyu-sistemy-filtrov-Snapchat-s-ispolzovaniem-Deep-Learning-01-05

Eng https://towardsdatascience.com/implementing-snapchat-like-filters-using-deep-learning-13551940b174



GitHub https://github.com/agrawal-rohit/opencv-facial-filters

Питоном по телеграму! Пишем пять простых Telegram-ботов на Python

В этой статье мы реали­зуем прос­той, но край­не полез­ный про­ект на Python — бота для Telegram. Боты — это неболь­шие скрип­ты, которые могут взаимодействовать с API, что­бы получать сооб­щения от поль­зовате­ля и отправ­лять информа­цию в раз­ные чаты и каналы.

https://te.legra.ph/Pitonom-po-telegramu-Pishem-pyat-prostyh-Telegram-botov-na-Python-01-06

Туториал: cоздание рекомендательной системы c библиотекой FastAI

Метод коллаборативной фильтрации в рекомендательных системах предсказывает оценку или предпочтение, которое пользователь будет отдавать объекту на основе его прежних оценок или предпочтений. Системы рекомендаций используются практически каждой крупной компанией для повышения качества предложения своих услуг.

Подробнее

13 лучших библиотек глубокого машинного обучения для Python

Когда дело касается задач машинного обучения, искусственного интеллекта, Deep Learning и данных, Python безусловно продолжает лидировать. Согласно builtwith.com, 45% технологических компаний предпочитают использовать Python для реализации ИИ и машинного обучения.

Ниже приведен список 13 самых популярных библиотек Python, используемых при решении многочисленных задач глубокого машинного обучения.

Подробнее

Matplotlib for beginners

Ищем пневмонию на рентгеновских снимках с Fast.ai

Основная цель статьи — показать, что машинное обучение в современных библиотеках может быть довольно простым (буквально требует немного строчек кода) и дает отличные результаты. Запомним пока результат из статьи (precision = 0.84, recall = 0.96) и посмотрим, что получится у нас.

Подробнее

Дзен Python на русском

Разработчики языка Python придерживаются определённой философии программирования, называемой «The Zen of Python» («Дзен Питона», или «Дзен Пайтона»). Её текст выдаётся интерпретатором Python по команде import this (работает один раз за сессию).


Подробнее

Пишете на Java или Python и хотите работать в Яндексе?

Тогда приглашаем 22 января на Fast Track для бэкенд-разработчиков. На мероприятии вы можете за один день пройти собеседование и получить оффер в команду HR Tech Яндекса.

HR Tech занимается интранетом Яндекса. Например, это сервисы для процесса найма в Яндекс, учебная платформа Яндекс.Контест и другие сервисы для организации работы сотрудников. Подробнее о команде здесь.

Регистрируйтесь, решайте отборочный тест и до встречи 22 января! Регистрация