AI Новости: Разработка программного обеспечения. Теория программирования

Что делает алгоритм Дейкстры

Ни одна модель машинного обучения не выдаст осмысленных результатов, если вы предоставите ей сырые данные. После формирования выборки данных их необходимо очистить.

Программирование на Python

Лекция 1. Программирование на Python

Лекция 2. Функции

Лекция 3. Декораторы

Лекция 4. Строки, байты, IO

Лекция 5. Коллекции и collections

Лекция 6. Классы I

Лекция 7. Работа с исключениями

Лекция 8. Итераторы

Лекция 9. async / await

В данном видео мы создадим проект, в котором научимся создавать команды клика мышкой и получать пробу цвета с определённых координат экрана.

В проекте используются плагины:

pyautogui - https://pyautogui.readthedocs.io/en/latest/

numpy - https://numpy.org/

mss - https://pypi.org/project/mss/

Новые возможности в Python 3.8

Политехники научили группу роботов собирать пазл ?

ML Pipeline: структуризация проектов по анализу данных

Стивен Клири (Stephen Cleary) рассказал почему асинхронность важна и как async/await повлияла на современные языки. Он продемонстрировал различия между новыми асинхронными потоками и существующими средами, такими как System.Reactive и RxJS.

Давайте вспомним, как однажды,

Пройдя сквозь трудностей преград,

Мы радовались строчке каждой

И повышали результат.

5 примеров применения Python в финансах

Увеличение количества данных полностью меняет требования для специалистов финансовых направлений. Одним из таких требований является навык автоматизации с помощью Python.

Опубликован релиз языка системного программирования Rust 1.42, основанного проектом Mozilla. Язык сфокусирован на безопасной работе с памятью, обеспечивает автоматическое управление памятью и предоставляет средства для достижения высокого параллелизма выполнения заданий, при этом обходясь без использования сборщика мусора и runtime.

Главная особенность при работе с Python заключается в том, что большая часть времени уходит на чтение, а не написание кода. Однако в некоторых случаях производительность играет важную роль. Расскажем, как оптимизировать код Python с помощью C.

Есть несколько способов ускорения кода Python:

1. Что такое словарь в Python?

В этом видео были кратко освещены такие моменты как работа с pytest, allure, git, bitbucket, selenium

Python и Django Web Framework ??

В этом видео рассмотрим инструменты Python и библиотеки Scikit-learn для использования моделей машинного обучения на примере алгоритма k ближайших соседей.

Лекция №1: Первое знакомство

Лекция №2: Списки и цикл for

Лекция №3: Ввод-вывод списков и проверка условий

Лекция №4: Функции

Лекция №5: Словари, списковые включения

Лекция №6. Сортировка. Форматирование строк

Лекция №7: Указатели. Множества. Строки. Файлы

Python за последнее десятилетие набрал огромную популярность и не сдает своих позиций — его применение и для обучения программированию, и для разработки приложений только растет. Не каждый язык может похвастаться популярностью в таких разных отраслях, как веб-разработка, DevOps, научные вычисления и машинное обучение.

Исходный код в телеграм чате: https://t.me/coderlogchat

Data Science — обширная сфера, поэтому начинающим специалистам может быть сложно понять, что им нужно изучать. Узнаём у экспертов, на какие алгоритмы и структуры данных нужно обратить внимание в первую очередь.

Алексей Найдёнов , заместитель руководителя отдела анализа данных хостинг-провайдера REG.RU

На примере сайта Хабрахабр, с помощью питона и Bs4 я показал как можно парсить информацию с любого сайта. В этом ролике мы освоили метод find (нашл...

Программы на Python

Работаем с FTP на Python

Простейший web сервер на Python

Работаем с веб камерой на Python

Голосовой ассистент - разбор кода

Голосовой ассистент на Python - добавляем навыки

Голосовой ассистент на Python

Синтез речи на Python + pyttsx3

1. Основы Python

2. Золотой фонд Python

3. Функции

4. Вычитка кода, анализ кода на Python

5. Структурное программирование

6. Событийно-ориентированное программирование

7. Модульное программирование

8. Классы и объекты

9. Введение в ООП

Парсинг сайта Avito с помощью Python (с нуля)

Django-админка для парсера Avito на Python

Django - дорабатываем парсер Avito на Python

1 января 2020 прекращена поддержка обновлений безопасности (да и вообще обновлений) Python 2.x. Специально для тех, кто откладывал изучение 3-й версии языка, мы нашли отличный курс Тимофея Хирьянова, преподавателя кафедры информатики МФТИ, г. Долгопрудный и онлайн-школы Фоксфорд.

15 минут — и можете запускать своего первого бота.

Многие шаблоны проектирования встроены в Python из коробки, а другие очень просто реализовать, используя базовые возможности языка.

Python – это мощный динамический язык высокого уровня. Он обладает простым синтаксисом, отличной модульной структурой и огромным количеством удобных функций.

Уникальность курса состоит в том, что здесь Вы найдете не только уроки непосредственно по изучению Python – этому посвящена первая часть курса, но и найдете отдельную часть по изучению библиотеки Tkinter, которая позволяет создавать приложения с графическим интерфейсом.

Часть 1. Изучение Python

1. Введение в ИИ и нейронные сети: лекция

1. Инструменты для DL, основы Python: семинар

2. Numpy и линейная алгебра: семинар

3. Ликбез по линейной алгебре: лекция

3. Решение задач по Numpy: семинар

3. Библиотеки Pandas и Matplotlib

4. Производные, градиент. Лекция

Python. Парсинг картинок с сайта.

Урок 1. Разработка на Python. Практика Python.

Урок 2. Постановка задачи. Практика Python.

Урок 3. Реализация ядра системы. Тесты. Практика Python.

Урок 4. Логирование. Реализация api первого источника валют. Практика Python.