Forwarded from HABR FEED + OPENNET
Как создание бинарного классификатора открыло ящик Пандоры в стандартах владения английским языком #habr
https://habr.com/ru/post/721810/
Tags: Python, Natural Language Processing, Изучение языков, Машинное обучение, Искусственный интеллект, бинарная классификация, носители языка, датасеты по английскому языку, английский язык, трансформер, нейросеть, deep learning
Author: jayatsea
https://habr.com/ru/post/721810/
Tags: Python, Natural Language Processing, Изучение языков, Машинное обучение, Искусственный интеллект, бинарная классификация, носители языка, датасеты по английскому языку, английский язык, трансформер, нейросеть, deep learning
Author: jayatsea
Хабр
Как создание бинарного классификатора открыло ящик Пандоры в стандартах владения английским языком
Владение английским языком принято оценивать по системе CERF (Common European Reference Framework), состоящей из шести уровней, где уровень A1 – начинающие, а уровень С2 – профессионально владеющие...
Forwarded from HABR FEED + OPENNET
5 полезных библиотек Python (с примерами) #habr
https://habr.com/ru/post/721834/
Tags: Блог компании RUVDS.com, Python, Программирование, библиотеки, подборки, python, питон, полезное, полезное для разработки
Author: daniilgorbenko
https://habr.com/ru/post/721834/
Tags: Блог компании RUVDS.com, Python, Программирование, библиотеки, подборки, python, питон, полезное, полезное для разработки
Author: daniilgorbenko
Хабр
5 полезных библиотек Python (с примерами)
Python остается топ 1 среди языков программирования по версии многих журналов и сайтов. Популярность языка и его большое сообщество привело к тому, что сейчас для Python существует огромное число...
Forwarded from HABR FEED + OPENNET
Классификация изображений в облачной системе Google Colab #habr
https://habr.com/ru/post/721940/
Tags: Big Data, Python, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Научно-популярное, сверточные нейросети, классификация изображений, python, машинное обучение, глубокое обучение, google colaboratory
Author: korelskayaelya
https://habr.com/ru/post/721940/
Tags: Big Data, Python, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Научно-популярное, сверточные нейросети, классификация изображений, python, машинное обучение, глубокое обучение, google colaboratory
Author: korelskayaelya
Хабр
Классификация изображений в облачной системе Google Colab
Кому интересна тема про сверточные нейронные сети, сможет найти тут вопросы по использованию Google Colab. Сверточные нейронные сети - специальная архитектура искусственных нейронных сетей,...
Forwarded from HABR FEED + OPENNET
[recovery mode] Разработка Web API на Django с помощью Django REST framework: от создания моделей до тестирования #habr
https://habr.com/ru/post/722054/
Tags: Python, Django, python3, django, drf
Author: craxti
https://habr.com/ru/post/722054/
Tags: Python, Django, python3, django, drf
Author: craxti
Хабр
Разработка Web API на Django с помощью Django REST framework: от создания моделей до тестирования
Django REST framework (DRF) — это мощный и гибкий инструмент для создания Web API на основе Django. Он предоставляет удобные средства для создания RESTful API, поддерживает...
Forwarded from HABR FEED + OPENNET
Цепочка методов в pandas. Прокачиваем свой код. Минигайд для интересующихся #habr
https://habr.com/ru/post/722170/
Tags: Data Engineering, Python, python, pandas, plotly
Author: lozy_rc
https://habr.com/ru/post/722170/
Tags: Data Engineering, Python, python, pandas, plotly
Author: lozy_rc
Хабр
Цепочка методов в pandas. Прокачиваем свой код. Минигайд для интересующихся
Счастливая панда, которая стала применять цепочку вызовов. Цепочка методов (или цепочка вызовов, method chaining) - это стиль записи кода, который позволяет выполнять несколько операций за один раз, в...
Forwarded from Moscow Python (Valentin Dombrovsky)
Пишет нам Никита Соболев:
Привет, мы запускаем курс по тестированию в Python: https://education.borshev.com/python-testing
Тестирование – всегда особенная, больная тема, потому что:
- На тесты не хватает сил и времени, а разговаривать про них с бизнесом – не выходит
- Если тесты пишутся, то уже не читаются. Полностью отсутствует понятность и читаемость
- А еще тесты медленно работают, их начинают редко запускать
- Дальше тесты начинают случайно падать. И их вообще выбрасывают :(
Знакомо? Вот и мне :(
Я давно хотел рассказать, как выйти из такого порочного круга, потому что понимаю, насколько сильно плохие тесты ухудшают жизнь разработчиков, а хорошие – улучшают.
Следующий вопрос: а почему вам можно верить? Обычно качество курсов – ну такое.
Почему я (Никита Соболев) могу сделать такой курс?
1. Каким-то чудом я стал членом команды
2. Мой хороший товарищ сделал
3. Я core-разработчик библиотеки
4. Последние несколько лет стараюсь прибираться во встроенном в CPython модуле
5. Почти 15 лет я уже пишу тесты и заставляю / учу других их писать
А вот и детали:
- 3 вебинара раз в неделю
- 1 запись вебинара в подраок
- 2 большие домашки с разбором, вот тут уже есть шаблон: https://github.com/tough-dev-school/python-testing-homework
- 1 бонусный вебинар, тему которого можно выбрать
- C 20 марта по 7 апреля
Вы можете подписаться на мой гитхаб, пока курс еще не начался: https://github.com/sobolevn/
А еще у меня есть промокод
До встречи!
Привет, мы запускаем курс по тестированию в Python: https://education.borshev.com/python-testing
Тестирование – всегда особенная, больная тема, потому что:
- На тесты не хватает сил и времени, а разговаривать про них с бизнесом – не выходит
- Если тесты пишутся, то уже не читаются. Полностью отсутствует понятность и читаемость
- А еще тесты медленно работают, их начинают редко запускать
- Дальше тесты начинают случайно падать. И их вообще выбрасывают :(
Знакомо? Вот и мне :(
Я давно хотел рассказать, как выйти из такого порочного круга, потому что понимаю, насколько сильно плохие тесты ухудшают жизнь разработчиков, а хорошие – улучшают.
Следующий вопрос: а почему вам можно верить? Обычно качество курсов – ну такое.
Почему я (Никита Соболев) могу сделать такой курс?
1. Каким-то чудом я стал членом команды
pytest и сделал несколько популярных плагинов для него2. Мой хороший товарищ сделал
mimesis - один из самых популярных пакетов для генерации тестовых данных, а я смог ему помочь :)3. Я core-разработчик библиотеки
hypothesis для property-based тестирования4. Последние несколько лет стараюсь прибираться во встроенном в CPython модуле
unittest - уже много коммитов влил, многие PR еще открыты и ждут своего часа5. Почти 15 лет я уже пишу тесты и заставляю / учу других их писать
А вот и детали:
- 3 вебинара раз в неделю
- 1 запись вебинара в подраок
- 2 большие домашки с разбором, вот тут уже есть шаблон: https://github.com/tough-dev-school/python-testing-homework
- 1 бонусный вебинар, тему которого можно выбрать
- C 20 марта по 7 апреля
Вы можете подписаться на мой гитхаб, пока курс еще не начался: https://github.com/sobolevn/
А еще у меня есть промокод
Nick на 10% скидки, действует до 18 марта.До встречи!
tough-dev.school
Школа Сильных Программистов
Forwarded from Data Engineering / Инженерия данных / Data Engineer / DWH
Подборка проектов с GitHub
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔸 Engineering Python
Welcome to Engineering Python. This is a Python programming course for engineers.
This GitHub repository hosts the Jupyter Notebooks and Python source code for the open course on YouTube (http://youtube.com/yongtwang).
A tutorial on how to use these course materials is in this YouTube video: 02C Course Materials and Jupyter Notebook.
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔸 Fun and useful projects with Python
You can find the corresponding tutorials on my channel: https://www.youtube.com/c/PythonEngineer
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔸 Python Engineer Roadmap
Python can be used in a lot of computer science fields. In this repository, we have collected resources for each field of computer science that are related to Python.
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔸 PyTorch Beginner Tutorials from my YouTube channel
• Installation
• Tensor Basics
• Autograd
• Backpropagation
• Gradient Descent With Autograd and Backpropagation
• Training Pipeline: Model, Loss, and Optimizer
• Linear Regression
• Logistic Regression
• Dataset and DataLoader
• Dataset Transforms
• Softmax And Cross Entropy
• Activation Functions
• Feed-Forward Neural Net
• Convolutional Neural Net (CNN)
• Transfer Learning
• Tensorboard
• Save and Load Models
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔸 Engineering Python
Welcome to Engineering Python. This is a Python programming course for engineers.
This GitHub repository hosts the Jupyter Notebooks and Python source code for the open course on YouTube (http://youtube.com/yongtwang).
A tutorial on how to use these course materials is in this YouTube video: 02C Course Materials and Jupyter Notebook.
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔸 Fun and useful projects with Python
You can find the corresponding tutorials on my channel: https://www.youtube.com/c/PythonEngineer
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔸 Python Engineer Roadmap
Python can be used in a lot of computer science fields. In this repository, we have collected resources for each field of computer science that are related to Python.
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔸 PyTorch Beginner Tutorials from my YouTube channel
• Installation
• Tensor Basics
• Autograd
• Backpropagation
• Gradient Descent With Autograd and Backpropagation
• Training Pipeline: Model, Loss, and Optimizer
• Linear Regression
• Logistic Regression
• Dataset and DataLoader
• Dataset Transforms
• Softmax And Cross Entropy
• Activation Functions
• Feed-Forward Neural Net
• Convolutional Neural Net (CNN)
• Transfer Learning
• Tensorboard
• Save and Load Models
Forwarded from Python вопросы с собеседований
71_python_projects.pdf
64.1 KB
71 полезный проект для изучения Python.
Видео, статьи и исходный код присутствуют, а если у вас аллергия на PDF — есть ссылка на GitHub.
Видео, статьи и исходный код присутствуют, а если у вас аллергия на PDF — есть ссылка на GitHub.
Forwarded from Python вопросы с собеседований
Условие:
Создать функцию которая принимает число и возвращает "Even" для чётных чисел и "Odd" для нечётных.
Пример:
2 → "Even"
1 → "Odd"
-46 → "Even"
71 → "Odd"
0 → "Even"
-123 → "Odd"
👉 Пишите ваше решение в комментариях👇
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python вопросы с собеседований
101 вопрос, на который должен ответить Python-разработчик
Если вы программируете на Python, проверьте свои знания в подборке из 101 вопроса для Python-разработчиков, на которые должен знать ответы любой специалист:
▪ Читать
@python_job_interview
Если вы программируете на Python, проверьте свои знания в подборке из 101 вопроса для Python-разработчиков, на которые должен знать ответы любой специалист:
▪ Читать
@python_job_interview
Forwarded from Python вопросы с собеседований
junior_python_developer_questions.pdf
434.1 KB
Некоторые вопросы и ответы с собеседования на позицию Junior Python разработчика на русском
@python_job_interview
@python_job_interview
Forwarded from Python вопросы с собеседований
101 вопрос, на которые должен ответить Python-разработчик
Готовитесь к собеседованию? Или просто изучаете Python? В этой статье собраны наиболее популярные вопросы по Python, которые помогут проверить ваши знания и подтянуть пробелы:
https://tproger.ru/articles/101-vopros-python-razrabotchiku/
#python
Готовитесь к собеседованию? Или просто изучаете Python? В этой статье собраны наиболее популярные вопросы по Python, которые помогут проверить ваши знания и подтянуть пробелы:
https://tproger.ru/articles/101-vopros-python-razrabotchiku/
#python
Forwarded from Python вопросы с собеседований
Требуется написать свой Bruteforce т. е. пользователь вводит какой-то пароль и программа методом перебора всех возможных вариантов находит этот пароль. Предполагается, что программа не может отработать и не найти пароль. Ограничение перебора осуществляется пользователем, т.е будут ли включены в перебор цифры, заглавные буквы, символы и т. д.
Рекомендую ограничить длину вводимого пароля до 4-х символов, больше не надо, иначе программа долго будет работать. Еще лучше, если на этапе разработки программы, длина пароля будет 2 — 3 символа. Кроме того, задайте в программе множество допустимых символов пароля. Например, в пароле могут использоваться только цифры и/или буквы, это заметно поможет ускорить процесс отладки программы-брутфорса.
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python вопросы с собеседований
Условие задачи: дан двумерный массив, содержащий 0 (острова) и 1(воду).
Остров - множество нулей, соединенных в четырех направлениях (справа, снизу, слева, сверху), изолированый остров - множество нулей, окруженных со всех сторон единицами.
Надо посчитать количество изолированных островов.
Пример:
Ввод:
grid = [[1,1,1,1,1,1,1,0],[1,0,0,0,0,1,1,0],[1,0,1,0,1,1,1,0],[1,0,0,0,0,1,0,1],[1,1,1,1,1,1,1,0]]
Вывод: 2
Объяснение:
Ввод:
grid = [[0,0,1,0,0],[0,1,0,1,0],[0,1,1,1,0]]Вывод: 1
Решение
Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python вопросы с собеседований
Проверить строки на шаблон можно с помощью модуля re
# re.findall() ищет все вхождения в строке
text = "He was carefully disguised but captured quickly by police."
re.findall(r"\w+ly\b", text) # ['carefully', 'quickly']
# re.match() позволяет объединять в групыы
m = re.match(r"(\d+)\.(\d+)", "24.1632")
m.groups() # ('24', '1632')Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python вопросы с собеседований
Отсортировать строку в алфавитном порядке можно с помощью sorted()
word = 'Python'
# добавим ключ сортировки неучитывающий регистр
sorted(word, key=lambda x: x.lower()) # ['h', 'n', 'o', 'P', 't', 'y']Пишите свое решение в комментариях👇
@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
За последние несколько лет статические анализаторы кода значительно оптимизировали разработку приложений. Статический анализ избавляет от необходимости отыскивать ошибки и уязвимости в системе продакшн или среде развертывания, указывая участок предполагаемого сбоя на основе типизации и других подсказок кода.
В статье мы подробно разберем несколько инструментов статического анализа с открытым ПО для Python. Посмотрим, как они работают и улучшают процесс программирования.
▪ Читать
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from The Pythonic Way
Всем привет! 👋
Меня зовут Тимофей, я Python Engineer с опытом в 3+ года.
Впрочем, более подробно обо мне и о моем пути разработчика вы сможете узнать из этой статьи.
Я создал данный канал, потому что хочу развиваться и быть полезным для других людей.
Здесь я буду рассказывать правду об ИТ-сфере, о языке Python и интересных технологиях, основываясь на своем рабочем опыте, а также буду высказывать свое мнение насчет разных новостей из мира ИТ.
Давайте развиваться вместе!😏
#статья
Меня зовут Тимофей, я Python Engineer с опытом в 3+ года.
Впрочем, более подробно обо мне и о моем пути разработчика вы сможете узнать из этой статьи.
Я создал данный канал, потому что хочу развиваться и быть полезным для других людей.
Здесь я буду рассказывать правду об ИТ-сфере, о языке Python и интересных технологиях, основываясь на своем рабочем опыте, а также буду высказывать свое мнение насчет разных новостей из мира ИТ.
Давайте развиваться вместе!
#статья
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
vc.ru
Личный путь и опыт становления Python разработчиком — Личный опыт на vc.ru
Всем привет! В этой статье, а точнее целой истории, я хотел бы поделиться своим путем становления в качестве разработчика на Python и рассказать о некоторых идеях и советах, которые я усвоил за это время. Начиная с моих первых проектов и заканчивая моей текущей…