☂️ Учимся работать с API на Python — [17:38]
В этом видео автор подробно объяснил, как работать с различными API в Python на примере прогноза погоды.
Посмотрев его, вы не столько научитесь получать данные о погоде конкретно с этого сайта, сколько поймёте, как в принципе работает взаимодействие с различными API.
Перейти к просмотру
#видео #python
В этом видео автор подробно объяснил, как работать с различными API в Python на примере прогноза погоды.
Посмотрев его, вы не столько научитесь получать данные о погоде конкретно с этого сайта, сколько поймёте, как в принципе работает взаимодействие с различными API.
Перейти к просмотру
#видео #python
🧑💻 Python: NewType против TypeAlias — [11:12]
Python — динамический язык, из-за чего мы не всегда знаем какой тип придёт в функцию, но мы можем сказать какой тип данных ожидаем.
В этом ролике речь пойдёт о типах NewType, TypeAlias, что это такое и где применяется, а также о декомпозиции типов.
Перейти к просмотру
#видео #python
Python — динамический язык, из-за чего мы не всегда знаем какой тип придёт в функцию, но мы можем сказать какой тип данных ожидаем.
В этом ролике речь пойдёт о типах NewType, TypeAlias, что это такое и где применяется, а также о декомпозиции типов.
Перейти к просмотру
#видео #python
🐍 Разбор простых задач на Python — [10:28]
В видео автор, исходя из личного опыта, разбирает самые частые и очевидные ошибки, которые допускают многие новички при решении задач.
Если вы только начинаете кодить на Python, обязательно посмотрите этот урок, чтобы при дальнейшем обучении не допускать ещё более грубых ошибок.
Перейти к просмотру
#видео #python
В видео автор, исходя из личного опыта, разбирает самые частые и очевидные ошибки, которые допускают многие новички при решении задач.
Если вы только начинаете кодить на Python, обязательно посмотрите этот урок, чтобы при дальнейшем обучении не допускать ещё более грубых ошибок.
Перейти к просмотру
#видео #python
🚀 Делаем вебсайт на Python за 2 минуты
Все верно, 2 минуты — это не опечатка. Streamlit превращает короткие скрипты на Python в веб-приложения за считанные минуты.
Более того, есть возможность выложить свой сайт в открытый доступ. И все это полностью бесплатно.
Перейти к изучению
#python
Все верно, 2 минуты — это не опечатка. Streamlit превращает короткие скрипты на Python в веб-приложения за считанные минуты.
Более того, есть возможность выложить свой сайт в открытый доступ. И все это полностью бесплатно.
Перейти к изучению
#python
💻 Выполняем заказы по Python на фрилансе
Практический ряд видео, в которых разработчик на Python рассказывает всё про фриланс биржы и выполняет реальные заказы.
1. Поиск заказов начинающим программистам
[29:41]
2. Выполняем заказ #1 – requests, lxml, csv
[14:33]
3. Выполняем заказ #2 – openpyxl, lxml, requests
[10:01]
4. Выполняем заказ #3 – avito, api, avito api, requests
[21:09]
Перейти к плейлисту
#видео #python
Практический ряд видео, в которых разработчик на Python рассказывает всё про фриланс биржы и выполняет реальные заказы.
1. Поиск заказов начинающим программистам
[29:41]
2. Выполняем заказ #1 – requests, lxml, csv
[14:33]
3. Выполняем заказ #2 – openpyxl, lxml, requests
[10:01]
4. Выполняем заказ #3 – avito, api, avito api, requests
[21:09]
Перейти к плейлисту
#видео #python
📙 Программируем с PyTorch: создание приложений глубокого обучения
PyTorch – это фреймворк для Python от Facebook* с открытым исходным кодом. Из книги вы узнаете, как использовать его для создания собственных нейронных сетей.
Вы научитесь:
– Внедрять модели глубокого обучения в работу
– Использовать PyTorch в масштабных проектах
– Использовать сверточные модели для классификации аудиоданных
– Применять самые современные методы NLP, используя модель, обученную на "Википедии"
– Выполнять отладку моделей PyTorch с TensorBoard и флеймграф
– Развертывать приложения PyTorch в контейнерах
Автор: Ян Пойнтер
Год: 2020
Скачать книгу
#python #нейронки
*Facebook принадлежит Meta, которая признана экстремисткой организацией и запрещена в России.
PyTorch – это фреймворк для Python от Facebook* с открытым исходным кодом. Из книги вы узнаете, как использовать его для создания собственных нейронных сетей.
Вы научитесь:
– Внедрять модели глубокого обучения в работу
– Использовать PyTorch в масштабных проектах
– Использовать сверточные модели для классификации аудиоданных
– Применять самые современные методы NLP, используя модель, обученную на "Википедии"
– Выполнять отладку моделей PyTorch с TensorBoard и флеймграф
– Развертывать приложения PyTorch в контейнерах
Автор: Ян Пойнтер
Год: 2020
Скачать книгу
#python #нейронки
*Facebook принадлежит Meta, которая признана экстремисткой организацией и запрещена в России.
⚙️ Принцип EAFP в Python — [7:15]
EAFP — полезный принцип, который помогает писать более чистый код на Python. Он расшифровывается как «easier to ask for forgiveness than permission».
Из этого видео вы узнаете, почему именно принцип EAFT считается правильным при проектировании приложений и увидите, как он работает на практике.
Перейти к просмотру
#видео #python
EAFP — полезный принцип, который помогает писать более чистый код на Python. Он расшифровывается как «easier to ask for forgiveness than permission».
Из этого видео вы узнаете, почему именно принцип EAFT считается правильным при проектировании приложений и увидите, как он работает на практике.
Перейти к просмотру
#видео #python
⌨️ ИИ и Python: изучаем нейросети на реальных задачах
Видео по нейросетям делятся на два типа: нудная теория и непонятная практика. Но этот плейлист — исключение, так как там дается и теоретический минимум, и сразу практика на реальных задачах.
1. Нейронные сети: краткая история триумфа
[11:05]
2. Структура и принцип работы полносвязных нейронных сетей
[14:28]
3. Персептрон – возможности классификации образов, задача XOR
[19:45]
4. Back propagation – алгоритм обучения по методу обратного распространения
[14:55]
5. Ускорение обучения, начальные веса, стандартизация, подготовка выборки
[13:27]
6. Переобучение – что это и как этого избежать, критерии останова обучения
[8:52]
Перейти к плейлисту
#python #нейросети
Видео по нейросетям делятся на два типа: нудная теория и непонятная практика. Но этот плейлист — исключение, так как там дается и теоретический минимум, и сразу практика на реальных задачах.
1. Нейронные сети: краткая история триумфа
[11:05]
2. Структура и принцип работы полносвязных нейронных сетей
[14:28]
3. Персептрон – возможности классификации образов, задача XOR
[19:45]
4. Back propagation – алгоритм обучения по методу обратного распространения
[14:55]
5. Ускорение обучения, начальные веса, стандартизация, подготовка выборки
[13:27]
6. Переобучение – что это и как этого избежать, критерии останова обучения
[8:52]
Перейти к плейлисту
#python #нейросети
