Как управлять компьютером с помощью голоса?
В данной статье автор рассказывает, как написал голосового ассистента на Python. Он работает оффлайн и имеет открытый исходный код. В основе – приватность, автономность и гибкость.
👉Читать статью
#статьи
В данной статье автор рассказывает, как написал голосового ассистента на Python. Он работает оффлайн и имеет открытый исходный код. В основе – приватность, автономность и гибкость.
👉Читать статью
#статьи
👍17🔥7
Автоматическая починка багов
В этот раз мы сделаем бота, который поможет тебе искать и исправлять ошибки. Он анализирует traceback, затем ищет место ошибки. Как только ошибка найдена – предлагает и вносит правки. При необходимости можно еще подключить AI.
#практика
В этот раз мы сделаем бота, который поможет тебе искать и исправлять ошибки. Он анализирует traceback, затем ищет место ошибки. Как только ошибка найдена – предлагает и вносит правки. При необходимости можно еще подключить AI.
#практика
👍36🔥3
Pandas: Как пользоваться applymap, apply и map?
Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про работу с Pandas. В этот раз ты узнаешь, как правильно пользоваться applymap, apply и map. В прошлом видео рассказывалось, что это такое.
👀Смотреть видео
#видео
Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про работу с Pandas. В этот раз ты узнаешь, как правильно пользоваться applymap, apply и map. В прошлом видео рассказывалось, что это такое.
👀Смотреть видео
#видео
🔥11👍5
Типичные ошибки автоматизаторов
В данной статье автор собрал самые частые ошибки, которые встречаются во время автоматизации. Особенно полезным материал будет для новичков, которые только начинают свой путь в автоматизации тестирования.
👉Читать статью
#статьи
В данной статье автор собрал самые частые ошибки, которые встречаются во время автоматизации. Особенно полезным материал будет для новичков, которые только начинают свой путь в автоматизации тестирования.
👉Читать статью
#статьи
🔥19👍4
Matplotlib: Тепловые карты
Тепловые карты позволяют визуализировать данные в виде цветной матрицы. В ней каждый цвет соответствует определенному значению. Это полезно при анализе корреляций между переменными, либо если надо отобразить матрицы расстояний/весов. В данной примере создается корреляционная матрица и визуализируется как тепловая карта.
TwoSlopeNorm делает так, что ноль в корреляции становится белым. Таким образом проще разделять положительные и отрицательные связи. Красный цвет используется для отрицательной корреляции, синий для положительной.
#практика
Тепловые карты позволяют визуализировать данные в виде цветной матрицы. В ней каждый цвет соответствует определенному значению. Это полезно при анализе корреляций между переменными, либо если надо отобразить матрицы расстояний/весов. В данной примере создается корреляционная матрица и визуализируется как тепловая карта.
TwoSlopeNorm делает так, что ноль в корреляции становится белым. Таким образом проще разделять положительные и отрицательные связи. Красный цвет используется для отрицательной корреляции, синий для положительной.
#практика
👍3
Нейросети на PyTorch: Применение классов Dataset и Dataloader
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз автор рассказывает, как применяются классы Dataset и Dataloader.
👀Смотреть видео
#видео
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз автор рассказывает, как применяются классы Dataset и Dataloader.
👀Смотреть видео
#видео
🔥2
Как быстро находить ошибки в коде?
SonarQube — это инструмент для автоматического анализа кода, который помогает находить ошибки. Как им пользоваться – узнаешь из этой статьи.
👉Читать статью
#статьи
SonarQube — это инструмент для автоматического анализа кода, который помогает находить ошибки. Как им пользоваться – узнаешь из этой статьи.
👉Читать статью
#статьи
👍23
Matplotlib: Анимации
Анимации особенно полезны для показа динамических изменений данных во времени. В данном примере создается анимированная синусоида, которая движется по фазе. blit=True ускоряет отрисовку, перерисовывая только измененные части. PillowWriter экспортирует анимацию в .gif без применения сторонних библиотек.
#практика
Анимации особенно полезны для показа динамических изменений данных во времени. В данном примере создается анимированная синусоида, которая движется по фазе. blit=True ускоряет отрисовку, перерисовывая только измененные части. PillowWriter экспортирует анимацию в .gif без применения сторонних библиотек.
#практика
👍27
Нейросети на PyTorch: Классификация изображений цифр БД MNIST
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз продемонстрирована реализация обучения нейронной сети классификации изображений цифр БД MNIST. MNIST – это датасет рукописных цифр. Каждое изображение формата 28x28 пикселей.
👀Смотреть видео
#видео
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз продемонстрирована реализация обучения нейронной сети классификации изображений цифр БД MNIST. MNIST – это датасет рукописных цифр. Каждое изображение формата 28x28 пикселей.
👀Смотреть видео
#видео
🔥9
Разработка браузерного расширения
Делимся статьей, где автор делится опытом создания браузерного расширения. В результате ты узнаешь, как можно за две недели пройти путь от прототипа до публикации в Chrome Web Store и Firefox Add-ons.
👉Читать статью
#статьи
Делимся статьей, где автор делится опытом создания браузерного расширения. В результате ты узнаешь, как можно за две недели пройти путь от прототипа до публикации в Chrome Web Store и Firefox Add-ons.
👉Читать статью
#статьи
🔥8
Matplotlib: Кастомные стили
Вместо того, чтобы вручную настраивать цвета, шрифты и размеры в каждом графике, можно создать свой файл стиля. Он называется .mplstyle. Это особенно удобно, если нужно поддерживать единый фирменный стиль для всех визуализаций.
#практика
Вместо того, чтобы вручную настраивать цвета, шрифты и размеры в каждом графике, можно создать свой файл стиля. Он называется .mplstyle. Это особенно удобно, если нужно поддерживать единый фирменный стиль для всех визуализаций.
#практика
👍12
Нейросети на PyTorch: Трансформации transform
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз продемонстрировано использование класса ImageFolder. Он нужен для форматирования датасета выборки изображений определенной структуры.
👀Смотреть видео
#видео
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз продемонстрировано использование класса ImageFolder. Он нужен для форматирования датасета выборки изображений определенной структуры.
👀Смотреть видео
#видео
🔥15
Фундаментальные шаблоны проектирования
Благодаря данной статье ты познакомишься с основными шаблонами проектирования. К ним относятся: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод.
👉Читать статью
#статьи
Благодаря данной статье ты познакомишься с основными шаблонами проектирования. К ним относятся: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод.
👉Читать статью
#статьи
👍17
Matplotlib: Трехмерные графики
Помимо двумерных графиков, matplotlib позволяет делать 3D-графики благодаря специальному модулю. В данном примере реализованы 3 основных 3D-графика: поверхность, проволочная модель и облако точек.
projection='3d' в add_subplot включает трёхмерный режим. plot_surface делает плотную поверхность с плавной окраской по значению Z. plot_wireframe отрисовывает сетку без заливки.
#практика
Помимо двумерных графиков, matplotlib позволяет делать 3D-графики благодаря специальному модулю. В данном примере реализованы 3 основных 3D-графика: поверхность, проволочная модель и облако точек.
projection='3d' в add_subplot включает трёхмерный режим. plot_surface делает плотную поверхность с плавной окраской по значению Z. plot_wireframe отрисовывает сетку без заливки.
#практика
🔥19👍2