Forwarded from PythonDigest
Способы создания гистограмм с помощью Python
https://habr.com/ru/post/470535/?utm_campaign=470535&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
За последний год я сталкивалась с необходимостью рисования гистограмм и столбчатых диаграмм достаточно часто для того, чтобы появилось желание и возможность об этом написать. Кроме того, мне самой довольно сильно не хватало подобной информации. В этой статье приведен обзор 3 методов создания таких графиков на языке Python.
https://habr.com/ru/post/470535/?utm_campaign=470535&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
За последний год я сталкивалась с необходимостью рисования гистограмм и столбчатых диаграмм достаточно часто для того, чтобы появилось желание и возможность об этом написать. Кроме того, мне самой довольно сильно не хватало подобной информации. В этой статье приведен обзор 3 методов создания таких графиков на языке Python.
Forwarded from NOP::Nuances of Programming
📃 Сегодня мы предлагаем вам список лучших JavaScript библиотек для построения диаграмм и сводных таблиц. Эти библиотеки помогут вам создавать красивые, настраиваемые графики для ваших будущих проектов
https://nuancesprog.ru/p/4234
@nuancesprog #статьи #JavaScript
https://nuancesprog.ru/p/4234
@nuancesprog #статьи #JavaScript
https://nuancesprog.ru
Лучшие JavaScript библиотеки за 2019 год для построения диаграмм
По мере того, как увеличиваются объёмы и сбор данных, необходимость визуализации этих данных становится всё более актуальной
Forwarded from Типичный программист
Интервью с веб-разработчиком Pornhub
https://tproger.ru/translations/pornhub-web-developer-interview/
Недавно веб-разработчик сайта Pornhub дал интервью, в котором рассказал об особенностях работы на сайте для взрослых, об используемых технологиях и трюках, которые позволяют удерживать пользователей на сайте.
Перевод интервью читайте на нашем сайте.
#веб
https://tproger.ru/translations/pornhub-web-developer-interview/
Недавно веб-разработчик сайта Pornhub дал интервью, в котором рассказал об особенностях работы на сайте для взрослых, об используемых технологиях и трюках, которые позволяют удерживать пользователей на сайте.
Перевод интервью читайте на нашем сайте.
#веб
Forwarded from Типичный программист
Google запустила на Codecademy курс по изучению основ Go: https://www.codecademy.com/learn/learn-go
Что в курсе?
— настройка окружения и создание Go-файлов;
— типы данных и переменные;
— условные операторы;
— функции.
#go
Что в курсе?
— настройка окружения и создание Go-файлов;
— типы данных и переменные;
— условные операторы;
— функции.
#go
Forwarded from Типичный программист
Подборка ресурсов для самостоятельного изучения Computer Science
https://github.com/the-akira/Computer-Science-Resources
Есть курсы и книги по фундаментальным темам (архитектура ПО, математика, операционные системы, сети), по конкретным языкам (С++, Java, JavaScript, Go), по искусственному интеллекту, безопасности и базам данных.
#информатика #computerscience
https://github.com/the-akira/Computer-Science-Resources
Есть курсы и книги по фундаментальным темам (архитектура ПО, математика, операционные системы, сети), по конкретным языкам (С++, Java, JavaScript, Go), по искусственному интеллекту, безопасности и базам данных.
#информатика #computerscience
Forwarded from Типичный программист
Наперегонки со временем: на что способен Python в однопоточных вычислениях?
https://tproger.ru/articles/what-are-python-speed-limits/
Каждый язык программирования, как правило, создаётся для решения определённых задач и в чём-то сильно уступает остальным языкам. А где проходят границы применимости языков?
Читайте статью, в которой проверим, подходит ли Python для объёмных расчётов или для этих целей лучше использовать какой-то более классический язык.
#python
https://tproger.ru/articles/what-are-python-speed-limits/
Каждый язык программирования, как правило, создаётся для решения определённых задач и в чём-то сильно уступает остальным языкам. А где проходят границы применимости языков?
Читайте статью, в которой проверим, подходит ли Python для объёмных расчётов или для этих целей лучше использовать какой-то более классический язык.
#python
Forwarded from Типичный программист
Интеграция своей игры в Steam: работа с лобби в Steamworks.NЕТ
https://tproger.ru/articles/steamworks-matchmaking/
За время своего существования Steam перестал быть просто площадкой распространения игр. Для повышения вовлечённости в нём появилась внутренняя экономика, достижения, коллекционные карточки, инвентарь.
Чтобы помочь разработчикам интегрировать это в свои игры, был создан специальный SDK — Steamworks. По нему есть немного материалов на уровне «скачали файлы, кинули туда-то, написали „hello world“ — вы молодец!» и много бездушной документации.
Читайте нашу подробную статью про матчмейкинг в Steam — поиск/создание лобби со всеми вытекающими моментами.
#gamedev #unity
https://tproger.ru/articles/steamworks-matchmaking/
За время своего существования Steam перестал быть просто площадкой распространения игр. Для повышения вовлечённости в нём появилась внутренняя экономика, достижения, коллекционные карточки, инвентарь.
Чтобы помочь разработчикам интегрировать это в свои игры, был создан специальный SDK — Steamworks. По нему есть немного материалов на уровне «скачали файлы, кинули туда-то, написали „hello world“ — вы молодец!» и много бездушной документации.
Читайте нашу подробную статью про матчмейкинг в Steam — поиск/создание лобби со всеми вытекающими моментами.
#gamedev #unity
Forwarded from Data Science UA
Підбірка відео з конференції Data Science UA під’їхала! Ось за цим посиланням https://bit.ly/2Nv5EsP вже можна знайти наступні доповіді:
- "Abstractive Text Summarization with Deep Learning" Romain Paulus, Lead Research Scientist, Salesforce
- "AI in drug design" Oleksandr Gurbych, Machine Learning Engineer, SoftServe
- "Scaling Machine Learning at Careem" Vitalii Duk, Engineering Lead Machine Learning, Careem
- "Automated speech recognition for transcription and captioning" Kostiantyn Pylypenko, Speech recognition engineer, Verbit.ai
- "Automotive perception for advanced driver assistance using DNN" Sergii Bykov, Technical Lead R&D, Apostera GmbH
- "Customer segmentation as a tool to grow your business metrics" Serhii Kochubei, Director of analytics department, Murka
- "Multimedia Analytics for Business" Stevan Rudinac, Associate Professor Artificial Intelligence University of Amsterdam
- "Three steps to successful ML product" Olexiy Oryeshko, Staff Software Engineer, People.AI
- "The lifecycle of creating a real AI-based product" Kateryna Stetsiuk, Head of R&D, ARVI
Панельна дискусія:
- Borys Pratsiuk, CTO, Scalarr,
- Mariana Romanyshyn, Technical Lead Computational Linguist, Grammarly,
- Dmytro Lavrinenko, Director — Technology, GlobalLogic.
- "Abstractive Text Summarization with Deep Learning" Romain Paulus, Lead Research Scientist, Salesforce
- "AI in drug design" Oleksandr Gurbych, Machine Learning Engineer, SoftServe
- "Scaling Machine Learning at Careem" Vitalii Duk, Engineering Lead Machine Learning, Careem
- "Automated speech recognition for transcription and captioning" Kostiantyn Pylypenko, Speech recognition engineer, Verbit.ai
- "Automotive perception for advanced driver assistance using DNN" Sergii Bykov, Technical Lead R&D, Apostera GmbH
- "Customer segmentation as a tool to grow your business metrics" Serhii Kochubei, Director of analytics department, Murka
- "Multimedia Analytics for Business" Stevan Rudinac, Associate Professor Artificial Intelligence University of Amsterdam
- "Three steps to successful ML product" Olexiy Oryeshko, Staff Software Engineer, People.AI
- "The lifecycle of creating a real AI-based product" Kateryna Stetsiuk, Head of R&D, ARVI
Панельна дискусія:
- Borys Pratsiuk, CTO, Scalarr,
- Mariana Romanyshyn, Technical Lead Computational Linguist, Grammarly,
- Dmytro Lavrinenko, Director — Technology, GlobalLogic.
YouTube
Abstractive Text Sunnarization with Deep Leatning – Romain Paulus. Data Science UA Conference
Data Science UA Conference
October 19
Kiev
Data Science UA - 7th conference about machine learning, artificial intelligence and data science in Kiev.
Romain Paulus is a Lead Research Scientist at Salesforce Research in Palo Alto, California (USA) since…
October 19
Kiev
Data Science UA - 7th conference about machine learning, artificial intelligence and data science in Kiev.
Romain Paulus is a Lead Research Scientist at Salesforce Research in Palo Alto, California (USA) since…
Forwarded from DataRoot Labs
Шпаргалка: 140 формул Машинного Обучения
Подборка из 17 листов формул на такие темы:
– Naive Bayes
– Mixture Models
– EM Algorithm
– Maximum Likelihood
– Bayesian Networks
– k-NN, weighted NN
– Logistic Regression
– Principal Component Analysis
– Stochastic Gradient
– Neural Networks
– Collaborative Filtering
– Back Propagation
– Support Vector Machines
– Ridge and Lasso Regression
Скачивай в прикрепленном файле ниже \/
Подборка из 17 листов формул на такие темы:
– Naive Bayes
– Mixture Models
– EM Algorithm
– Maximum Likelihood
– Bayesian Networks
– k-NN, weighted NN
– Logistic Regression
– Principal Component Analysis
– Stochastic Gradient
– Neural Networks
– Collaborative Filtering
– Back Propagation
– Support Vector Machines
– Ridge and Lasso Regression
Скачивай в прикрепленном файле ниже \/
Forwarded from DataRoot Labs
Подборка книг, которые помогут вам изучить machine learning
Дэниел Бурк, Machine learning engineer, делится своими лучшими книгами по машинному обучению.
"Последние два года я занимаюсь компьютерным обучением, и все эти книги сыграли важную роль в этом процессе".
Смотреть видео с обзором:
https://youtu.be/7R08MPXxiFQ
Книги из обзора:
Machine Learning For Humans - https://bit.ly/mlforhumansbook
Python for Data Analysis - https://amzn.to/2Z1QZNp
Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow - https://amzn.to/2GormNb
Grokking Deep Learning - https://amzn.to/2H497My
The Mechanics of Machine Learning - https://mlbook.explained.ai/
The Hundred-Page Machine Learning Book (online) - https://bit.ly/100pageMLbookhome
The Hundred-Page Machine Learning Book (buy) - https://bit.ly/100pagemlbook
The Deep Learning Book (online) - https://www.deeplearningbook.org/
The Deep Learning Book (buy) - https://amzn.to/2YIsGok
Дэниел Бурк, Machine learning engineer, делится своими лучшими книгами по машинному обучению.
"Последние два года я занимаюсь компьютерным обучением, и все эти книги сыграли важную роль в этом процессе".
Смотреть видео с обзором:
https://youtu.be/7R08MPXxiFQ
Книги из обзора:
Machine Learning For Humans - https://bit.ly/mlforhumansbook
Python for Data Analysis - https://amzn.to/2Z1QZNp
Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow - https://amzn.to/2GormNb
Grokking Deep Learning - https://amzn.to/2H497My
The Mechanics of Machine Learning - https://mlbook.explained.ai/
The Hundred-Page Machine Learning Book (online) - https://bit.ly/100pageMLbookhome
The Hundred-Page Machine Learning Book (buy) - https://bit.ly/100pagemlbook
The Deep Learning Book (online) - https://www.deeplearningbook.org/
The Deep Learning Book (buy) - https://amzn.to/2YIsGok
YouTube
These books will help you learn machine learning
Machine learning engineer Daniel Bourke shares some of the best books for learning machine learning. I've been learning machine learning for the past two years now, these books have all been instrumental throughout.
Book links (in order):
Machine Learning…
Book links (in order):
Machine Learning…
Forwarded from DataRoot Labs
8 лучших библиотек и платформ JavaScript для Machine Learning
Советуем сохранить себе ссылку, чтобы вернуться к закладке при необходимости.
https://nuancesprog.ru/p/4727/
Советуем сохранить себе ссылку, чтобы вернуться к закладке при необходимости.
https://nuancesprog.ru/p/4727/
Forwarded from DataRoot Labs
7 паттернов искусственного интеллекта
Конечно же, к любому подходу в АI нужны свои адаптированные паттерны. Но независимо от того, в какой комбинации используются эти тренды, все они следуют стандартным правилам.
Эти семь моделей затем применяются по отдельности или в различных комбинациях в зависимости от конкретного решения AI.
Подробное объяснение за каждый паттерн:
https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/09/17/the-seven-patterns-of-ai/
Конечно же, к любому подходу в АI нужны свои адаптированные паттерны. Но независимо от того, в какой комбинации используются эти тренды, все они следуют стандартным правилам.
Эти семь моделей затем применяются по отдельности или в различных комбинациях в зависимости от конкретного решения AI.
Подробное объяснение за каждый паттерн:
https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/09/17/the-seven-patterns-of-ai/
