Как создать свою собственную нейронную сеть с нуля на Python

Мотивация: в рамках моего личного пути к лучшему пониманию глубокого обучения я решил создать нейронную сеть с нуля без библиотеки глубокого обучения, такой как TensorFlow. Я считаю, что понимание внутренней работы нейронной сети важно для любого начинающего специалиста по данным. Эта статья содержит то, что я узнал, и, надеюсь, она будет полезна и вам!

Что такое нейронная сеть?

В большинстве вводных текстов по нейронным сетям при их описании используются аналогии с мозгом. Не углубляясь в аналогии с мозгом, я считаю, что проще описать нейронные сети как математическую функцию, которая отображает заданный вход в желаемый результат.

Нейронные сети состоят из следующих компонентов:

Профилирование — это неотъемлемая часть любых работ по оптимизации кода или производительности программ. Любой опыт, любые знания в сфере оптимизации производительности, которые уже у вас есть, не принесут особой пользы в том случае, если вы не знаете о том, где их применить. В результате оказывается, что поиск узких мест приложений может помочь в деле решения проблем производительности, поможет сделать это быстро и приложив не слишком много усилий.

В этом материале мы обсудим инструменты и методы работы, которые способны обнаруживать и конкретизировать проблемы с производительностью кода, связанные и с ресурсами процессора, и с потреблением памяти. Здесь же мы поговорим о том, как реализовывать (почти безо всяких усилий) простые механизмы, позволяющие бороться с проблемами производительности. Эти механизмы используются в тех случаях, когда даже точно просчитанные изменения кода больше не позволяют улучшить ситуацию.

Привет, Хабр!

В прошлой статье меня знатно разбомбили в комментариях, где-то за дело, где-то я считаю, что нет. Так или иначе, я выжил, и у меня есть чем с вами поделиться >:)

Напомню, что в той статье я рассказывал, каким я вижу идеальное собеседование и что я нашёл компанию, которая так и делает - и я туда прошёл, хотя это был адский отбор. Я, довольный как слон, везде отметил, что я не ищу работу, отовсюду удалился и стал работать работу.

Как вы думаете, что делают рекрутеры, когда видят "Alexandr, NOT OPEN FOR WORK"? Правильно, пишут "Алексей, рассматриваете вариант работать в X?" Я обычно игнорирую это, но тут мне предложили попытать счастья с Яндекс.Лавкой, и я не смог пройти мимо - интересно было, смогу ли я устроиться куда-нибудь, когда введут великий российский файерволл. К тому же за последние 3 года я проходил только два интервью, и мне показалось, что я не в теме, что нынче требуется индустрии. Блин, я оказался и вправду не в теме. И вы, скорей всего, тоже - об этом и статья.

Регулярные выражения в Python от простого к сложному

я осуществил необратимые манипуляции с доменным именем таким образом, чтобы не существовало ни одного достоверного и однозначного алгоритма обращения получившейся хеш-функции.

Введение

• Изначально, React был нацелен на экспертов и ранних последователей
• Facebook открывает исходный код только тех продуктов, которые использует сам, т. е. не нацеленные на проекты-меньше-чем-Facebook
• Огромное количество гайдов по React совершенно разной сложности

CSS Refresher

От переводчика

Содержание

1. Позиционирование (position)
2. Отображение элемента в документе (display)
3. Плавающие элементы (float)
4. CSS селекторы
5. Эффективные селекторы
6. Переотрисовка и перерасчет
7. CSS3 свойства
8. CSS3 медиа-запросы
9. Адаптивный web-дизайн
10. CSS3 переходы
11. CSS3 анимации
12. Масштабируемая векторная графика (SVG)
13. CSS спрайты
14. Вертикальное выравнивание
15. Известные проблемы