About Python [ru]
6.36K subscribers
314 photos
1 video
1.64K links
Все о Python: алгоритмы, паттерны проектирования, задачи, нейронные сети

Канал на бирже - https://telega.in/c/python_tesst

По вопросам рекламы или разработки: @g_abashkin
Download Telegram
​​🛡Как сделать Flask-приложение неуязвимым: полное руководство по защите от хакерских атак

В этом руководстве мы собрали самые важные советы по защите ваших Flask-приложений от потенциальных брешей, включая способы реализации CSRF-защиты.

Читать...
​​ Цепи Маркова: генерирование читабельной бессмыслицы за 20 строк на Python

В этой статье научимся генерировать осмысленные, но в то же время абсурдные фразы и предложения с помощью цепи Маркова.

Читать...
​​🌳Дерево решений (CART). От теоретических основ до продвинутых техник и реализации с нуля на Python

В этой статье вы узнаете о том, как проводится процесс обрезки деревьев для улучшения их обобщающей способности.

Читать...
​​💻Универсальные типы в python

В этой статье я рассмотрю различные примеры использования универсальных типов, а также постараюсь доступно описать в чем разница между инвариантностью, ковариантностью и контравариантностью.

Читать...
​​🤔Как перезапускать PySpark-приложение и зачем это может понадобиться

В этой статье я поделюсь способом, с помощью которого можно снизить потребление ресурсов кластера за счёт перезапуска PySpark-приложений между выполняемыми Spark-задачами, и расскажу, как это делать правильно.

Читать...
​​👾Введение в нейросети: что, зачем и как?

В этой статье вы узнаете основы работы нейронных сетей, процесс прямого и обратного распространения ошибки, роль функций активации, применение нейронных сетей для распознавания цифр на изображениях, использование библиотеки numpy для реализации нейронной сети на Python, подготовку данных для обучения, оптимизацию параметров обучения и оценку точности работы нейронной сети.

Читать...
​​👤Propensity score matching: как оценивать маркетинговые кампании, если невозможно провести A/B тесты

В этой статье я расскажу, как оценивать маркетинговые кампании, если провести A/B-тесты нельзя.

Читать...
​​💾Синтетическое генерирование данных (SMOTE)

В этой статье вы узнаете о методе синтетического генерирования данных с использованием алгоритма SMOTE, который помогает решать проблему несбалансированных классов в обучающих данных.

Читать...
​​🧐Разница между pool.map и pool.map_async в Python

В этой статье автор расскажет о различии между методами pool.map и pool.map_async модуля multiprocessing.Pool в Python, их особенностях и примерах использования.

Читать...
Научитесь эффективно использовать нейросети в своей работе. Приглашаем на бесплатный мини-курс Skillbox «Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней». Окунитесь в сферу IT и решите, какая специальность вам ближе.

🎁 Регистрация по ссылке: https://epic.st/5qhiM_?erid=2VtzqxNWRzf

Чем займётесь на мини-курсе? Узнаете, где востребована наука о данных, и разберётесь в различиях её основных направлений. Освоите азы главного языка Data Science — Python, а также визуализируете с помощью него данные. Изучите базовые конструкции языка SQL и наконец поймёте, как же работают нейросети.

В знакомстве с профессиями вас будет сопровождать Анастасия Борнева — руководитель направления по исследованию данных в «Сбере». В финале мини-курса в прямом эфире она разберёт практические задания и ответит на все вопросы.

🎉 Все участники получат крутые бонусы и подарки!

Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
​​✍️ Как написать отличную документацию: 2 впечатляющих примера с открытым исходным кодом

В этой статье мы рассмотрим два open-source проекта с образцовой документацией, на которые стоит равняться каждому разработчику.

Читать...
​​🥷Модули multiprocessing и threading в Python

В этой статье автор расскажет о модулях multiprocessing и threading в Python, которые позволяют работать с многопроцессорным и многопоточным программированием.

Читать...
​​🤖Теоретические основы всех популярных алгоритмов машинного обучения и их реализация с нуля на Python

В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею.

Читать...
​​🧠Лучшие бесплатные курсы и ресурсы для изучения машинного обучения

В этой статье я собрал огромную коллекцию курсов, книг, и ресурсов для всех, кто любит и изучает машинное обучение.

Читать...
About Python [ru] pinned Deleted message
​​⚡️Максимизируем продуктивность: Создание ИИ-секретаря с Whisper и ChatGPT

В этой статье я поделюсь опытом использования Whisper и ChatGPT для создания ИИ‑секретаря, способного оптимизировать хранение и обработку корпоративных созвонов.

Читать...
​​🗣NTW3 Объяснение Примера

В статье подробно объясняется большинство моментов и приннципов работы NTW3.

Читать...
​​🐚Основы метаклассов в Python: Простое понимание с примерами

В этой статье я постараюсь максимально просто объяснить, что такое метаклассы, и где они используются.

Читать...
​​💻Интеграция Grist и Metabase

В этой статье расскажу, какие сервисы мы используем, какие хитрости придумали для работы с ними и как вся система работает вместе.

Читать...
​​🚀Быстрый запуск pet-проекта на Python и PostgreSQL

В этой статье вы узнаете, как быстро запустить пет-проект на Python и PostgreSQL, используя Amvera Cloud для ускорения процесса развертывания.

Читать...