Python та програмування
15 subscribers
261 photos
23 videos
37 files
2.09K links
Code bookmarks 🔖
Generally Python & Data Science;
Rarelly: Design, HTML5/CSS, JS

#code #python #programming
🐧: @tuxua
Download Telegram
Forwarded from PythonDigest
«Начинайте с митапов», или Нужны ли вообще курсы по программированию
https://habr.com/ru/post/440476/?utm_campaign=440476

 
Что мотивирует людей идти на курсы по программированию?
Есть ли жизнь работа после курсов?
Чем отличаются онлайн-курсы от офлайновых?
Кому они будут полезны, а кому обучение до лампочки?
Как выбрать курс и с чего начать учиться программированию?
 

A Python library to create SVG drawings.

import svgwrite

dwg = svgwrite.Drawing('test.svg', profile='tiny')
dwg.add(dwg.line((0, 0), (10, 0), stroke=svgwrite.rgb(10, 10, 16, '%')))
dwg.add(dwg.text('Test', insert=(0, 0.2), fill='red'))
dwg.save()



https://pypi.org/project/svgwrite/
Forwarded from Типичный программист
​​Прожорливый веб

Разработчик Патрик Халс изучил, какие части кода популярных сайтов загружаются дольше всего. Оказалось, что в среднем больше половины времени занимает загрузка разного рода сторонних скриптов.

Результат ожидаемый, но наконец-то кто-то дал конкретную цифру: https://tprg.ru/8zSg
​​Make Your Own Neural Network (2016)
Автор: Тарик Рашид

#python #book #rus #beginners

Язык: русский.

Целевая аудитория: начинающие разработчики.

Предлагаем вашему вниманию одну из лучших на данный момент книг по нейронным сетям. В ней вы найдёте описание теории и практики создания нейронных сетей, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея при этом никакого опыта. Автор даёт исчерпывающий материал по основным принципам функционирования нейронных сетей, теоретическим аспектам и требуемой терминологии. Объяснения сопровождаются примерами кода на языке программирования Python из полно-функциональной нейронной сети.

Основные темы книги:
➕ нейронные сети и системы искусственного интеллекта;
➕ структура нейронных сетей;
➕ сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;
➕ тренировка и тестирование нейронных сетей;
➕ интерактивная среда программирования IPython;
➕ использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;
➕ распознавание образов с помощью нейронных сетей.

Недостатки:
➖ встречаются ошибки в схемам и расчётах;
➖ отсутствует подробное описание вывода некоторых формул.

Онлайн-перевод книги: https://prglb.ru/21q9m