Python Guru | Всё про Python

Тензоры tf.constant и tf.Variable. Индексирование и изменение формы Узнаете как создавать неизменяемые и изменяемые тензоры с помощью функции tf.constant() и класса tf.Variable(). Как менять значения тензоров методами assign(), assign_add() и assign_sub(). Как менять тип данных через функцию tf.cast(). О преобразованиях тензоров к массивам NumPy. Приведен обзор по индексированиям и срезам, а также способам изменении формы тензоров с помощью функций tf.reshape() и tf.transpose(). • Перейти к просмотру Python Guru

Курс по Jinja2 Jinja2 — это инструмент для html-шаблонизации. Он позволяет подставлять переменные из Python прямо на странички в браузере. • Перейти к просмотру Python Guru

ТОП 5 Ошибок и создание правильной архитектуры В данном видеоролике мы рассмотрим 5 ошибок, которые сделают Ваш проект хуже, если Вы пишите его в одном файле. Примеры почему писать код в одном файле является плохой практикой. Рассмотрим проект по защите Python программ и его структуру. Спроектируем архитектуру проекта на примере чата. • Перейти к просмотру Python Guru

Изучение OpenCV. Распознавание автомобильных номеров В видео рассказывается о том, как с помощью библиотеки OpenCV можно изменять изображения и выделять контуры. Распознавание номера продемонстрировано с помощью библиотеки pyTesseract. • Перейти к просмотру Python Guru

Оцифровка звука FPGA Благодаря данной статье ты узнаешь, как захватывать звуковой сигнал платой FPGA MCY316. В результате ты напишешь программу, которая принимает байты и динамически отрисовывает сигнал. • Перейти к просмотру Python Guru

PYTHONOPTIMIZE PYTHONOPTIMIZE — это переменная среды в Python, которая используется для оптимизации выполнения кода на языке Python. Эта переменная определяет уровень оптимизации, который применяется к коду при его выполнении. Вы можете установить значение PYTHONOPTIMIZE в соответствующей переменной среды перед запуском интерпретатора Python, чтобы управлять уровнем оптимизации ваших программ. Это установит уровень оптимизации на 2 для выполнения my_script.py. Python Guru

Библиотеки Для Машинного Обучения: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch | В Чём Разница? В этом видео мы поговорим о таких библиотеках машинного обучения, как PyTorch, Tensorflow, Scikit-learn и Keras. Посмотрим на что они способны, и в чём между ними разница. • Перейти к просмотру Python Guru

Курс по wxPython (GUI) wxPython - Одна из альтернатив Tkinter, которая поставляется вместе с Python. Реализована в виде модуля расширения Python. Обучающий курс по созданию программ на WxPython. • Перейти к просмотру Python Guru

Векторный фильтр Калмана Делимся видео, где автор демонстрирует пример реализации векторного фильтра Калмана для построения оценок местоположения движущегося объекта в трехмерном пространстве. Присутствует ссылка на код программы. • Перейти к просмотру Python Guru

Развертывание приложений в Azure Благодаря данной статье ты узнаешь, как с помощью Azure можно запускать приложения Python в облаке. Также ты узнаешь, что такое Streamlit, который поможет тебе при работе с Azure. • Перейти к просмотру Python Guru

Если вы ищете возможности применить свои навыки в Python и одновременно получать за это оплату, мы приглашаем вас подписаться на новый канал с вакансиями для Python-разработчиков @pythonpythonjobs последовательно отбирает каждую вакансию вручную, чтобы предоставить вам подробное описание, а также высокие заработные платы. Цель канала - предоставлять вам отобранные вакансии на Python от проверенных IT-компаний, чтобы вы могли найти свою идеальную работу в этой области. Мы поможет вам развиваться как профессионал на Python. Не упустите возможность развиваться в своей карьере и зарабатывать, подписавшись на Python вакансии уже сегодня!

🎉 В Telegram обновление — теперь нам доступны модные бутики Функционал мессенджера дал возможность создавать внутри каналов настоящие магазины вроде OMB Man. Сохраняйте себе, чтобы заказывать брендовые вещи в 5 раз дешевле или привозите их под заказ: @onemostbrand_man

Алгоритм AdaBoost Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про принцип реализации алгоритма AdaBoost для задач регрессии с применением решающих деревьев. Также демонстрируются недостатки алгоритма AdaBoost. • Перейти к просмотру Python Guru

Компилятор С Благодаря данной статье ты узнаешь, как можно написать компилятор С в 500 строках Python. Автор рассказывает про различные аспекты, которые пришлось вырезать, а также об общей архитектуре компилятора. • Перейти к просмотру Python Guru

Методы словаря Делимся видео, где автор подробно рассматривает основные методы словаря: fromkeys(), clear(), copy(), get(), setdefault(), pop(), popitem(), keys(), values(), items(), update(). Также ты узнаешь о способах объединения нескольких словарей. • Перейти к просмотру Python Guru

Основы парсинга Благодаря данной статье ты узнаешь, как парсить данные веб-сайтов с помощью Python. Автор демонстрирует применение Requests, Beautiful Soup. Также ты научишься парсить с помощью эмулятора. • Перейти к просмотру Python Guru

Парсинг Python на примере двух сайтов с криптовалютой В данном видео мы рассмотрим парсинг Python (Web-Scraping) на примере двух сайтов с криптовалютой. На одном из сайтов данные подгружаются динамически, во время загрузки сайта. Мы научимся извлекать данные на подобных сайтах используя библиотеки requests, bs4 • Перейти к просмотру Python Guru

Python с нуля. Уроки программирования для начинающих безопасников В этом видео мы разберёмся, зачем же современным специалистам по информационной безопасности нужно иметь представление о программировании на языке Python. Зачем же всё таки нужны нужны все эти условные операторы, интерпретаторы, коллекции, циклы. • Перейти к просмотру Python Guru

Строим Нейронную Сеть для Распознавания Изображений за 20 минут В данной лекции мы с вами построим свою собственную нейронную сеть за 20 минут, которая сможет распознавать изображения одежды. • Перейти к просмотру Python Guru

Полезные ресурсы Делимся статьей, где автор собрал 15+ небанальных ресурсов для Python-разработчиков. Здесь перечислены как материалы для начинающих, так и для продвинутых. А в комментариях под этим постом ты можешь поделиться своими ресурсами! • Перейти к просмотру Python Guru