Just Python

Попробуйте IT на вкус: изучите 6 профессий за 4 дня Бесплатный курс по IT от практика, который нанимает IT-специалистов каждый день Под его руководством вы создадите сайт, напишете первый код, найдёте баги, попробуете себя в Data Science, разберётесь, что делают специалисты по кибербезопасности, и поймёте, к чему именно у вас есть склонность. Это не «послушать лекцию». Это опыт, который экономит месяцы! Такую возможность нельзя упустить, потому что именно в этом курсе спикер знает кого реально нанимают сегодня, а кого нет. Регистрируйтесь по ссылке и получайте навыки, за которые рынок платит от 160 000 тыс.руб.

Зачем использовать namedtuple вместо обычного словаря Основным преимуществом namedtuple является то, что он занимает меньше места (памяти), чем аналогичный словарь. Поэтому, в случае больших данных именованные кортежи эффективны. Выполняя приведенный выше код, вы обнаружите, что namedtuple имеет размер 64 байта, тогда как словарь занимает гораздо больше — 240 байт. Это почти в 4 раза больше памяти.

Альтернативный способ создания namedtuple В качестве альтернативы вы можете передать список, состоящий из имен полей, вместо просто имен полей, разделенных пробелом. Доступ к элементам в namedtuple возможен как по индексу, так и по идентификатору. #theory // Just Python

Сохранение и загрузка модели Передайте model.state_dict() в качестве первого аргумента. Это просто словарь, который сопоставляет слои с их соответствующими изученными параметрами (весами и смещениями). В качестве второго аргумента дайте имя вашей модели (принято сохранять модели PyTorch с использованием расширений .pth или .pt). Также можно указать полный путь, если вы хотите сохранить его в определенном каталоге. torch.save(model.state_dict(), "cifar_fc.pth") Если вы хотите загрузить свою модель для логического вывода, используйте torch.load(), чтобы получить сохраненную модель, и сопоставьте изученные параметры с помощью load_state_dict. #theory // Just Python

Обучение модели Укажите количество epochs, на которых вы хотите обучить модель. Каждая эпоха будет проходить цикл train, который выводит прогресс каждые 2000 выборок. Затем он проверяет модель на тестовом наборе и выводит точность и потери на тестовом наборе. #theory // Just Python

Определение метода тестирования Это нужно для того, чтобы мы могли оценивать нашу модель и выводить точность на тестовом наборе. Большие отличия от метода тестирования заключаются в том, что мы используем model.eval(), чтобы перевести модель в режим тестирования, и torch.no_grad(), который отключит вычисление градиента, так как мы не используем обратное распространение во время тестирования. Наконец, мы вычисляем средние потери для набора тестов и общую точность. #theory // Just Python

Геймдизайн — профессия, где креатив оплачивается от 100 000 ₽ Игровая индустрия в 2025 году растёт быстрее, чем кино и музыка вместе. Геймдизайнеры зарабатывают от 100 000 ₽. На бесплатном мини-курсе вы сделаете свой первый проект и поймёте, как работает индустрия с приятными зарплатами. Что вас ждёт: — Доступ к конференции по нейросетям — освоите ИИ как инструмент для игр и жизни — Возможность выиграть 3 000 000 ₽ за собственную игру — 5 чек-листов и разбор культовых проектов — Half-Life, Mass Effect, Crusader Kings Просто ответьте на пару вопросов — и начните свой путь в геймдизайне бесплатно!

Результат обратного распространения и обучения Для шага обратного распространения нам нужно сначала запустить optimizer.zero_grad(). Это устанавливает градиент в ноль перед запуском обратного распространения, поскольку мы не хотим накапливать градиент за последующие проходы. Метод loss.backward() использует потери для вычисления градиента, затем мы используем Optimizer.step() для обновления весов. #theory // Just Python

💡 IT: профессия, которая не исчезнет. А вы уже пробовали, подходит ли она лично вам? 2025 — идеальное время зайти в IT. Зарплаты растут, импортозамещение ускоряет найм, а компаниям нужны не только программисты, но и тестировщики, аналитики, специалисты по кибербезопасности, Data Science, Python и даже нейросетям. Но как выбрать своё направление, если индустрия огромная, а информации — ещё больше? И главное — как понять, что именно подойдёт вам и действительно принесёт деньги? Пройди простой и ускоренный курс по ссылке, чтобы найти как кратно увеличить свой доход в 2026 году, с помощью востребованных навыков.

Модули Dataset и DataLoader Как и Tensorflow, PyTorch имеет несколько наборов данных, включенных в пакет (например, Text, Image и Audio). В этом руководстве будет использоваться один из таких встроенных наборов данных изображений — CIFAR10. Эти датасеты очень распространены и широко задокументированы в сообществе ML. Они отлично подходят для прототипирования и сравнительного анализа моделей, поскольку вы можете сравнить производительность своей модели с тем, чего смогли достичь другие. #theory // Just Python

Почему так происходит? Программа проверяет, совпадает ли пользовательский ответ со строкой yellow. Однако — Yellow с заглавной буквой Y — это совершенно другая строка. Вы можете легко исправить это, используя метод lower() и внеся небольшое изменение в программу. #theory // Just Python

Пример работы метода lower(): проверяем пользовательский ввод Скрипт задает пользователю вопрос "What color is the sun?" («Какого цвета солнце?») и ждет от него ответа. Затем программа проверяет, совпадает ли ответ с "yellow" (желтый), и если да, то печатает "Correct!" («Правильно!»). Если пользователь введет другой ответ, программа напечатает "That is not the correct color!" («Это неправильный цвет!»). #theory // Just Python

Метод lower() возвращает новую строку lower() возвращает новую строку. Этот момент логически вытекает из предыдущего. Следовательно, если вы хотите использовать результат работы метода в дальнейшем, вам нужно сохранить его в новую переменную.

Что следует учитывать при использовании метода lower() Метод lower() делает довольно простую вещь. Он создает новую строку, в которой все прописные буквы меняются на строчные. Но есть несколько моментов, о которых следует помнить при его использовании. Строки неизменяемы Строки являются неизменяемым типом данных. Это означает, что их нельзя поменять после создания, только перезаписать заново. Поэтому исходная строка после использования метода lower() остается неизменной. #theory // Just Python

Что такое строка? Строка — это тип данных в Python. Строка записывается как последовательность символов, заключенная в одинарные или двойные кавычки. #theory // Just Python

⚡️ Анонимный хакер нашёл промт, снимающий все ограничения с ChatGPT Введя его, можно генерировать коды троянов, изображения 18+ и даже заставить нейронку отключить свой блок сервера. Такие баги хакер публикует в открытом доступе под псевдонимом Dr GPT. Среди его публикаций: • Баг на бесконечные токены в NanoBanana • Промт для генерации IOS вирусов в Github Copilot • Пробив человека по зашифрованным данным в OpenAi o3 Всё в целях ознакомления, ни к чему не призываем: https://t.me/+xjSLqfhZQ0kwMGQy

Как удалить ключ из словаря при помощи генератора Генераторы словаря в Python — это быстрые однострочники, которые позволяют легко создавать словари. Здесь важно понимать, что мы создаем новый словарь. Поэтому это не самый экономичный метод удаления ключа. Но если вы уверены, что ключ существует, а словарь не слишком велик, можно воспользоваться и генератором. #theory // Just Python

Как использовать ключевое слово global в Python По умолчанию Python думает, что внутри функции вы хотите использовать локальную переменную. И когда мы сначала пытаемся вывести значение переменной, а затем повторно присваиваем значение переменной, к которой мы пытаемся получить доступ, Python запутывается.

Как определить глобальную переменную в Python Когда вы определяете переменную вне функции, например, в начале файла, она имеет глобальную область видимости и называется глобальной переменной. Доступ к глобальной переменной возможен из любой точки программы. #theory // Just Python

2026 — год цензуры и тотатльной слежки в России 👁️

Госсмесенджер. Блокировки и ограничения. Репрессивные законы.

Под шумок государство продолжит душить простых людей, удобно прикрываясь «заботой» и «внешним врагом». Но мы-то с вами всё понимаем. Поэтому однозначно забираем в подписки Tech Lab. Этот канал — последнее слово в обходе ограничений и анонимности в сети. ◆ Как заходить в заблоченные соцсети без VPN (легальный способ) ◆ Глушат интернет в регионе? Есть бесплатное решение. ◆ Как собрать полное досье на любого человека?(огромная база данных) Гайды, полезные приложения, лайфхаки на повседневку. Есть всё и даже больше — @TechLab