در FlaskCon 2020 ارائه دهید!
فلسک‌کان، رویدادی کاملا جامعه‌محور و رایگان است که به صورت کاملا آنلاین برگزار خواهد شد.
تاریخ برگزاری رویداد: 2020/06/26 (۱۳۹۹/۰۴/۰۶)
تا تاریخ 2020/06/01 (۱۳۹۹/۰۳/۱۲) می‌توانید مقالات خود را جهت بازبینی توسط تیم برگزاری ارسال نمایید.
برای اطلاعات بیشتر از آدرس زیر بازدید کنید:
https://flaskcon.com
فلسک‌کان، رویدادی کاملا جامعه‌محور و رایگان است که به صورت کاملا آنلاین برگزار خواهد شد.
تاریخ برگزاری رویداد: 2020/06/26 (۱۳۹۹/۰۴/۰۶)
تا تاریخ 2020/06/01 (۱۳۹۹/۰۳/۱۲) می‌توانید مقالات خود را جهت بازبینی توسط تیم برگزاری ارسال نمایید.
برای اطلاعات بیشتر از آدرس زیر بازدید کنید:
https://flaskcon.com
flaskcon.com
FlaskCon 2023
A conference for the users of Flask.
کوئیز برق مخابرات
در یک سیگنال تصادفی متوسط سیگنال برابر با چیست؟
در یک سیگنال تصادفی متوسط سیگنال برابر با چیست؟
Final Results
35%
مولفه DC سیگنال
23%
توان DC سیگنال
16%
توان ac سیگنال
26%
توان متوسط سیگنال
تاحالا شده برای تولید فایل های
و مجبور بشید کل پروژه رو دوباره توی یه virtualEnv دیگه راه اندازی کنید ؟
خب راه حل خیلی ساده تر اینه ک از پکیج
@raspberry_python
requirements.txt هاتون دچار مشکل شده باشید ؟و مجبور بشید کل پروژه رو دوباره توی یه virtualEnv دیگه راه اندازی کنید ؟
خب راه حل خیلی ساده تر اینه ک از پکیج
pipreqs استفاده کنید pip install pipreqs
pipreqs /home/project/location
@raspberry_python
آموزش دوره سایت کورسرا
Introduction to Deep Learning and Neural Networks with Keras
1- Introduction to Deep Learning
2- Neurons and Neural Networks
3- Artificial Neural Networks
4- Gradient Descent
5- Backpropagation
6- Vanishing Gradient
7 Activation Functions
8 Deep Learning Libraries
9 Regression Models with Keras
10 Classification Models with Keras
11 Shallow Versus Deep Neural Networks
12 Convolutional Neural Networks
13 Recurrent Neural Networks
14 Autoencoders
15 Summary
@raspberry_python
Introduction to Deep Learning and Neural Networks with Keras
1- Introduction to Deep Learning
2- Neurons and Neural Networks
3- Artificial Neural Networks
4- Gradient Descent
5- Backpropagation
6- Vanishing Gradient
7 Activation Functions
8 Deep Learning Libraries
9 Regression Models with Keras
10 Classification Models with Keras
11 Shallow Versus Deep Neural Networks
12 Convolutional Neural Networks
13 Recurrent Neural Networks
14 Autoencoders
15 Summary
@raspberry_python
Telegram
DLeX: AI Python
آموزش کورسرا
Introduction to Deep Learning and Neural Networks with Keras
1- Introduction to Deep Learning
#فیلم #یادگیری_عمیق #منابع #شبکه_عصبی #کلاس_آموزشی #پایتون #کورسرا
#Python #DeepLearning #NeuralNetwork #Coursera
❇️ @AI_Python
Introduction to Deep Learning and Neural Networks with Keras
1- Introduction to Deep Learning
#فیلم #یادگیری_عمیق #منابع #شبکه_عصبی #کلاس_آموزشی #پایتون #کورسرا
#Python #DeepLearning #NeuralNetwork #Coursera
❇️ @AI_Python
Python Machine Learning: Machine Learning And Deep Learning From Scratch Illustrated With Python, Scikit-Learn, Keras, Theano And Tensorflow
یادگیری ماشین با پایتون
⭐️ 2020
🟢 @raspberry_python
یادگیری ماشین با پایتون
⭐️ 2020
🟢 @raspberry_python
Moubachir_Madani_Fadoul_Python_Machine_Learning_Machine_Learning.pdf
1.3 MB
Python Machine Learning: Machine Learning And Deep Learning From Scratch Illustrated With Python, Scikit-Learn, Keras, Theano And Tensorflow
یادگیری ماشین با پایتون
⭐️ 2020
🟢 @raspberry_python
یادگیری ماشین با پایتون
⭐️ 2020
🟢 @raspberry_python
Python WebApp: Learn how to serve a Machine Learning Model predicting car prices
⭐️ 2020
🟢 @raspberry_python
⭐️ 2020
🟢 @raspberry_python
Maignan,_Nicolas_Python_WebApp_Learn_how_to_serve_a_Machine_Learning.pdf
1.7 MB
Python WebApp: Learn how to serve a Machine Learning Model predicting car prices
⭐️ 2020
🟢 @raspberry_python
⭐️ 2020
🟢 @raspberry_python
کتاب web scraping
Website Scraping with Python
Using BeautifulSoup and Scrapy
- وب اسکرپینگ یا استخراج داده از وب یکی از فیلد های جدیدی است که این روز ها صاحبان کسب و کار های جدید اینترنتی به دنبال آن هستند.این فیلد مورد علاقه متخصصین داده کاوی است.
@raspberry_python
Website Scraping with Python
Using BeautifulSoup and Scrapy
- وب اسکرپینگ یا استخراج داده از وب یکی از فیلد های جدیدی است که این روز ها صاحبان کسب و کار های جدید اینترنتی به دنبال آن هستند.این فیلد مورد علاقه متخصصین داده کاوی است.
@raspberry_python