Программистика

👩‍💻 Программирование теперь в Telegram! Вот 8 обучающих каналов по самым востребованным направлениям в IT. Выбирай своё направление: 👩‍💻 Python: @python_ready 👩‍💻 Java: @java_ready 📖 Общее IT: @roadmap_ready 👩‍💻 Frontend: @code_ready 👩‍💻 C#: @csharp_ready 👩‍💻 C/C++: @cpp_ready 🖥 Базы Данных & SQL: @sql_ready 🖥 Design: @time_design 📌 Ресурсы, гайды, шпаргалки, книги, задачи и статьи для каждого языка программирования.

💻 Вопрос из собеседования: Как использовать statsmodels для линейной регрессии? Для линейной регрессии в statsmodels можно использовать класс OLS (Ordinary Least Squares):

import statsmodels.api as sm

X = [[1, 1], [1, 2], [1, 3]]
y = [1, 2, 3]

model = sm.OLS(y, X).fit()
print(model.summary())

Это создаст и обучит модель линейной регрессии, а затем выведет сводку результатов. 💻 Вопрос из собеседования: Как провести t-тест с помощью statsmodels? Для проведения t-теста в statsmodels можно использовать функцию ttest_ind:

import statsmodels.stats.api as sms
import numpy as np

group1 = np.random.normal(0, 1, 100)
group2 = np.random.normal(0.5, 1, 100)

t_statistic, p_value, df = sms.ttest_ind(group1, group2)
print(f"T-statistic: {t_statistic}, p-value: {p_value}")

Это проведет независимый t-тест для двух групп и выведет t-статистику и p-значение.

Надеюсь это поможет вам пройти собеседование на желаемую вами работу, удачи🔥🔥🔥

@programistica // #jobs

Transformers Transformers — это мощная архитектура нейронных сетей, которая произвела революцию в области обработки естественного языка (NLP). Впервые представленная в 2017 году в статье "Attention Is All You Need", эта модель стала основой для многих современных языковых моделей. Основные концепции ➡️ Механизм внимания (Attention Mechanism): Ключевая инновация, позволяющая модели фокусироваться на различных частях входных данных при генерации выходных данных. ➡️ Самовнимание (Self-Attention): Позволяет модели учитывать контекст внутри последовательности. ➡️ Позиционное кодирование (Positional Encoding): Метод добавления информации о позиции токенов в последовательности. Архитектура Transformer Transformer состоит из двух основных компонентов: ➡️ Энкодер: Обрабатывает входную последовательность. ➡️ Декодер: Генерирует выходную последовательность. Каждый из этих компонентов состоит из нескольких идентичных слоев. Пример использования Transformers с библиотекой Hugging Face

from transformers import pipeline

# Создаем пайплайн для анализа тональности
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis")

# Анализируем текст
result = sentiment_analyzer("I love using Transformers!")
print(result)  # [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998}]

Предобученные модели Одно из главных преимуществ Transformers — возможность использования предобученных моделей: ➡️ BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ➡️ GPT (Generative Pre-trained Transformer) ➡️ T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) Пример использования BERT

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

# Загружаем предобученную модель и токенизатор
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Подготавливаем входные данные
text = "Transformers are amazing!"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# Получаем предсказание
outputs = model(**inputs)
predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
print(predictions)

Применение Transformers ✅Машинный перевод ✅Генерация текста ✅Ответы на вопросы ✅Суммаризация текста ✅Анализ тональности Преимущества Transformers ➡️ Параллельная обработка: В отличие от рекуррентных нейронных сетей, Transformers могут обрабатывать всю последовательность одновременно. ➡️ Долгосрочные зависимости: Механизм внимания позволяет модели эффективно работать с длинными последовательностями. ➡️ Трансферное обучение: Предобученные модели могут быть адаптированы для различных задач с минимальным дообучением. Transformers произвели революцию в области NLP, предоставив мощный инструмент для решения широкого спектра задач обработки естественного языка. Их способность к обучению на больших объемах данных и эффективная работа с контекстом сделали их незаменимыми в современных AI-приложениях. С развитием технологий и увеличением вычислительных мощностей, мы можем ожидать дальнейшего совершенствования и расширения возможностей моделей на основе архитектуры Transformer. @programistica // #article

Мечтаете стать универсальным программистом и овладеть искусством написания кода? Присоединяйтесь к бесплатному мини-курсу по основам Java-разработки! Вы не только изучите базовые инструменты Java, но и сможете сравнить их с Python. Подробнее: 👉 https://epic.st/NzkCbV?erid=2VtzqwfZAZK — Формат мини-курса отлично подойдёт для обучения из любой точки мира. Смотрите видео в удобное время, а после выполняйте практические задания. В конце вас ждёт прямой эфир с экспертом, где он поделится профессиональными секретами, разберёт работы участников и ответит на вопросы. Сделайте первый шаг к карьере в IT. Старт после регистрации! Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

👀 Книга: Python. Чистый код для продолжающих ⏺Экзотические странности Python ⏺Написание эффективных функций ⏺Измерение быстродействия ⏺Анализ сложности алгоритмов ⏺Git и организация программных проектов @programistica // #doc

💥 Бородатое IT — твоя надежная база знаний в мире технологий. Здесь собрана только актуальная информация и полезные материалы, которые помогут тебе оставаться на гребне IT-трендов. 📚 Хочешь расширить свои знания и быть в курсе всех новинок в мире IT? Подписывайся на Бородатое IT и получай доступ к лучшим материалам и ресурсам. 👨‍💻

💥 Бородатое IT — твоя надежная база знаний в мире технологий. Здесь собрана только актуальная информация и полезные материалы, которые помогут тебе оставаться на гребне IT-трендов. 📚 Хочешь расширить свои знания и быть в курсе всех новинок в мире IT? Подписывайся на Бородатое IT и получай доступ к лучшим материалам и ресурсам. 👨‍💻

4 совета как ЛУЧШЕ писать циклы For на Python

📱 Первоисточник

Free coding || #Видео #python

Станьте AI-разработчиком на Python и зарабатывайте от 150.000₽ в месяц 🔥🔥🔥 Мы научим вас создавать и тренировать нейронные сети, и вы сможете: 1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тыс. ₽ в месяц 2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тыс. ₽ за проект 3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате На интенсиве будет много практики: создадим 9 нейросетей за 1 вечер: 🧬 Оценка выброса CO2 по параметрам машины 🧬 Сегментация изображения для робота доставщика 🧬 Трекинг людей на видео 🧬 Распознавание речи и другие Ведущий интенсива - Senior AI-разработчик и основатель Университета искусственного интеллекта 🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайшую среду. Вы узнаете, как освоить самую востребованную профессию и гарантированно зарабатывать!

🖼️ Библиотека Python: Statsmodels Statsmodels - это библиотека Python для статистического моделирования и тестирования гипотез. Она предоставляет широкий спектр статистических моделей, методов и функций для анализа данных и выполнения статистических вычислений.

   pip install statsmodels

⛓ Ссылка на документацию @programistica // #Library

💻 Вопрос из собеседования: Объясните, как работает функция filter Функция делает буквально то, о чем говорит ее название: она фильтрует элементы в последовательности. Каждый элемент передается функции, которая включает его в последовательность, если по условию получает True, и отбрасывает в случае False:

def add_three(x):
    if x % 2 == 0:
        return True        
    else:
        return False

li = [1,2,3,4,5,6,7,8]

[i for i in filter(add_three, li)]
#=> [2, 4, 6, 8]

Надеюсь это поможет вам пройти собеседование на желаемую вами работу, удачи🔥🔥🔥

@programistica // #jobs

4 совета как ЛУЧШЕ писать циклы For на Python

📱Первоисточник

@programistica // #video

🖼️ Библиотека Python: Scikit-Learn Scikit-Learn - это библиотека машинного обучения, написанная на языке Python. Она предоставляет широкий спектр алгоритмов и инструментов для обучения моделей, предсказания, оценки и предварительной обработки данных.

   pip install scikit-learn

⛓ Ссылка на документацию @programistica // #Library

ITHub теперь в Telegram! Бесплатные обучающие материалы, которые лучше платных — книги, ресурсы, статьи и курсы топовых вузов страны тут: 👩‍💻 Материалы по Python 👩‍💻 Материалы по Frontend 👩‍💻 Материалы по Java 👩‍💻 Материалы по С# 👩‍💻 Материалы по C/C++ 👩‍💻 Материалы по Хакингу 🖥 Материалы по SQL 👩‍💻 Материалы по Kotlin/Swift 👩‍💻 Материалы по Linux 🐞 Материалы по QA 👩‍💻 Материалы по Go 👩‍💻 Материалы по PHP Подписываетесь: @ITHub_tg

💻 Вопрос из собеседования: Как выполняется интерполяция строк? Без импорта класса Template есть три способа интерполяции строк:

name = 'Chris'

# 1. f strings
print(f'Hello {name}')

# 2. % operator
print('Hey %s %s' % (name, name))

# 3. format
print(
 "My name is {}".format((name))
)

Надеюсь это поможет вам пройти собеседование на желаемую вами работу, удачи🔥🔥🔥

@programistica // #jobs

ОБУЧИМ ПРОГРАММИРОВАНИЮ И ГАРАНТИРУЕМ, ЧТО ТРУДОУСТРОИМ ПОСЛЕ УЧЕБЫ Zerocoder. Мы обучили программированию более 8 000 человек и сделали наше IT-образование еще более надежным — теперь мы поможем найти тебе высокооплачиваемую работу мечты и гарантируем будущее трудоустройство. Курс рассчитан на новичков, поэтому даже если ты никогда не программировал и не работал в IT, у тебя получится освоить перспективную профессию, работать в престижных IT-компаниях, купить квартиру по льготной ипотеке под 6% и получить отсрочку от армии. Во время прохождения курса ты освоишь самый популярный язык программирования Python и основные фреймворки, сделаешь 18 PET-проектов, создашь портфолио и резюме, получишь свою первую работу. Кликай на ссылку и узнавай подробности, заявки принимаются только до конца этой недели. erid: LjN8KRxKG ООО Зерокодер, ИНН 9715401631

ТОП 10 лайфхаков для использования F-Строк в Python

📱Первоисточник

@programistica // #video

🖼️ Библиотека Python: Keras Keras - это высокоуровневая библиотека глубокого обучения, написанная на Python. Она обеспечивает простой и интуитивно понятный интерфейс для создания и обучения нейронных сетей, позволяя разработчикам быстро прототипировать и развертывать модели глубокого обучения.

   pip install keras

⛓ Ссылка на документацию @programistica // #Library

How I make science animations

📱Первоисточник

@programistica // #video

🖼️ Библиотека Python: LightGBM LightGBM — библиотека, созданная сотрудниками Microsoft для работы в сфере машинного обучения. Ее ключевая особенность — быстрая реализация градиентного бустинга. Это такой принцип машинного обучения, который помогает разработчикам создавать новые алгоритмы, используя многоуровневые решения. ✔️ Установка

pip install lightgbm

⛓ Ссылка на документацию @programistica // #Library