dict.copy

Метод copy() возвращает поверхностную копию словаря. Он не изменяет исходный словарь. При использовании метода copy() создается новый словарь, который заполняется копией ссылок из исходного словаря. При использовании оператора = создается новая ссылка на исходный словарь.

#практика

Нейросети: Ускорение обучения

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про нейросети. В этот раз продемонстрированы способы ускорения работы градиентного спуска при обучении нейронных сетей. Также рассказано об инициализации начальных значений весовых коэффициентов и bias.

👀Смотреть видео

#видео #нейронные_сети

Размещение Телеграм бота на сервере

Благодаря данной статье ты узнаешь, как развернуть телеграм бота на Python в облаке. В качестве облака используется облачный провайдер Amvera. Подойдет и любой другой провайдер с возможностью деплоя через push в GIT.

👉Читать статью

#статьи

string.ljust

Строковый метод ljust() возвращает выровненную по левому краю строку заданной минимальной ширины. С помощью параметра width ты задаешь длину строки. Если длина меньше или равна длине строки, возвращается исходная строка. С помощью параметра fillchar ты можешь задать символ, которым будет заполняться оставшееся место. По умолчанию это пробел.

#практика

Нейросети: Переобучение

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про нейросети. В этот раз ты узнаешь, в чем заключается эффект переобучения нейронной сети. Продемонстрированы способы его предотвращения, а также особенности использования выборки валидации.

👀Смотреть видео

#видео #нейронные_сети

Мокинг внешних API

Интеграция со сторонним приложением — отличный способ расширить функциональность продукта. Однако это может вызвать определенные проблемы. Так как ты не владеешь внешней библиотекой, ты не можешь контролировать серверы, на которых она размещена, код, содержащий ее логику, или данные, которые передаются между ней и приложением. Делимся статьей, где автор рассказывает про мокинг внешних API.

👉Читать статью

#статьи

dict.values

Метод values() возвращает объект представления, который отображает список всех значений в словаре. Метод values() не принимает никаких параметров. Обратив внимание на пример. values не возвращает список значений items, но возвращает представление всех значений словаря. Если список обновляется в любое время, изменения отражаются на самом объекте просмотра, как показано в примере.

#практика

Нейросети: Функции активации

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про нейросети. В этот раз ты получишь рекомендации по выбору функций активации для сетей с малым и большим числом слоев, а также для решения задач линейной регрессии и классификации. Рассматриваются функции: гиперболический тангенс, сигмоида, ReLu, softmax, linear.

👀Смотреть видео

#видео #нейронные_сети

Поиск объектов на изображении

OpenCV – один из наиболее популярных инструментов для работы с компьютерным зрением. Благодаря данной статье ты узнаешь, как с помощью библиотеки OpenCV можно распознавать объекты на изображении.

👉Читать статью

#статьи

string.rjust

Строковый метод rjust() возвращает выровненную по правому краю строку заданной минимальной ширины. С помощью параметра width ты задаешь длину строки. Если длина меньше или равна длине строки, возвращается исходная строка. С помощью параметра fillchar ты можешь задать символ, которым будет заполняться оставшееся место. По умолчанию это пробел.

#практика

Keras: Распознавание цифр

Благодаря данному видео ты научишься создавать полносвязную сеть в Keras для распознавания рукописных цифр из базы MNIST. Рассматриваются вопросы подготовки тестовой, обучающей и проверочной выборок.

👀Смотреть видео

#видео

SpeedTab

SpeedTab – это обертка на API, которая позволяет работать и редактировать гугл таблицы. Также библиотека включает минимальный функционал для работы с гугл диском. Благодаря данной статье ты научишься эффективно применять SpeedTab.

👉Читать статью

#статьи

dict.clear

Метод clear() удаляет все элементы из словаря. В приведенном выше примере мы использовали метод clear() для удаления всех элементов из словаря cityTemperature. В результате после применения метода остается пустой словарь.

#практика

Keras: Сверточные нейросети

Благодаря данному видео ты узнаешь, что из себя представляют сверточные нейросети, их архитектура. Продемонстрированы операции свертки (сверточные слои), операции Pooling: MaxPooling, MinPooling, AveragePooling. Также разобран пример архитектуры сверточной нейронной сети.

👀Смотреть видео

#видео #нейронные_сети

Нейронные сети: Увеличение картинок

Делимся статьей, где автор демонстрирует применение нейросетей для увеличения картинок. Ты научишься обучать генеративно-состязательную модуль, которая увеличивает картинки в 2 или 4 раза.

👉Читать статью

#статьи #нейронные_сети

dict.keys

Метод keys() извлекает ключи словаря и возвращает список ключей в виде объекта представления. В приведенном выше примере мы обновили словарь, добавив элемент, и использовали метод keys() для извлечения ключей. dictionaryKeys также обновляется при обновлении элемента словаря.

#практика

RabbitMQ

RabbitMQ — один из самых популярных брокеров сообщений с открытым исходным кодом. RabbitMQ используется во всем мире в небольших стартапах и крупных предприятиях. Благодаря данной статье ты узнаешь, как пользоваться RabbitMQ.

👉Читать статью

#статьи

Keras: Реализация сверточной нейронной сети

Благодаря данному видео ты узнаешь, как сделать сверточную нейронную сеть в пакете Keras для распознавания рукописных цифр. Рассматриваются слои: Conv2D, MaxPooling2D. Также в Keras имеются аналогичные слои Conv1D, Conv2D и Conv3D.

👀Смотреть видео

#видео

math.sqrt

Функция sqrt() возвращает квадратный корень из любого числа. Если число меньше нуля, данная функция не выполняется из-за ошибки времени выполнения. Если же вместо числа указывать другой тип данных, выдается ошибка TypeError.

#практика

Компиляция типизированного Python

Типы не являются железными гарантиями правильной компоновки данных. Если сменить компилируемый язык, производительность может улучшиться. В данной статье автор рассказывает про особенности компиляции типизированного Python.

👉Читать статью

#статьи

Решение задачи бинарной классификации

Делимся видео, где автор приводит пример решения задачи классификации (обучения модели) на два класса: божьих коровок и гусениц. Продемонстрирована реализация обучения на языке Python.

👀Смотреть видео

#видео