Добрый день! Меня зовут Михаил Емельянов, по профессии я программист программ, а этот небольшой путеводитель по возможностям языка Python меня сподвиг написать довольно существенный, на мой взгляд, разрыв между декларируемыми объемами всевозможных курсов программирования и требованиями реальных, даже достаточно скромнооплачиваеых вакансий, а также некоторая обобщенность существующих Python-путеводителей, найденных на просторах Сети.

Особенно выбивают из равновесия советы изучить, скажем, «Алгоритмы и структуры данных» или «SQL». Да зубы можно сточить, изучая эти темы, и даже будучи седовласым старцем, постоянно открывать для себя что-то новое, не выходя за рамки тематики «Алгоритмов»!

Пользуясь аналогиями из игрового мира, можно сказать, что начинающий программист зачастую стоит на берегу озера кипящей лавы, в центре которого находится остров со столь вожделенными вакансиями, а промежуточные островки, по которым надо перепрыгивать, постепенно наращивая свои навыки в последовательных мини-квестах, либо отсутствуют, либо расположены несистемно и хаотично, либо достаточно ровная их последовательность обрывается, так и не успев помочь отойти сколько-нибудь далеко от берега. Давайте попробуем построить дорожку островков-подсказок, ряд которых, хоть и не без усилий, позволит-таки нам достичь цели.

Добрый день! Меня зовут Михаил Емельянов, недавно я опубликовал на «Хабре» небольшую статью с примерным путеводителем начинающего Python-разработчика. Пользуясь этим материалом как своего рода оглавлением книги, я написал первые четыре главы мини-учебника «Ядро планеты Python», где постарался коротко, но достаточно ёмко раскрыть специфику, удобство, красоту и силу этого прекрасного языка.

Оригинал учебника лежит на GitHub, вы вольны сколько угодно дополнять и переделывать его. Самое главное — учебник написан на Jupiter Notebook, а это значит, что вы можете интерактивно редактировать код, мгновенно добавляя новые сущности или проясняя непонятные моменты.

На высоком уровне GAN — это нейронные сети, которые учатся генерировать реалистичные образцы данных, на которых они обучались. Например, имея фотографии рукописных цифр, GAN узнают, как создавать реалистичные фотографии большего количества рукописных цифр. Что еще более впечатляюще, GAN могут даже научиться создавать реалистичные фотографии людей, такие как приведенные ниже.

Python — один из самых популярных языков программирования в мире. Статистика современного рынка свидетельствует о том, что Python желаемый навык, и что его использование широко распространено в различных сферах, таких как наука, инженерия, бизнес, аналитика данных и многих других.

В этой статье я составил полную дорожную карту для изучения Python, прилагая полезные источники знаний.

Сегодня я расскажу новичкам про полезные и удобные функции PyCharm. Эта статья предназначена для тех, кто только знакомится с PyCharm и написал свои первые программы. Затронем основной функционал пайчарма, который поможет упростить и ускорить вашу работу и узнаем, как запускать сервер и тесты Django в один клик. А ещё, я поделюсь подборкой полезных плагинов и горячих клавиш.

Читать на английском – интересно и полезно. Однако, многолетнему обитателю рунета непросто найти хорошие иностранные ресурсы. Плюс, многое из найденного оказывается скучным или слишком сложным. Я постарался подобрать интересные сайты для практики английского и понять, какие из них имеют доступный уровень сложности, а какие – более 9999999.

На выходе получился список сайтов размеченных по уровню сложности: легко, средне, сложно, очень сложно. Список разбит на 6 форматов: расшифровки подкастов, интервью, площадки для общения, новости и статьи, книги, обучающие тексты.

Что такое докер?

Модель fastText — одно из самых эффективных векторных представлений слов для русского языка. Однако её прикладная польза страдает из-за внушительных (несколько гигабайт) размеров модели. В этой статье мы показываем, как можно уменьшить модель fastText с 2.7 гигабайт до 28 мегабайт, не слишком потеряв в её качестве (3-4%). Спойлер: квантизация и отбор признаков работают хорошо, а матричные разложения — не очень. Также мы публикуем пакет на Python для этого сжатия и примеры компактной модели для русских слов.

Нейросети переживают второй Ренессанс. Сначала еще казалось, что сообщество, решив несколько прикладных задач, быстро переключится на другую модную тему. Сейчас очевидно, что спада интереса к нейросетям в ближайшем будущем не предвидится. Исследователи находят новые способы применения технологий, а следом появляются стартапы, использующие в продукте нейронные сети.

Стоит ли изучать нейросети не специалистам в области машинного обучения? Каждый для себя ответит на этот вопрос сам. Мы же посмотрим на ситуацию с другой стороны — что делать разработчикам (и всем остальным), которые хотят больше знать про методы распознавания образов, дискриминантный анализ, методы кластеризации и другие занимательные вещи, но не хотят расходовать на эту задачу лишние ресурсы.

Ставить перед собой амбициозную цель, с головой бросаться в онлайн-курсы — значит потратить много времени на изучение предмета, который, возможно, вам нужен лишь для общего развития. Есть один проверенный (ретроградный) способ, занимающий по полчаса в день. Книга — офлайновый источник информации. Книга не может похвастаться актуальностью, но за ограниченный период времени даст вам фундаментальное понимание технологии и способов ее возможной реализации под ваши задачи.

О чем статья?

• Less than 9th grade -3.7%
• 9th-12th but didn’t finish -6.7%
• High school graduate -3.3%
• Some college but no degree -3.7%
• Associate’s degree -10.0%
• Bachelor’s degree or more -2.7%

Надо “SELECT * WHERE a=b FROM c” или “SELECT WHERE a=b FROM c ON *” ?

Если вы похожи на меня, то согласитесь: SQL — это одна из тех штук, которые на первый взгляд кажутся легкими (читается как будто по-английски!), но почему-то приходится гуглить каждый простой запрос, чтобы найти правильный синтаксис.

А потом начинаются джойны, агрегирование, подзапросы, и получается совсем белиберда. Вроде такой:

SELECT members.firstname || ' ' || members.lastname
AS "Full Name"
FROM borrowings
INNER JOIN members
ON members.memberid=borrowings.memberid
INNER JOIN books
ON books.bookid=borrowings.bookid
WHERE borrowings.bookid IN (SELECT bookid
  FROM books
  WHERE stock>(SELECT avg(stock)
    FROM books))
GROUP BY members.firstname, members.lastname;

Буэ! Такое спугнет любого новичка, или даже разработчика среднего уровня, если он видит SQL впервые. Но не все так плохо.

Легко запомнить то, что интуитивно понятно, и с помощью этого руководства я надеюсь снизить порог входа в SQL для новичков, а уже опытным предложить по-новому взглянуть на SQL.