NeuroCatalog | Каталог Нейросетей Нейросети | Midjourney | Промты | AI | Prompts | OpenAi | ChatGPT | Искусственный Интеллект

Москва. Новостройка. Своя квартира Столичный комфорт или хорошая экология? Больше не надо выбирать! Для вас — квартиры в новостройках Москвы рядом с метро в зелёных районах с развитой инфраструктурой: ✨ Цены от 5,9 млн ₽ 👍 Варианты со скидкой до 7% 🏠 Ипотека от 1 ₽ в месяц ✅ Московская прописка 🏃‍♂️ Всё нужное — в минутах от дома Больше информации — по ссылке и на консультации в офисе продаж Узнать больше Проектная декларация на сайте https://наш.дом.рф/. Застройщик: А101 #реклама a101estate.ru О рекламодателе

Python, внешние функции и Steam Языковые экосистемы не идеальны. Иногда получаемые исполняемые файлы работоспособны, но синтаксис ужасен, иногда есть хороший менеджер пакетов, но стандартные функции скудны до невозможности - все дело в компромиссе. https://arturdryomov.dev/posts/python-foreign-functions-and-steam/ 👉

Библиотека Feather Feather — это библиотека для эффективного чтения и записи таблиц данных в двоичный формат. Она использует формат Apache Arrow для сериализации данных, что позволяет быстро читать и записывать данные без потери информации. В этом примере мы использовали две основные функции библиотеки: — feather.write_dataframe(): записывает таблицу данных в файл формата Feather. — feather.read_dataframe(): читает таблицу данных из файла формата Feather. Feather позволяет быстро и эффективно обмениваться данными между Python и R, а также обеспечивает быстрое чтение и запись таблиц данных на диск. 👉

Что происходит, когда запускаешь «Hello World» в Linux Сегодня я задумалась о том, что происходит, когда запускаешь в Linux простую программу «Hello World» на Python. print("hello world") Вот как это выглядит в командной строке: $ python3 hello.py hello world Но внутри происходит гораздо больше. Я объясню, что там творится, и, что гораздо важнее, расскажу об инструментах, при помощи которых вы сами сможете исследовать происходящее. Мы воспользуемся readelf, strace, ldd, debugfs, /proc, ltrace, dd и stat. Я не буду рассматривать относящиеся к Python части, только объясню, что происходит при выполнении динамически компонуемых исполняемых файлов. https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/753506/ 👉

Откройте бесплатную подписку на Кинопоиск и Музыку Ответьте на 1 вопрос до конца июня и получите в подарок доступ к Кинопоиску и Яндекс Музыке бесплатно на 90 дней ✨ Сервисы доступны для Вас и трёх ваших близких Попробовать #реклама 18+ kinopoisk.ru О рекламодателе

Напишите функцию, которая будет принимать список nums, содержащий числа в диапазоне от 1 до 100, и возвращать отсортированный список чисел, которые в списке nums встречались дважды. Примеры: duplicate_nums([1, 2, 3, 4, 3, 5, 6]) ➞ [3] duplicate_nums([81, 72, 43, 72, 81, 99, 99, 100, 12, 54]) ➞ [72, 81, 99] duplicate_nums([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) ➞ None Примечания: — никакое число не будет встречаться в nums трижды и более раз, — если никакое число в nums не встречалось дважды, функция должна вернуть None. 👉

Ответ на вопрос и музыка ваша до конца лета бесплатно Яндекс Музыка для вас и 3-х ваших близких до конца лета бесплатно. Попробуйте сейчас! Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе

👩‍💻 Хотите прокачаться в веб-разработке на Python и интересуетесь Django? 💪 Тогда ждём вас на открытом практическом уроке «Django: представления на основе классов» от OTUS! Там мы разберем использование Class-based views для создания веб-приложений с помощью Django и ответим на все возникающие вопросы в режиме реального времени. Спикер Сурен Хоренян — Senior Python Backend Developer и руководитель группы разработки платформы облачного видеонаблюдения в MTS AI. Встречаемся 17 июня в 20:00 мск в преддверии старта курса «Django-разработчик». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение! ➡️ Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://vk.cc/cxBvMJ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

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/ 👉

Nested Sets (вложенные множества) Это способ организации иерархических данных, где каждый узел дерева представлен парой чисел, определяющих диапазон значений. Каждая категория представлена объектом, содержащим поля "ID", "Название", "Левая граница" и "Правая граница". "Левая граница" и "Правая граница" определяют диапазон значений, которые охватывают поддерево данной категории. Преимущество использования Nested Sets заключается в том, что мы можем эффективно извлекать всех потомков узла, находить родителей и определять уровень вложенности с помощью простых операций сравнения. В этом примере мы находим всех потомков категории "Компьютеры". *При изменении структуры дерева требуется обновление левых и правых границ всех связанных категорий. 👉