🔎 Keras — это высокоуровневая библиотека для создания нейронных сетей, написанная на Python. Она предлагает простой и интуитивно понятный интерфейс, что позволяет быстро разрабатывать и обучать глубокие нейронные сети.

Благодаря своей доступности и гибкости, Keras помогает разработчикам оперативно создавать и тестировать различные модели машинного обучения.

➡️ Преимущества Keras

У Keras есть множество преимуществ, которые делают его популярным среди специалистов в области машинного обучения. Во-первых, его API отличается простотой и понятностью, что делает его идеальным для новичков. Во-вторых, Keras предоставляет большое количество предварительно обученных моделей, которые можно применять для решения различных задач.

➡️ Возможности Keras

Keras поддерживает широкий спектр функций в области машинного обучения. С его помощью можно создавать и обучать различные типы нейронных сетей, включая полносвязные, сверточные и рекуррентные сети.

✈️ Модуль itertools — это инструмент для эффективной работы с интерациями в Python.

➡️ Основные функции itertools:

1. count(start, step): Генерирует бесконечную арифметическую прогрессию, начиная с заданного значения start и с указанным шагом step.

2. cycle(iterable): Бесконечно повторяет элементы из переданного итерируемого объекта.

3. chain(*iterables): Объединяет несколько итерируемых объектов в один последовательный поток.

4. zip_longest(*iterables, fillvalue=None): Объединяет элементы из различных итерируемых объектов

➡️ Пример использования:

import itertools

# Создаем бесконечную последовательность с шагом 2
counter = itertools.count(start=10, step=2)
for _ in range(5):
    print(next(counter))  # Выведет числа: 10, 12, 14, 16, 18

# Объединяем несколько списков в один последовательный поток
letters = ['a', 'b', 'c']
numbers = [1, 2, 3]
combined = itertools.chain(letters, numbers)
print(list(combined))  # Выведет: ['a', 'b', 'c', 1, 2, 3]

❔Зачем нужно ключевое слово async в Python?

Ключевое слово async в Python используется для создания асинхронных функций (или корутин), которые позволяют выполнять задачи, не блокируя основной поток выполнения программы. Это особенно полезно для работы с такими операциями, как сетевые запросы, взаимодействие с базами данных или чтение/запись файлов.

Вот пример асинхронной функции:

import asyncio

async def fetch_data():
    print("Fetching data...")
    await asyncio.sleep(2)  # симуляция длительной операции
    print("Data fetched")
    return "Data"

async def main():
    result = await fetch_data()
    print(result)

# запуск асинхронной функции
asyncio.run(main())

Как можно заметить, async идёт в паре с await, который приостанавливает выполнение fetch_data до завершения asyncio.sleep(2).

Курс Слёрма «Python для инженеров»: когда 5 строк кода заменяют полчаса работы 

Научим вас автоматизировать задачи, которые годами решались вручную. Курс с обратной связью, 5 недель, старт 12 августа. 

После курса сможете сделать так, чтобы автоматически: 

▶Менялись конфигурации серверов и предоставлялся к ним доступ
▶Собирались, сводились и экспортировались нужные данные мониторинга 
▶Создавались базы данных из разных источников 
▶Генерировались ченджлоги прямо из коммитов
▶И многое другое

Формат курса: 

▶Видеолекции, онлайн-встречи со спикером и практические задания
▶Код-ревью, ответы на вопросы и обратная связь
▶Личный кабинет с короткими конспектами видеолекций
▶Постоянный чат со студентами, экспертами и куратором

Длительность — 5 недель. 
Старт — 12 августа. 

Посмотреть программу занятий и занять место на курсе — по ссылке ✅