📣 Keras | Разработка и оценка нейронных сетей.

Keras – это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая была создана преимущественно для разработки и оценки нейронных сетей в моделях машинного и глубокого обучения.

Эта библиотека может работать наряду с TensorFlow и Theano, а это значит, что разработчики могут начать обучение своих нейронных сетей с небольшого количества кода.

📚 Читать подробнее

🎥 Распознавание объектов на Python | Глубокое машинное обучение.

Python обладает потрясающим набором возможностей для создания программ с искусственным интеллектом.

В ходе урока мы создадим программу, которая будет распознавать объекты на фото, а также на видео и выводить названия этих обьектов.

👀 Смотреть на YouTube

📣 Beautiful Soup | Веб-парсинг.

Beautiful Soup получила свое название благодаря своей способности анализировать документы HTML и XML (даже с некорректной разметкой, которую называют «tag soup» - «суп из тегов»).

Важной отличительной чертой библиотеки является её следование концепциям Python, а также способность работать со сторонними парсерами (например, lxml и html5lib).

📚 Читать подробнее

🎥 Python ООП | Принципы методологии ООП.

В данном видеоролике будет разобрана практика по ООП с использованием языка программирования Питон.

Разберем основополагающие элементы ООП на практике.

👀 Смотреть на YouTube

PyCaret | Открытую low-code библиотека машинного обучения.

PyCaret– библиотеку машинного обучения с открытым исходным кодом на Python для обучения и развертывания моделей с учителем и без учителя в low-code среде.

PyCaret позволит вам пройти путь от подготовки данных до развертывания модели за несколько секунд в той notebook-среде, которую вы выберете.

📚 Читать подробнее

🎥 Вот зачем нужен Match Case в Python | Реальное предназначение оператора.

В данном видео рассмотрим истинное назначение оператора Match Case, который был добавлен в Python 3.10.

Многие люди используют его как обычный switch, однако технология позволяет реализовать более полезные сценарии.

Цель этого видео показать интересные примеры, которые раскрывают суть оператора.

👀 Смотреть на YouTube

📣 Профилирование асинхронного Python.

Профилирование приложений — это процесс анализа программы для определения её характеристик: времени выполнения различных частей кода и использования ресурсов.

Основные этапы профилирования:
⏺ Измерение времени выполнения.
⏺ Анализ использования памяти.
⏺ Выявление узких мест.
⏺ Оптимизация производительности.

💬 Читать подробнее

🎥 Альтернативные питоны: что нового, и стоит ли оно того?

Всегда существовало множество альтернативных реализаций Python, и хотя python развивается,
развиваются и альтернативы.

В этом докладе мы пройдемся по самым популярным и современным из них, посмотрим, что они предлагают, какие проблемы решают и, наконец, для каждого из них найдем ответ на вопрос:
"Стоит ли мне перейти с cpthon на Х прямо сейчас?"

Moscow Python Meetup N°86
Александр Гончаров.

👀 Смотреть на YouTube

📣 О динамическом программировании на пальцах.

Динамическое программирование — это особый подход к решению задач.

Не существует какого-то единого определения динамическому программированию, но все-таки попробуем её сформировать.

Идея заключается в том, что оптимальное решение зачастую можно найти, рассмотрев все возможные пути решения задачи, и выбрать среди них лучшее.

Динамическое программирование - это когда мы разбиваем большую проблему, которая мешает нам, на множество маленьких задач, которые уже можно игнорировать!
(С) Доктор Аргентум

📚 Читать подробнее

🎥 Изучение Python UI (GUI Apps) | Разработка программ с графическим интерфейсом на python.

B видео вы научитесь создавать GUI приложения, что будет вмещать красивый интерфейс и пользовательские действия.

Вы с нуля построите несколько программ и реализуете проекты на базе разных библиотек.

👀 Смотреть на YouTube