📖Основы программирования на Python
🖋С. А. Чернышев | 2020

В курсе подробно описывается не только большое количество базовых понятий и операторов языка программирования Python, но и ряд нюансов, с которыми так или иначе предстоит встретиться при его использовании в процессе написания программных продуктов. Материал подается по принципу «от простого к сложному» и сопровождается большим количеством примеров и упражнений, что позволяет сформировать у студентов практические навыки программирования и тестирования разрабатываемых приложений.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #Python

📖Beginner’s Guide to Streamlit with Python
🖋Sujay Raghavendra | 2023

Эта книга познакомит вас с основами Streamlit, платформы приложений на основе Python, используемой для создания интерактивных информационных панелей и веб-приложений для машинного обучения. Streamlit сокращает время разработки прототипов веб-приложений для обработки данных и моделей машинного обучения. Как вы увидите, Streamlit помогает разрабатывать аналитику, расширяющую возможности обработки данных, создавать динамичный пользовательский опыт и демонстрирует данные для моделей data science и машинного обучения.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #Python

📖Practical Deep Learning
🖋Ronald T. Kneusel | 2021

Если вы интересовались машинным обучением, но не знали, с чего начать, то это именно та книга, которую вы ждали. В ней, посвященной области машинного обучения, известной как глубокое обучение, объясняются основные концепции и дается основа, необходимая для создания собственных моделей. Вместо того чтобы просто излагать рецепты использования существующих наборов инструментов, практическое глубокое обучение расскажет вам о том, зачем нужно глубокое обучение, и вдохновит вас на дальнейшие исследования.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #Python

Clean Code #test #Python

Выберите правильный вариант 👇🏼

📖Pretrain Vision and Large Language Models in Python
🖋Emily Webber | 2023

Овладейте искусством разработки концепции и больших языковых моделей с помощью концептуальных основ и рекомендаций отраслевых экспертов. Узнайте о сервисах AWS и шаблонах проектирования с соответствующими примерами кодирования.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #Python

Clean Code #test #Python

Выберите правильный вариант 👇🏼

📖Hands-on ML Projects with OpenCV
🖋Mugesh S. | 2023

Эта книга представляет собой подробное руководство, в котором методы машинного обучения объединены с OpenCV, самой популярной библиотекой компьютерного зрения, использующей Python. Книга знакомит с фундаментальными концепциями машинного обучения и компьютерного зрения, а также с практическим применением OpenCV. Концепции, связанные с предварительной обработкой изображений, методами определения контуров и пороговых значений, обнаружением движения и отслеживанием, объясняются поэтапно с использованием кода и фрагментов выходных данных.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #Python

📖Pragmatic Python Programming
🖋Gabor Guta | 2022

Познакомьтесь с миром языков программирования с помощью Python и изучите основные принципы написания программ. В этой книге рассматривается Python 3.10, который объясняется с помощью шести ключевых концепций. Каждая глава содержит примеры из реальной жизни, практические советы и раздел, посвященный продвинутым концепциям.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #Python

Clean Code #test #Python

Выберите правильный вариант 👇🏼

📖Beginning Django API with React
🖋Daniel Correa | 2022

В этой книге мы расскажем вам о увлекательном, практическом и практичном пути к изучению разработки стека Django API React. Вы начнете создавать свое первое приложение Django API React stack в течение нескольких минут. Каждая глава написана в сжатой форме и по существу, поскольку мы не хотим тратить ваше время (и, безусловно, наше) на ненужный вам контент. В конце концов, у вас будут навыки, необходимые для создания приложения Todo и его развертывания в Интернете.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #Python

📖Data Science and Machine Learning Interview Questions Using Python
🖋Vishwanathan Narayanan | 2019

“Вопросы для интервью по науке о данных и машинному обучению с использованием языка Python” - книга, которая станет настоящим спутником людей, стремящихся к науке о данных и машинному обучению, и содержит ответы на большинство задаваемых вопросов в удобной для запоминания и презентабельной форме.Книга в основном предназначена для использования в качестве последней редакции перед собеседованием, поскольку все важные концепции и различные термины изложены в очень простом и понятном формате. Приведено много примеров, которые можно использовать при ответах на собеседовании.Книга разделена на шесть глав, которые начинаются с основных вопросов и терминов в области науки о данных, затем рассматриваются вопросы, связанные с программированием на Python, Numpy, Pandas, Scipy и их приложениями, и, наконец, рассматриваются Matplotlib и статистика с помощью таблицы Excel.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #Python

Принцип чистой архитектуры на примере Django проекта

В данном видео наш Python-разработчик Валерия расскажет про паттерн чистой архитектуры. Покажет на примере Django-проекта то, как такая архитектура реализуется, в чем ее особенности, преимущества и недостатки

📺 YouTube

Clean Code #Python

Архитектура ПО, MVC и бизнес-логика. Критика Django

Все давно уже знают, что такое MVC и согласны с тем, что это хорошо. Но откуда тогда берутся эти проекты с километровым кодом в контроллерах, да ещё и напрямую изменяющим БД? Почему это плохо и как должно быть, а также о главной боли Django

📺 YouTube

Clean Code #Python

Оживил старые фото при помощи ИИ и Python

В этом видео я расскажу, как я бесплатно восстановил старые семейные чёрно-белые фотографии, сделал их цветными и подготовил для печати фотокниги - с помощью Искусственного Интеллекта и Python.

📺 YouTube

Clean Code #Python

Clean Code #test #Python

Выберите правильный вариант 👇🏼

Clean Code #test #Python

Выберите правильный вариант 👇🏼

Как запустить FastAPI в Docker контейнере

Как запустить FastAPI в Docker контейнере — в одном видео

📺 YouTube

Clean Code #Python

Clean Code #test #Python

Выберите правильный вариант 👇🏼