Fullstack разработчик, CTO, музыкант
Всем привет! Мы продолжаем разбирать наши решения. Сегодня расскажем о том, как, используя генератор Material for MkDocs, можно создать несложный, но удобный статический сайт с документацией (и не только!).
А ещё как встроить его в CI/CD для автосборки и автопубликации (мы используем Gitlab CI, о чём подробно рассказывалось в предыдущем туториале), а также как использовать плагины к генератору чтобы, к примеру, создавался не только сайт, но и его pdf-представление.
Добро пожаловать под кат!
Язык Python предоставляет всем пользователям возможность создавать свои пакеты и делиться ими со всем сообществом. Так появлялись очень популярные библиотеки для работы с данными (Pandas, Numpy, Matplotlib), для машинного обучения (TensorFlow, PyTorch), для веб разработки. Но есть много смешных, полезных или интересных пакетов, про которые вы вероятно никогда не слышали. Именно про них и пойдёт речь дальше.
Работа нейронной сети основана на манипуляциях с матрицами. Для обучения используются разнообразные методы, многие из которых выросли из метода градиентного спуска, где необходимо умение обращаться с матрицами, вычислять градиенты (производные по матрицам). Если заглянуть “под капот” нейронной сети, можно увидеть цепочки из матриц, выглядящие зачастую устрашающе. Проще говоря, “нас всех подстерегает матрица”. Пора познакомиться поближе.
Для этого сделаем следующие шаги:
рассмотрим манипуляции с матрицами : транспонирование, умножение, градиент;
построим игрушечную нейронную сеть;
познакомимся с методом обратного распространения ошибки с использованием метода градиентного спуска.
Все шаги сопровождаются примерами кода с использованием только NumPy . Вычисления, не выходящие, впрочем, за рамки элементарной математики, приведены подробно. За индексами придется внимательно следить, но не отчаивайтесь, просто представьте, что каждый индекс - винтик, который надо закрутить, следуя простым правилам, но не пропустить. Если вдруг не разберетесь, ничего страшного - одно из двух: либо сбой в матрице, либо одно из двух.
Лет 20 назад люди тоже ленились. Но термин «прокрастинация» хоть уже существовал (с 1970-х), но не был знаком абсолютно всем, как сейчас. Мне кажется, у нас эпидемия. И, кажется, я знаю почему и что с ней можно сделать. Во всяком случае, у меня работает. И откладывать чтение на потом не придётся – всего 3 правила, уложусь в 5-7 минут Вашего времени
//.....Какой-то код
console.log(typeof str); // string
console.log(str.length); // 15
console.log(str); // "ччччччччччччччч"
SEX = 'Female', 'Male'
sex = SEX[True] # -> Male
sex = SEX[False] # -> Female
Одна из главных проблем при написании крупных (относительно) программ на Python — минимизация потребления памяти. Однако управлять памятью здесь легко — если вас вообще это волнует. Память в Python выделяется прозрачно, управление объектами происходит с помощью системы счётчиков ссылок (reference count), и память высвобождается, когда счётчик падает до нуля. В теории всё прекрасно. А на практике вам нужно знать несколько вещей об управлении памятью в Python, чтобы ваши программы эффективно её использовали. Первая вещь, надо хорошо в ней разбираться: размеры основных объектов в Python. И вторая вещь: как устроено управление «под капотом» языка.
Начнём с размеров объектов. В Python есть много примитивных типов данных: целые числа (int), long (версия int с неограниченной точностью), числа с плавающей запятой (они же числа с двойной точностью, double), кортежи (tuple), строковые значения, списки, словари и классы.
sudo apt install -y piu-piu
Rest API превратился в REST-in-Peace API. Долгих лет жизни GraphQL
Примечание переводчика – Rest In Peace, RIP – распространенная эпитафия "Покойся с миром". Первое слово в ней пишется так же, как акроним REST.
Тогда это была попытка рассмешить, но сейчас я убеждаюсь в справедливости шутливого прогноза.
Поймите правильно. Я не собираюсь обвинять GraphQL в убийстве REST или чём-то таком. REST не умрет никогда, также как XML будет жить вечно. Но кто в здравом уме станет использовать XML вместо JSON? На мой взгляд, GraphQL сделает для REST то же самое, что JSON сделал для XML.
Привет, Хаброжители! Мы издали книгу, составленную на основе одноименного онлайнового руководства и содержащую наработки многочисленных профессионалов и энтузиастов, знающих, что такое Python и чего вы от него хотите.