ruGPT-3
Модель ruGPT-3 содержит от 125 млн до 1,3 млрд параметров и умеет продолжать тексты на русском языке. В данной статье автор знакомит с ruGPT-3 и демонстрирует практическое применение этой модели.
👉Читать статью
#статьи
Модель ruGPT-3 содержит от 125 млн до 1,3 млрд параметров и умеет продолжать тексты на русском языке. В данной статье автор знакомит с ruGPT-3 и демонстрирует практическое применение этой модели.
👉Читать статью
#статьи
Пользовательские метаклассы
Метакласс — это «класс класса». Он определяет, как конструируется сам класс. Всякий раз, когда ты создаешь класс, вызывается метакласс. Этот метакласс превращает класс в объект Python. Делимся видео, где автор демонстрирует создание своих собственных метаклассов. Также демонстрируется подключение их для создания классов с использованием параметра metaclass.
👀Смотреть видео
#видео
Метакласс — это «класс класса». Он определяет, как конструируется сам класс. Всякий раз, когда ты создаешь класс, вызывается метакласс. Этот метакласс превращает класс в объект Python. Делимся видео, где автор демонстрирует создание своих собственных метаклассов. Также демонстрируется подключение их для создания классов с использованием параметра metaclass.
👀Смотреть видео
#видео
Полезные сайты для программистов
Почти все проблемы с кодом, которые возникают у новичков, уже кто-то решил и написал про это пост в интернете. В данной статье автор собрал 5 лучших сайтов для тех, кто только начинает программировать и ищет ответы на все свои вопросы. Есть ресурсы как на английском, так и на русском языке.
👉Читать статью
#статьи
Почти все проблемы с кодом, которые возникают у новичков, уже кто-то решил и написал про это пост в интернете. В данной статье автор собрал 5 лучших сайтов для тех, кто только начинает программировать и ищет ответы на все свои вопросы. Есть ресурсы как на английском, так и на русском языке.
👉Читать статью
#статьи
Pandas: Очистка пустых ячеек
Пустые ячейки потенциально могут дать неверный результат при анализе данных. Один из способов справиться с пустыми ячейками — удалить строки, содержащие пустые ячейки. Для этого можно использовать dropna(). По умолчанию метод dropna() возвращает новый DataFrame и не меняет исходный. Если ты хочешь изменить исходный DataFrame, используй аргумент inplace = True.
#практика #pandas
Пустые ячейки потенциально могут дать неверный результат при анализе данных. Один из способов справиться с пустыми ячейками — удалить строки, содержащие пустые ячейки. Для этого можно использовать dropna(). По умолчанию метод dropna() возвращает новый DataFrame и не меняет исходный. Если ты хочешь изменить исходный DataFrame, используй аргумент inplace = True.
#практика #pandas
Функторы
Функтор — это объект, который можно вызывать так же, как если бы он был функцией. Основное преимущество функторов состоит в том, что они могут поддерживать некоторую информацию о состоянии. В данном видео автор рассказывает про функторы и менеджеры контекстов.
👀Смотреть видео
#видео
Функтор — это объект, который можно вызывать так же, как если бы он был функцией. Основное преимущество функторов состоит в том, что они могут поддерживать некоторую информацию о состоянии. В данном видео автор рассказывает про функторы и менеджеры контекстов.
👀Смотреть видео
#видео
Использование GPT-3 для объяснения работы кода
Языковая модель ИИ GPT-3 способна генерировать объяснение того, как работает код. Она поразительно эффективна в этом: ее обучающий набор включает огромное количество исходного кода. Делимся статьей, где автор демонстрирует работу GPT-3.
👉Читать статью
#статьи
Языковая модель ИИ GPT-3 способна генерировать объяснение того, как работает код. Она поразительно эффективна в этом: ее обучающий набор включает огромное количество исходного кода. Делимся статьей, где автор демонстрирует работу GPT-3.
👉Читать статью
#статьи
RNN
Рекуррентная нейронная сеть (RNN) — это тип искусственной нейронной сети (ANN), который используется в Siri Apple и голосовом поиске Google. RNN запоминает прошлые входные данные благодаря внутренней памяти, которая полезна для прогнозирования цен на акции, генерации текста, транскрипций и машинного перевода. Делимся видео, где автор рассказывает про RNN.
👀Смотреть видео
#видео #нейронные_сети
Рекуррентная нейронная сеть (RNN) — это тип искусственной нейронной сети (ANN), который используется в Siri Apple и голосовом поиске Google. RNN запоминает прошлые входные данные благодаря внутренней памяти, которая полезна для прогнозирования цен на акции, генерации текста, транскрипций и машинного перевода. Делимся видео, где автор рассказывает про RNN.
👀Смотреть видео
#видео #нейронные_сети
Автоматическая суммаризация текстов
Многие организации имеют огромное количество текстов, которые необходимо прочитать и резюмировать: финансовые отчеты или новостные статьи, научные исследования, патентные заявки, юридические контракты и многое другое. Эти организации заинтересованы в автоматизации этих задач с помощью технологии НЛП. Делимся статьей, где автор рассказывает про автоматическую суммаризацию текстов с помощью трансформеров Hugging Face.
👉Читать статью
#статьи
Многие организации имеют огромное количество текстов, которые необходимо прочитать и резюмировать: финансовые отчеты или новостные статьи, научные исследования, патентные заявки, юридические контракты и многое другое. Эти организации заинтересованы в автоматизации этих задач с помощью технологии НЛП. Делимся статьей, где автор рассказывает про автоматическую суммаризацию текстов с помощью трансформеров Hugging Face.
👉Читать статью
#статьи
Фильтр Винера
Фильтрация Винера обеспечивает оптимальный компромисс между обратной фильтрацией и сглаживанием шума. Данный фильтр одновременно удаляет аддитивный шум и инвертирует размытие. Делимся видео, где автор демонстрирует реализацию фильтра Винера с помощью Python.
👀Смотреть видео
#видео
Фильтрация Винера обеспечивает оптимальный компромисс между обратной фильтрацией и сглаживанием шума. Данный фильтр одновременно удаляет аддитивный шум и инвертирует размытие. Делимся видео, где автор демонстрирует реализацию фильтра Винера с помощью Python.
👀Смотреть видео
#видео
NumPy: Округление чисел
В NumPy существует пять основных способов округления десятичных чисел. trunc() и fix() удаляет десятичные дроби и возвращает число с плавающей запятой. Функция around() округляет число до заданного количества знаков после запятой. Функция floor() округляет десятичное число в меньшую сторону. Функция ceil() округляет десятичное число в большую сторону.
#практика #numpy
В NumPy существует пять основных способов округления десятичных чисел. trunc() и fix() удаляет десятичные дроби и возвращает число с плавающей запятой. Функция around() округляет число до заданного количества знаков после запятой. Функция floor() округляет десятичное число в меньшую сторону. Функция ceil() округляет десятичное число в большую сторону.
#практика #numpy
Обработка изображений с помощью Pillow
Pillow и его предшественник PIL — это оригинальные библиотеки Python для работы с изображениями. Несмотря на то, что существуют другие библиотеки Python для обработки изображений, Pillow остается важным инструментом для понимания и работы с изображениями. Делимся статьей, где автор рассказывает про Pillow.
👉Читать статью
#статьи #библиотеки
Pillow и его предшественник PIL — это оригинальные библиотеки Python для работы с изображениями. Несмотря на то, что существуют другие библиотеки Python для обработки изображений, Pillow остается важным инструментом для понимания и работы с изображениями. Делимся статьей, где автор рассказывает про Pillow.
👉Читать статью
#статьи #библиотеки
GAN
Генеративно-состязательные сети (GAN) — это нейронные сети, которые генерируют материалы, такие как изображения, музыку, речь или текст. Они похожи на то, что производят люди. Благодаря этому видео ты узнаешь, как работают генеративно-состязательные сети.
👀Смотреть видео
#видео #нейронные_сети
Генеративно-состязательные сети (GAN) — это нейронные сети, которые генерируют материалы, такие как изображения, музыку, речь или текст. Они похожи на то, что производят люди. Благодаря этому видео ты узнаешь, как работают генеративно-состязательные сети.
👀Смотреть видео
#видео #нейронные_сети
Поиск объектов на фото
Делимся статьей, где автор рассказывает про поиск объектов на изображении с помощью Python и OpenCV. В качестве изображения может быть использована как Captcha, так и любое другое изображение.
👉Читать статью
#статьи
Делимся статьей, где автор рассказывает про поиск объектов на изображении с помощью Python и OpenCV. В качестве изображения может быть использована как Captcha, так и любое другое изображение.
👉Читать статью
#статьи
NumPy: stack
С помощью stack() можно объединить массивы. Делается это вдоль новой оси, что приведет к их размещению один над другим. Параметр оси указывает индекс новой оси в измерениях результата. Например, если ось = 0, это будет первое измерение, а если ось = -1, это будет последнее измерение.
#практика #numpy
С помощью stack() можно объединить массивы. Делается это вдоль новой оси, что приведет к их размещению один над другим. Параметр оси указывает индекс новой оси в измерениях результата. Например, если ось = 0, это будет первое измерение, а если ось = -1, это будет последнее измерение.
#практика #numpy
Визуализация данных GeoJSON
GeoJSON — это формат для кодирования различных структур географических данных. Делимся статьей, где автор демонстрирует визуализацию данных GeoJSON с помощью библиотеки GeoPandas.
👉Читать статью
#статьи #библиотеки
GeoJSON — это формат для кодирования различных структур географических данных. Делимся статьей, где автор демонстрирует визуализацию данных GeoJSON с помощью библиотеки GeoPandas.
👉Читать статью
#статьи #библиотеки
LSTM
Стандартные рекуррентные нейронные сети (RNN) страдают от кратковременной памяти из-за проблемы исчезающего градиента, которая возникает при работе с более длинными последовательностями данных. К счастью, существуют более продвинутые версии RNN, которые могут сохранять важную информацию из более ранних частей последовательности и передавать ее дальше. Одна из этих версий — это долгая кратковременная память (LSTM). Делимся видео, где автор рассказывает про LSTM.
👀Смотреть видео
#видео #нейронные_сети
Стандартные рекуррентные нейронные сети (RNN) страдают от кратковременной памяти из-за проблемы исчезающего градиента, которая возникает при работе с более длинными последовательностями данных. К счастью, существуют более продвинутые версии RNN, которые могут сохранять важную информацию из более ранних частей последовательности и передавать ее дальше. Одна из этих версий — это долгая кратковременная память (LSTM). Делимся видео, где автор рассказывает про LSTM.
👀Смотреть видео
#видео #нейронные_сети
Управление громкостью звука жестами
Делимся статьей, где автор реализовал управление громкостью звука жестами с помощью OpenCV. Громкость регулируется расстоянием между указательным и большим пальцами. Сигналом для подтверждения является согнутый мизинец. Полный код можно найти на Github автора.
👉Читать статью
#статьи
Делимся статьей, где автор реализовал управление громкостью звука жестами с помощью OpenCV. Громкость регулируется расстоянием между указательным и большим пальцами. Сигналом для подтверждения является согнутый мизинец. Полный код можно найти на Github автора.
👉Читать статью
#статьи
NumPy: unique
Функция unique() используется для поиска уникальных элементов массива. Она возвращает отсортированные уникальные элементы массива. В дополнение к уникальным элементам есть три дополнительных вывода: индексы входного массива, которые дают уникальные значения; индексы уникального массива, которые восстанавливают входной массив; сколько раз каждое уникальное значение появляется во входном массиве. Данное видео демонстрирует работу unique().
👀Смотреть видео
#видео #numpy
Функция unique() используется для поиска уникальных элементов массива. Она возвращает отсортированные уникальные элементы массива. В дополнение к уникальным элементам есть три дополнительных вывода: индексы входного массива, которые дают уникальные значения; индексы уникального массива, которые восстанавливают входной массив; сколько раз каждое уникальное значение появляется во входном массиве. Данное видео демонстрирует работу unique().
👀Смотреть видео
#видео #numpy