#питон — Public Fediverse posts

Правильная агентская архитектура в 2026 г. Часть 1. Долговременное состояние (durable state): ход, шаг, событие

Практическое пособие по устройству production-ready агента. Часть 1. Долговременное состояние (durable state): ход, шаг, событие

https://habr.com/ru/articles/1028290/

#ml #ai #машинное+обучение #ии #ииагенты #иимодель #ии_чатбот #ии_и_машинное_обучение #питон

Python: с чего начинать, где брать знания и как не бросить после первых трудностей — интервью с Алексеем Голобурдиным

Python любят за «плавный вход» и огромную экосистему. Но вокруг него было много мифов: от «Питон медленный» до «джунам не пробиться без накрутки опыта». В этом интервью я - Александр, автор (телеграм-канала « Shulepov Code »), поговорил с Алексеем Голобурдиным – автором книги «Типизированный Питон», основателем канала на Ютубе « Диджитализируй » (170k+ подписчиков) и практиком, совмещающим продуктовую разработку, обучение и эксперименты с БЯМ (LLM) и ИИ-агентами. В разговоре затронуты: устройство Питона и СиПитона (CPython), роль ПЭП8 (PEP8), корректный подход к изучению Питона с нуля, а также ситуации, в которых нейросети действительно помогают, и случаи, когда они формируют лишь иллюзию обучения.

https://habr.com/ru/articles/1019068/

#Python #Питон #изучение_Python #Python_разработчик #PEP_8 #Django #FastAPI #нейросети_Python #ИИ_агенты #обучение_программированию

Python Standard Library для спортивного программирования

Стандартная библиотека Python содержит множество инструментов, которые значительно упрощают решение задач спортивного программирования, но многие из них остаются незамеченными начинающими участниками. В статье собран краткий конспект по наиболее полезным модулям и функциям стандартной библиотеки с небольшими примерами.

https://habr.com/ru/articles/1010290/

#спортивное_программирование #питон #python #pypy #standard_library #стандартная_библиотека #стандартная_библиотека_python #icpc #codeforces #topcoder

Python Standard Library для спортивного программирования

Стандартная библиотека Python содержит множество инструментов, которые значительно упрощают решение задач спортивного программирования, но многие из них остаются незамеченными начинающими участниками. В статье собран краткий конспект по наиболее полезным модулям и функциям стандартной библиотеки с небольшими примерами.

https://habr.com/ru/articles/1010290/

#спортивное_программирование #питон #python #pypy #standard_library #стандартная_библиотека #стандартная_библиотека_python #icpc #codeforces #topcoder

Python Standard Library для спортивного программирования

Стандартная библиотека Python содержит множество инструментов, которые значительно упрощают решение задач спортивного программирования, но многие из них остаются незамеченными начинающими участниками. В статье собран краткий конспект по наиболее полезным модулям и функциям стандартной библиотеки с небольшими примерами.

https://habr.com/ru/articles/1010290/

#спортивное_программирование #питон #python #pypy #standard_library #стандартная_библиотека #стандартная_библиотека_python #icpc #codeforces #topcoder

Python Standard Library для спортивного программирования

Стандартная библиотека Python содержит множество инструментов, которые значительно упрощают решение задач спортивного программирования, но многие из них остаются незамеченными начинающими участниками. В статье собран краткий конспект по наиболее полезным модулям и функциям стандартной библиотеки с небольшими примерами.

https://habr.com/ru/articles/1010290/

#спортивное_программирование #питон #python #pypy #standard_library #стандартная_библиотека #стандартная_библиотека_python #icpc #codeforces #topcoder

Первые мысли питониста о Си на примере игры «камень-ножницы-бумага»

Привет, Хабр! Недавно я задумался: Python — не единственный инструмент, которым я хочу оперировать в своих инструментах. Python, понятно, легко освоить и он применяется везде, но язык-то не идеальный! Ресурсов требует много, да и время выполнения не ахти, а учитывая нынешние темные времена... Мне нужно что-то получше. В общем, тут я вздумал попробовать Си.

https://habr.com/ru/articles/1002612/

#рандом #си #python #питон #новичкам #история_it #каменьножницыбумага

Первые мысли питониста о Си на примере игры «камень-ножницы-бумага»

Привет, Хабр! Недавно я задумался: Python — не единственный инструмент, которым я хочу оперировать в своих инструментах. Python, понятно, легко освоить и он применяется везде, но язык-то не идеальный! Ресурсов требует много, да и время выполнения не ахти, а учитывая нынешние темные времена... Мне нужно что-то получше. В общем, тут я вздумал попробовать Си.

https://habr.com/ru/articles/1002612/

#рандом #си #python #питон #новичкам #история_it #каменьножницыбумага

Первые мысли питониста о Си на примере игры «камень-ножницы-бумага»

Привет, Хабр! Недавно я задумался: Python — не единственный инструмент, которым я хочу оперировать в своих инструментах. Python, понятно, легко освоить и он применяется везде, но язык-то не идеальный! Ресурсов требует много, да и время выполнения не ахти, а учитывая нынешние темные времена... Мне нужно что-то получше. В общем, тут я вздумал попробовать Си.

https://habr.com/ru/articles/1002612/

#рандом #си #python #питон #новичкам #история_it #каменьножницыбумага

Первые мысли питониста о Си на примере игры «камень-ножницы-бумага»

Привет, Хабр! Недавно я задумался: Python — не единственный инструмент, которым я хочу оперировать в своих инструментах. Python, понятно, легко освоить и он применяется везде, но язык-то не идеальный! Ресурсов требует много, да и время выполнения не ахти, а учитывая нынешние темные времена... Мне нужно что-то получше. В общем, тут я вздумал попробовать Си.

https://habr.com/ru/articles/1002612/

#рандом #си #python #питон #новичкам #история_it #каменьножницыбумага

Окончательно разбираем списки в питоне

Какая структура данных стоит за list ? Как быстро отрабатывает операция append ? Эти вопросы часто задают на собеседованиях, и чтобы на них отвечать, нужно понимать, как список работает под капотом. В этой статье разберём, как же устроен список в питоне, копнём на уровень CPython и позапускаем код. После прочтения вы будете знать о списках больше, чем ваши коллеги. Разобраться в списках

https://habr.com/ru/articles/989942/

#python #подготовка_к_собеседованию #бэкенд #списки #типы_данных #типы_данных_в_python #структуры_данных #динамический_массив #массивы #питон

[Перевод] Параметры Python, которые должен знать питонист

Есть числа, которые полезно знать программистам на Python. Насколько быстро добавляется элемент в список? Как насчет открытия файла? Это занимает меньше миллисекунды? Если ваш алгоритм зависит от производительности, какую структуру данных вы должны использовать? Сколько памяти занимает число с плавающей запятой, один символ или пустая строка? Насколько быстр FastAPI по сравнению с Django? Это перевод недавней работы Michael Kennedy с подробными пояснениями для начинающих питонистов, которых нет у автора.

https://habr.com/ru/articles/982432/

#питон #списки #память #оптимизация #время_выполнения

Дистрибутивные схемы, ч.2

Борис Цирлин Продолжается рассмотрение класса дистрибутивных схем - подкласса схем, не зависящих от скорости, начатое в ч.1 . Этот подкласс является промежуточным между параллельно-последовательным, рассмотренным в упомянутой статье и полумодулярными схемами которым посвящена статья "Полумодулярные схемы" Все эти подклассы были описаны в книге "Автоматное управление асинхронными процессами в ЭВМ и дискретных системах, вышедшей под редакцией В.И.Варшавского в 1986 г. из которой и здесь заимствуются их формальные определения. Подсчитано количество дистрибутивных схем, состоящих из двух и трех элементов. Определены и подсчитаны неизоморфные схемы этого подкласса.

https://habr.com/ru/articles/980506/

#схемотехника #схема #питон

Я взломал поэзию Маяковского с помощью Python

Как "Про это" стало первой киберпоэмой. Стихотворение, которое впервые в истории использовало фотоколлаж, разбивку строк по принципу «лесенки» и типографские эксперименты, напоминающие современные веб-дизайн?

https://habr.com/ru/articles/965962/

#левенштейн #питон #рифма #исследование #чтение #поэзия #текст #проза

DIY Observability для автотестов, используя Pytest, ClickHouse и Grafana

Всем привет! Меня зовут Андрей, я инженер по автоматизации тестирования в команде Озон Банка, занимающейся разработкой и поддержанием инструментов тестирования, которыми пользуется весь банк. Сегодня я хотел бы поделиться опытом сбора технических метрик pytest и их анализа в целях выявления узких мест и ускорения выполнения тестов.

https://habr.com/ru/companies/ozonbank/articles/956834/

#pytest #python #testing #тестирование #тесты #testing_tools #metrics #grafana #питон #метрики_тестирования

Автоматизируем подготовку промтов для GPT: Python-функция для детального описания DataFrame

Привет, меня зовут Виталий. Автор телеграмм канала " Детектив данных " про смену профессии и мой вкат в "аналитику" после 30 лет. И да, я уже наверное года полтора использую помощь нейросети при написании кода на Питоне. Следствие установило , что для получения качественного ответа часто приходится потратить довольно много времени на описание таблицы, где какой тип данных, примеры, формат, количество nan значений, диапазон дат и прочие нюансы. Будто при допросе вместо описания преступника, следователь внимательно изучает все родинки у допрашиваемого лица. И у адвоката. В качестве жертвы у нас рабочее время, которое можно потратить на описание задачи. В какой то момент я подумал, а почему бы не сделать универсальную функцию которая будет собирать эту информацию за меня, и сразу писать какой нибудь универсальный промт, потому что, до кучи мне и его лень писать. В общем вашему вниманию предлагаю эту функцию. Всё что нужно, это вставить код в ячейку, и в следующей команде указать ваш датафрейм. Принт выведет вам готовый промт с описанием вашей таблицы, расскажет тип данных каждого столбца, покажет примеры значений, диапазоны и количество пропусков, а заодно проверит датафрейм на дубликаты. Смотрим функцию, сохраняем

https://habr.com/ru/articles/945786/

#питон #python #анализ_данных #автоматизация #эффективность #промптинжиниринг #пандас #датафреймы #улики

Игровая экономика: на стыке геймдизайна и кода

Несмотря на сложности, стоящие на пути инди, тысячи талантливых разработчиков и команд продолжают запускать новые игровые проекты. Часто один человек выполняет сразу несколько ролей. Трудно представить себе, чтобы в большой компании геймдизайнер и программист были одним лицом. Но в инди - это реальность. В этой статье я поделюсь опытом пересечения игровой и программной логики, который помогает геймдизайнерам развиваться и лучше понимать как их идеи и документы будут реализованы на практике.

https://habr.com/ru/articles/936058/

#renpy #геймдизайн #геймдизайн_обучение #разработка_игр #индиигры #индиразработка #питон #python #игровая_экономика #ролевые_игры

Wan 2.1: генерация видео по тексту на практике

В этой статье расскажу, как я решил поэкспериментировать с библиотекой Wan 2.1 — моделью для генерации коротких видео по текстовым описаниям. Несмотря на открытость проекта и наличие моделей с 1.3 B и 14 B параметров, в публичных статьях практически не описано, как они работают на практике: что реально влияет на скорость, какие параметры важны и что происходит на разных GPU.

https://habr.com/ru/companies/raft/articles/934580/

#генерация #видео #текст_в_видео #искусственный_интеллект #питон

Фундаментальные шаблоны проектирования на Python

Разбор самых фундаментальных шаблонов проектирования на языке программирования python: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод.

https://habr.com/ru/articles/930094/

#шаблоны_проектирования #паттерны_проектирования #python #питон #design_patterns #наблюдатель #декоратор #фасад #фабрика #адаптер

Фундаментальные шаблоны проектирования на Python

Разбор самых фундаментальных шаблонов проектирования на языке программирования python: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод.

https://habr.com/ru/articles/930094/

#шаблоны_проектирования #паттерны_проектирования #python #питон #design_patterns #наблюдатель #декоратор #фасад #фабрика #адаптер

Фундаментальные шаблоны проектирования на Python

Разбор самых фундаментальных шаблонов проектирования на языке программирования python: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод.

https://habr.com/ru/articles/930094/

#шаблоны_проектирования #паттерны_проектирования #python #питон #design_patterns #наблюдатель #декоратор #фасад #фабрика #адаптер

Фундаментальные шаблоны проектирования на Python

Разбор самых фундаментальных шаблонов проектирования на языке программирования python: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод.

https://habr.com/ru/articles/930094/

#шаблоны_проектирования #паттерны_проектирования #python #питон #design_patterns #наблюдатель #декоратор #фасад #фабрика #адаптер

Милливольтметр на экране ПК: простое решение

Небольшая история с описанием параметров недорогой платы с алиэкспресс и изготовлением на ее базе прибора для измерения напряжений (милливольтметра) с выводом результатов на экран компьютера.

https://habr.com/ru/articles/924936/

#АЦП #алиэкспресс #питон #qt6 #python #stm32

Милливольтметр на экране ПК: простое решение

Небольшая история с описанием параметров недорогой платы с алиэкспресс и изготовлением на ее базе прибора для измерения напряжений (милливольтметра) с выводом результатов на экран компьютера.

https://habr.com/ru/articles/924936/

#АЦП #алиэкспресс #питон #qt6 #python #stm32

Милливольтметр на экране ПК: простое решение

Небольшая история с описанием параметров недорогой платы с алиэкспресс и изготовлением на ее базе прибора для измерения напряжений (милливольтметра) с выводом результатов на экран компьютера.

https://habr.com/ru/articles/924936/

#АЦП #алиэкспресс #питон #qt6 #python #stm32

Милливольтметр на экране ПК: простое решение

Небольшая история с описанием параметров недорогой платы с алиэкспресс и изготовлением на ее базе прибора для измерения напряжений (милливольтметра) с выводом результатов на экран компьютера.

https://habr.com/ru/articles/924936/

#АЦП #алиэкспресс #питон #qt6 #python #stm32

Отправляем себе сообщения в телеграмм через питон. Как это может быть полезно в работе аналитика?

С помощью Python мы научимся отправлять себе сообщения в Telegram от имени нашего собственного бота. Причём это будут не просто сообщения, а уведомления с информацией о времени загрузки отчёта и ещё и с графиком для анализа. Пошагово разберём, как это сделать, обсудим, зачем это нужно и какие возможности для улучшения есть.

https://habr.com/ru/articles/920892/

#телеграм_бот #аналитика #питон #визуализация #график #инфографика #автоматизация

Пишем персонального AI-ассистента на Python

Современные голосовые помощники это мощные приложения, сочетающие обработку речи, машинное обучение и интеграцию с внешними API. В этой статье мы разберём, как создать базовый проект персонального ассистента на Python, используя библиотеки whisper, webrtcvad, gTTS и другие. Наш ассистент будет: слушать микрофон; определять начало и конец речи с помощью VAD (Voice Activity Detection); преобразовывать речь в текст через модель Whisper; отправлять запросы на локальный LLM для генерации ответа; читать ответ вслух с помощью gTTS; начинать/останавливать запись по нажатию клавиши. Проект может служить как началом для экспериментов, так и для прототипирования реальных решений.

https://habr.com/ru/articles/919720/

#Python #Питон #Голосовой_ассистент #Распознавание_речи #Text_To_Speech #voice_assistant

Псевдослучайный рандом в Python

В этой статье хочу рассказать про нерандомность модуля random в стандартной библиотеке Python. С точки зрения криптографии и математики числа, генерируемые этим модулем, случайные лишь на вид — они порождаются детерминированным алгоритмом, что делает их псевдослучайными. Рассмотрим, как устроен генератор на основе алгоритма Mersenne Twister (MT19937), почему его выходы «нерандомны» в формальном смысле и какие практические следствия это имеет. написано для новичков и плохо посвященных в тему людей…

https://habr.com/ru/articles/907930/

#random #random_number_generator #псевдослучайные_числа #питон #рандом

Как мы искали должников при помощи Pandas

Петербургский Фонд капитального ремонта опубликовал документы, в которых указана задолженность за каждую квартиру в городе по итогам 2024 года. Мы изучили эти файлы, чтобы ответить на вопрос: где и почему хуже всего платят за ремонт в своём доме. Я занимаюсь анализом данных и дата-журналистикой в газете "Деловой Петербург". Расскажу о том, как объединяли информацию из множества локальных html-таблиц и приведу примеры кода на "Питоне".

https://habr.com/ru/articles/891704/

#pandas #урбанистика #питон #петербург #города #sql

Пишем отложенные сообщения для ВК на питоне

Данная проблема возникла у меня, когда мне нужно было уехать загород на несколько недель, при этом во время отъезда нужно было отправить сообщение в ВК, а доступа в интернет я не имел бы. Поискав информацию в интернете, я ничего не смог найти про отложенные сообщения в ВК, поэтому у меня остался только один вариант - придумать как реализовать свои отложенные сообщения для ВК.

https://habr.com/ru/articles/890280/

#вк #питон #программирование #отложенные_сообщения

Детективная история с дебагом проблем C-уровня в python

Привет! Меня зовут Иван Кравцов, я инженер в команде автоматической модерации Авито . В этой статье расскажу приключенческую и немного детективную историю дебага проблем С-уровня в python.

https://habr.com/ru/companies/avito/articles/887786/

#кейс #баги #дебаг #python #питон

AWS выпустила мультиагентную платформу искусственного интеллекта со 100% открытым исходным кодом

Multi-Agent Orchestrator — гибкая и мощная платформа для управления несколькими AI-агентами и обработки сложных разговоров. GitHub Repo - https://github.com/awslabs/multi-agent-orchestrator

https://habr.com/ru/articles/862484/

#aiагенты #Ai_чатбот #питон #AWS #aws_lambda #aws_amazon

Краткий гайд для самых маленьких по Tensor Flow

TensorFlow — один из самых мощных и популярных фреймворков для машинного обучения, разработанный компанией Google Brain в 2015 году. Пока старички-студенты активно практикуются в самых сложных задачах машинного обучения, новички еще практикуются с освоением практики обучения на TF. Поэтому мы подготовили гайд с основными концептами этого незаменимого для ML-инженера фреймворка.

https://habr.com/ru/articles/855410/

#tensorflow #Гайд #машинное_обучение #нейросети #фреймворки #питон

Тёмная сторона LLM: Исследование уязвимостей ПО и сетевых атак. The Bad

Большие языковые модели получают большую популярность с каждым годом, они значительно упрощают нашу жизнь. Разумеется, они не остались без внимания хакеров. Проведя исследование и ориентируясь на статью , мы убедились в том, что LLM для проведения атак используются практически на каждом уровне сетевой модели OSI.

https://habr.com/ru/articles/846572/

#llama 2 #gigachat #информационная_безопасность #хакерство #питон #pass #пароли

[Перевод] Ускорили диффузионку в несколько раз? – о новой модели ImagineFlash от Meta

Важно, что в переводе статьи мы опустили некоторые математические подробности. Мы обобщили математические выражения текстом. Курсивом выделены комментарии, чтобы новичкам было проще читать, а выделенный уровень подготовки оправдывал себя и под статьей не пришлось ставить графу “сложно”. Чтобы статья не вышла слишком большой, приводится ее основная часть с методом. Мы приводим краткий вариант перевода ресерча от Meta. Внутри оригинала можно ознакомиться с результатами работы. И конкретными метриками в таблицах. Вся статья сохраняет письмо от первого лица.

https://habr.com/ru/articles/838160/

#Питон #Математика #Ускорение_нейросети #научные_публикации #перевод_статей #технология_ускорения #дистилляция #SLR #шум #диффузионные_модели

[Перевод] Ускорили диффузионку в несколько раз? – о новой модели ImagineFlash от Meta

Важно, что в переводе статьи мы опустили некоторые математические подробности. Мы обобщили математические выражения текстом. Курсивом выделены комментарии, чтобы новичкам было проще читать, а выделенный уровень подготовки оправдывал себя и под статьей не пришлось ставить графу “сложно”. Чтобы статья не вышла слишком большой, приводится ее основная часть с методом. Мы приводим краткий вариант перевода ресерча от Meta. Внутри оригинала можно ознакомиться с результатами работы. И конкретными метриками в таблицах. Вся статья сохраняет письмо от первого лица.

https://habr.com/ru/articles/838160/

#Питон #Математика #Ускорение_нейросети #научные_публикации #перевод_статей #технология_ускорения #дистилляция #SLR #шум #диффузионные_модели

[Перевод] Ускорили диффузионку в несколько раз? – о новой модели ImagineFlash от Meta

Важно, что в переводе статьи мы опустили некоторые математические подробности. Мы обобщили математические выражения текстом. Курсивом выделены комментарии, чтобы новичкам было проще читать, а выделенный уровень подготовки оправдывал себя и под статьей не пришлось ставить графу “сложно”. Чтобы статья не вышла слишком большой, приводится ее основная часть с методом. Мы приводим краткий вариант перевода ресерча от Meta. Внутри оригинала можно ознакомиться с результатами работы. И конкретными метриками в таблицах. Вся статья сохраняет письмо от первого лица.

https://habr.com/ru/articles/838160/

#Питон #Математика #Ускорение_нейросети #научные_публикации #перевод_статей #технология_ускорения #дистилляция #SLR #шум #диффузионные_модели

Матрица Вандермонда

Александр Теофил Вандермонд (28 февраля 1735 - 1 января 1796) - французский музыкант и математик, известный благодаря своей работе в области высшей алгебры. Главным увлечением Вандермонда длительное время была лишь музыка, но к 35-ти годам юный ученый обратился к математике. Первым делом он провел исследование симметрических функций и решения круговых полиномов, после чего выпустил три статьи: про задачу о ходе коня, про комбинаторику и про основы теории детерминантов. В честь Александра Теофила был назван специальный класс матриц - матрицы Вандермонда , о котором пойдет речь в данной статье. [1]

https://habr.com/ru/articles/836738/

#математика #матрица #интерполяция #питон #алгоритмы #python #математика_и_программирование

Использование численного метода Монте-Карло для вычисления многомерных интегралов

Еще в 1940-х годах, Джон фон Нейман и Станислав Улам изобрели моделирование Монте-Карло или численный метод Монте-Карло. Они назвали его в честь известного места азартных игр в Монако, поскольку этот метод имеет те же случайные характеристики, что и игра в рулетку. Методы Монте-Карло представляют собой широкий класс вычислительных алгоритмов, которые полагаются на повторяющуюся случайную выборку для получения численных результатов. Основная концепция заключается в использовании случайности для решения проблем, которые в принципе могут быть детерминированными. Численный метод Монте-Карло использует три класса задач, такие как оптимизация, численное интегрирование и генерация результатов на основе распределения вероятностей. Метод Монте-Карло используется в реальной жизни, например, в задачах, связанных с физикой, создании искусственного интеллекта, прогнозировании погоды и так далее, а также имеет огромное применение в финансах, где числовой метод Монте-Карло используется для расчёта стоимости акций, прогнозировании продаж, управления проектами и многого другого. [1] Основное преимущество использования Монте-Карло заключается в том, что этот метод обеспечивает множество возможных результатов и вероятность каждого из большого пула случайных выборок данных, однако, метод зависит от предположений, и это иногда может быть сложной задачей. Некоторые другие преимущества Монте‑Карло: он изучает поведение системы без её построения, обеспечивает в целом точные результаты, по сравнению с аналитическими моделями, помогает обнаружить неожиданное явление и поведение системы, а также выполнить анализ «что, если». [2]

https://habr.com/ru/articles/835870/

#МонтеКарло #Интегралы #Python #Математика #математика_и_программирование #питон

[Перевод] Основные команды Pip для разработчиков Python

Pip, система управления пакетами для Python, является незаменимым инструментом для каждого программиста на этом языке. Работаете ли вы над веб-разработкой, машинным обучением, Data Science или любым другим проектом на Python, pip позволит вам легко получить доступ к обширному репозиторию библиотек и фреймворков.

https://habr.com/ru/companies/productstar/articles/826732/

#python #library #библиотеки #библиотека #pip #pandas #numpy #питон #установка #программирование

Python для начинающих на примере работы с переменными

Если вы уверенно программируете на Python, смело скипайте этот пост. Но если у вас пока даже не установлен его интерпретатор или вы не знаете, что это такое, а узнать хотите, текст вам сильно подсобит. Python — один из самых популярных, востребованных и при этом доступных в освоении языков, и для того, чтобы начать с ним работать, нет нужды оплачивать какие-то неприлично дорогие курсы. При правильном гайде сделать это можно самостоятельно, и правильный гайд для новичков Python имеет вполне конкретное название. Это книга «Программирование на Python для начинающих» опытного программиста и автора учебников Майка МакГрата. Текст этой книги предназначен для тех, кто совсем еще не знаком с Python. Автор объясняет особенности языка, рассказывает, на чем он основан, почему и как появился, помогает с установкой, прогоняет по простейшим арифметическим функциям: вход в обучение удивительно легкий, и если вы опасались подаваться в кодинг, то эта книга сможет в числе прочего еще и побороть такой страх. Давайте посмотрим, как объясняется, например, работа с переменными в Python. В программировании переменная представляет собой некоторый контейнер в памяти компьютера, где хранятся данные. После того как данные сохранены, их можно вызвать, используя имя этой переменной. Программист может выбрать любое имя для переменной, за исключением ключевых слов языка Python. Лучше выбирать для переменных значащие имена, которые отражают их содержание.

https://habr.com/ru/articles/825274/

#python #пайтон #питон #язык_программирования #программирование #джун #для_начинающих #переменные #гайд

Революционный подход к нейросетям: рассказываем про KAN (Kolmogorov-Arnold Networks)

Эволюция архитектуры нейронных сетей уходит корнями в фундаментальные работы, заложенные в 1940-х годах Уорреном Маккаллохом и Уолтером Питcом, которые предложили концепцию искусственных нейронов и их взаимосвязь. Однако значительные прорывы произошли только в 1980-х годах с разработкой алгоритмов обратного распространения ошибки: алгоритм Геоффри Хинтона и других – все это позволило создавать более глубокие нейронные сети и улучшить методы обучения. В это время появились классические архитектуры, многослойные перцептроны (MLP, и сверточные нейронные сети (CNN), которые революционизировали различные области, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание образов – теперь мы говорим про своего рода инновационную архитектуру.

https://habr.com/ru/articles/820891/

#KAN #KolmogorovArnold_Networks #Архитектура_нейросети #Революция_в_ИИ #КолгоморовАрнольд #Питон #Python #Машинное_обучение_и_KAN #эффективность_нейросети #исследования_нейросетей

Эволюция подсчета в Python

У одной задачи может быть несколько способов решения. Возьмем классическую задачу программирования — задачу подсчета , в которой мы считаем, сколько раз каждый элемент списка встречается в нем. Способ решения этой задачи на Python менялся по мере развития языка. Именно об этом мы будем говорить в этой статье. Большинство из нас присоединилось к программированию на Python с его третьей версии. Однако мы начнем с Python 1.4. Пристегните ремни, отправляемся в далекое прошлое — в 1997 год!

https://habr.com/ru/articles/817529/

#python #словарь #питон #программирование

Декораторы в python по книгам

С Python я знаком давно, в основном пишу бэкенд на Django. Сейчас работаю на нескольких работах, на одной выполняю роль бэкенд-разработчика, а на другой - лида веб отдела. Недавно наткнулся на тему в вузе, которую я давно хотел изучить - декораторы . Используются они много где, особенно удобно в фреймворках просто перед функцией написать какую-нибудь магическую строчку с @ и всё готово. Примерно понимал как они работают, но учиться никогда не поздно, так что попробую разобрать основные технические детали работы декораторов (только для функций). Статья подойдёт тем, кто просто зашёл узнать пару фактов про декораторы и хочет узнать синтаксис. Также раскрою немного глубже в техническую часть декораторов. Хорошие источники по этой теме - в конце. Также была использована великолепная статья: «Python декораторы на максималках. Универсальный рецепт по написанию и аннотированию от мала до велика» Узнать про декораторы

https://habr.com/ru/articles/817445/

#python_3 #decorators #decorator #декораторы #питон #книги_по_программированию #функции

NumPy для самых маленьких

Математика везде в нашей жизни, но в программировании, а особенно ML ее два раза больше. Обычно Питон берут в пример самого "научного" языка программирования из-за математических фреймворков. Как не Питон может помочь оперировать математическими абстракциями, некоторые из сферы ресерча пользуются исключительно питоном для всяких научных изысканий — сегодня мы поговорим про библиотеку NumPy и работу с массивами. Самая новичковая "библиотека" с примочками в виде SciPy и Matplotlib предназначена для работы с многомерными массивами. NumPy – основа для многих других библиотек для машинного обучения, таких как SciPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow. Pandas, например, строится поверх NumPy и позволяет работать со структурами данных высокого уровня по типу DataFrame и Series. При помощи NumPy можно проводить преобразование категориальных данных в числовой формат, например, с использованием кодирования one-hot.

https://habr.com/ru/articles/809109/

#Питон #нейросети #искусственный_интеллект #maching_learning #машинное_обучение #фреймворки #библиотеки #Numpy #numpy_datascience #Основы_программирования

NumPy для самых маленьких

Математика везде в нашей жизни, но в программировании, а особенно ML ее два раза больше. Обычно Питон берут в пример самого "научного" языка программирования из-за математических фреймворков. Как не Питон может помочь оперировать математическими абстракциями, некоторые из сферы ресерча пользуются исключительно питоном для всяких научных изысканий — сегодня мы поговорим про библиотеку NumPy и работу с массивами. Самая новичковая "библиотека" с примочками в виде SciPy и Matplotlib предназначена для работы с многомерными массивами. NumPy – основа для многих других библиотек для машинного обучения, таких как SciPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow. Pandas, например, строится поверх NumPy и позволяет работать со структурами данных высокого уровня по типу DataFrame и Series. При помощи NumPy можно проводить преобразование категориальных данных в числовой формат, например, с использованием кодирования one-hot.

https://habr.com/ru/articles/809109/

#Питон #нейросети #искусственный_интеллект #maching_learning #машинное_обучение #фреймворки #библиотеки #Numpy #numpy_datascience #Основы_программирования

NumPy для самых маленьких

Математика везде в нашей жизни, но в программировании, а особенно ML ее два раза больше. Обычно Питон берут в пример самого "научного" языка программирования из-за математических фреймворков. Как не Питон может помочь оперировать математическими абстракциями, некоторые из сферы ресерча пользуются исключительно питоном для всяких научных изысканий — сегодня мы поговорим про библиотеку NumPy и работу с массивами. Самая новичковая "библиотека" с примочками в виде SciPy и Matplotlib предназначена для работы с многомерными массивами. NumPy – основа для многих других библиотек для машинного обучения, таких как SciPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow. Pandas, например, строится поверх NumPy и позволяет работать со структурами данных высокого уровня по типу DataFrame и Series. При помощи NumPy можно проводить преобразование категориальных данных в числовой формат, например, с использованием кодирования one-hot.

https://habr.com/ru/articles/809109/

#Питон #нейросети #искусственный_интеллект #maching_learning #машинное_обучение #фреймворки #библиотеки #Numpy #numpy_datascience #Основы_программирования