Создание расширений на Rust
В данной статье автор делится своим опытом создания крупных расширений для реальных проектов. Это не вводная статья – она рассчитана на тех, кто уже умеет писать простые расширения с помощью Rust.
👉Читать статью
#статьи
Умный поиск по заметкам
В этот раз мы реализуем умный поиск по заметкам. Он будет искать не просто по словам, а по смыслу. Например, пишешь “где я искал список продуктов?” – и он выводит все заметки по этой тематике. Обрати внимание, что здесь используется SentenceTransformer. При желании ты можешь использовать OpenAI Embedding API. Он точнее, но и дороже.
#практика
Нейросети на PyTorch: Персептрон
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз ты узнаешь, что такое персептрон и для чего он используется.
👀Смотреть видео
#видео
Оптимизация асинхронного сервиса
В данной статье автор делится своим опытом ускорения асинхронного микросервиса на Python. В результате ты сможешь ускорить свой проект на 25 процентов!
👉Читать статью
#статьи
Самый быстрый способ нахождения гласной буквы
Казалось бы, простая задача – найти гласную в строке. Однако существует большое количество решений, и не каждое из них эффективное. В данной статье автор сравнивает 11 способов обнаружения гласных.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Функции активации и потерь
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз приводятся наиболее распространенные функции активации нейронов и функции потерь.
👀Смотреть видео
#видео
Очиститель почты
Сделаем очиститель почты. Он будет автоматически убирать спам и старые письма в архив или корзину. Фильтр при желании можешь сам задать, но в качестве примера будем удалять письма старше 60 дней. Обрати внимание, мы используем IMAP для доступа к почте. Поэтому лучше использовать отдельный email или App Password, если почта на Gmail (из-за 2FA).
#практика
Telegram Bot API 9.1
В новой версии Bot API появились удобные инструменты для работы с чек-листами, подарками и рядом других функций. Делимся статьей, где автор рассказывает про эти нововведения.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Обучение градиентным алгоритмом
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз ты узнаешь, в чем суть обучения нейронной сети градиентным алгоритмом.
👀Смотреть видео
#видео
Введение в Matplotlib
matplotlib — это основная библиотека для построения графиков и визуализации данных.
Разберемся, как делается самый простой график. График – это не просто линия на экране. Он состоит из “слоев”, либо же компонентов. Figure – это вся фигура. Axes – область координат. Axis – оси X и Y внутри Axes. Компоненты Line2D, Text, Pitch отвечают за линии, подписи, точки.
Обрати внимание на пример. Сначала мы создаем холст и ось координат. Затем рисуется график, а в конце добавляем заголовки и подписи. И обязательно нужно прописать plt.show(), чтобы график вывелся на экран.
#практика
Что делает enumerate?
Функция enumerate() позволяет одновременно получать и индекс, и значение при переборе элементов в цикле. Благодаря данной статье ты узнаешь, почему это полезно и лучше, чем range(len(...)).
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Алгоритм back propagation
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз ты узнаешь, в чем суть алгоритма back propagation (обратного распространения ошибки).
👀Смотреть видео
#видео
Matplotlib: Оформление графиков
Без подписей и нормальных цветов график может превратиться в кашу. Поэтому в этот раз расскажем, как правильно оформлять графики.
Обрати внимание на пример. ax.set_title позволяет добавить заголовок нашему графику, а set_label добавляет подписи к конкретным осям. ax.grid включает сетку. Сетка помогает ориентироваться по значениям, особенно если их много.
Если много линий на одном графике — легенда обязательна. Делается она с помощью ax.legend. Цвета можно создавать различными способами: по названию ('red'), hex ('#FF5733') или RGB.
#практика
Как работать с круговым импортом?
Круговой импорт – это когда два или более модулей зависят друг от друга. То есть первый модуль импортирует второй, а второй в свою очередь импортирует первый. Такой замкнутый круг может привести к ошибкам и сбоям при запуске. Как избежать ошибок – узнаешь из этой статьи.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Автоматическое дифференцирование
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз автор знакомит с графом вычислений и автоматическим дифференцированием на его основе.
👀Смотреть видео
#видео
Matplotlib: Несколько графиков на одной фигуре
Есть различные способы построения нескольких графиков на одной фигуре. Самый быстрый – subplot. Однако он плохо масштабируется. Лучше всего использовать subplots. Обрати внимание на синтаксис. fig – вся фигура. axs – массив Axes графиков. Доступ к каждому графику осуществляется по axs[row, col].
#практика
Основные алгоритмы сортировки
В данной статье автор разбирает два основных алгоритма сортировки: быстрая и слиянием. Ты узнаешь, в чем их отличие и как эффективно использовать и тот, и другой алгоритм.
👉Читать статью
#статьи
Нейросети на PyTorch: Оптимизаторы
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз автор демонстрирует реализацию алгоритма стохастического градиентного спуска.
👀Смотреть видео
#видео
Matplotlib: Аннотации, стрелки и текст
В этот раз научимся добавлять аннотации, стрелки и пояснения к графикам.
Текст добавляется с помощью ax.text(). Этот текст просто размещается на графике в заданной точке. Для добавления стрелки с пояснением используется ax.annotate(). Ты указываешь точку для отрисовки стрелки, а также координаты текста. При желании ты можешь изменять размер текста (fontsize), цвет текста или стрелки (color), вид стрелки (arrowstyle) и многое другое.
#практика
Pandas: Использование map и apply
Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про работу с Pandas. В этот раз рассматриваются два часто используемых метода – map и apply.
👀Смотреть видео
#видео