NumPy является незаменимым помощником Python. Он тянет на себе анализ данных, машинное обучение и научные вычисления, а также существенно облегчает обработку векторов и матриц.

Подробнее: https://python-scripts.com/numpy

Django 2 в примерах.

Год издания: 2019
Автор: Антонио Меле
Описание: Django - это мощный Рython-фреймворк для веб-приложений, который поощряет быстрое развитие и чистый, прагматичный дизайн, предлагает относительно простое обучение. Это делает его привлекательным как для новичков, так и для опытных разработчиков. В рамках данной книги вы пройдете весь путь создания полноценных веб-приложений с помощью Django. Вы научитесь работать не только с основными компонентами, предоставляемыми фреймворком, но и узнаете, как интегрировать в проект популярные сторонние инструменты. В книге описано создание приложений, которые решают реальные задачи, используют лучшие практики разработки. После прочтения этой книги у вас будет понимание того, как работает Django, как создавать практичные веб-приложения и расширять их с помощью дополнительных инструментов. Издание будет полезно всем разработчикам приложений.

Верховный алгоритм.

Год издания: 2015.
Автор Педро Домингос. Описание: машинное обучение преображает науку, технологию, бизнес и позволяет глубже узнать природу и человеческое поведение. Программирующие сами себя компьютеры – одна из самых важных современных технологий, и она же – одна из самых таинственных.
Ученый-практик Педро Домингос приоткрывает завесу и впервые доступно рассказывает о машинном обучении и о поиске универсального обучающегося алгоритма, который сможет выуживать любые знания из данных и решать любые задачи. Чтобы заглянуть в будущее и узнать, как машинное обучение изменит наш мир, не нужно специального технического образования – достаточно прочитать эту книгу.

Российские ученые восстановили образы из мыслей человека по электрической активности мозга
(Есть видео)

https://habr.com/ru/company/madrobots/blog/472122/

Хотите отдохнуть и продуктивно провести время?
Посмотрите документальный фильм о том как зарождался рунет и как в последствии менялся. От полной свободы в рунете до введения цензуры.

Вас ждут много интересных интервью, с создателями таких компании как Яндекс, mail.ru и другими IT компаниями.

Вообщем добро пожаловать к первой серии..


https://youtu.be/hdngdbzayHA

Tornado или aiohttp. В чем разница между yield и yield from?

https://youtu.be/BbyVHtsIM1M

Использование await и yield в одном и том же теле функции(доступно с python версии 3.6 и выше)

async def ticker(delay, to): 
    """Yield numbers from 0 to *to* every *delay* seconds.""" 
    for i in range(to): 
        yield i 
        await asyncio.sleep(delay)

Метод решения целочисленного умножения, предложенного Анатолием Карацубой в 1960г.

https://zen.yandex.ru/media/id/5cbb4adabc785500b3b6b47b/algoritm-karacuby-5d9b5ef123bf480239557eab

"Язык программирования Python. Илария Белова(Яндекс)":

https://youtu.be/6I7ybevPUKM

Утро доброе.
Самое время налить себе кофе устроится поудобнее и познакомиться с тремя встроенными функциями которые очень часто используют в Python.

И так начнём..

Первая на очереди у нас map().

map(func, list) - это встроенная функция Python, которая используется для применения функции к последовательности элементов, списков, словарей. Она является самой популярной функцией которую используют программисты.
****
foo = [1,2,3,4,5,6]

def bar(x):
return x*2

print(map(bar, foo))
****

Далее рассмотрим filter().

filter() - она похожа на map(), она тоже применяет функцию к какой либо последовательности, разница лишь в том что она возвращает значения которые подошли по условиям функции.
****
foo = [1,2,3,4,5,6]

def bar(x):
return x % 2 == o

print(filter(bar, foo))
****

И наконец крайняя функция это zip().

zip() - эта функция позволяет применять функцию к двумя последовательностям одновременно.
****
foo = [6,8,2,4,8,9]
bar = [3,7,1,8,4,0]

for x, y in zip(foo, bar):
print(x*y)
****

На этом все.

Ждите новых записей)

Добрый вечер народ!)
Хотел поделится с вами интересной статьей, надеюсь вам будет приятно читать и узнавать что то новое, или вспомнить то о чем когда то читали.

Квантовая механика часто противоречит нашим понятиям о здравом смысле...

https://zen.yandex.ru/media/id/5cbb4adabc785500b3b6b47b/kvantovaia-mehanika-5db8649bec575b00ad9fe4fd

Поговорим сегодня про сортировку, на примере одного из простых алгоритмов «сортировка пузырьком».

Сортировка пузырьком представляет собой способ сортировки массива, где меньшее число как пузырек в воде поднимается к началу массива а самое тяжелое отправляется в конец массива.

Давайте рассмотрим это на примере.

Для реализации этого алгоритма нам понадобится 2 цикла. Первый цикл будет отсчитывать количество проходов а вложенный в него другой цикл будет сравнивать элементы и расставлять их.

# создадим список случайных значений
foo = [3,1,0,7,4,2]

# добавим переменную с длиной нашего списка
bar = len(foo)

# реализация сортировки
for i in range(bar-1):
for j in range(bar-i-1):
if foo[j] > foo[j+1]:
foo[j], foo[j+1] = foo[j+1], foo[j]

Если в условии изменить знак на противоположенный то сортировка будет происходить на оборот, самый маленький будет вконец а самый большой вначале.

Вот и весь алгоритм.
Посмотрим что получилось с нашим списком, выведем его.
print(foo) # [0,1,2,3,4,7]

Не зря его считают самым простым.