Блокноты Jupyter, подготовленные мной для различных образовательных ресурсов, а также интерактивные версии публикаций. Если нужно что-то исправить, добавляйте issue, пишите в телеграм
Большинство публикаций подготовлены для Библиотеки программиста, более ранние – для Хабра. Публикации представляют собой как оригинальные статьи и пособия, так и переводы англоязычных статей.
Ниже представлены публикации на темы, связанные с различными аспектами программирования. Научные публикации можно посмотреть в (профиле на ResearchGate).
Внутри рубрик статьи расположены преимущественно в обратном хронологическом порядке.
- Микросервисная архитектура на примере Python и gRPC (ист.)
- Как в Python применяются вложенные функции (Jupyter) (Colab) (ист.)
- 🗄️ Python и MySQL: практическое введение (Jupyter) (ист.)
- ⛱️ Как правильно ничего не делать в Python: инструкция pass (ист.)
- 🧩 Кэширование в Python: алгоритм LRU (Jupyter) (ист.)
- 🗄️ Управление данными с помощью Python, SQLite и SQLAlchemy (ист.)
- 🤹 Введение в объектно-ориентированное программирование (ООП) на Python (Jupyter, Colab) (ист.)
- 🙋 Тест на знание языка Python (15 вопросов)
- 🌟 Робот в лабиринте: обрабатываем в Python очереди с приоритетом (Jupyter, Colab) (ист.)
- 🗞️ Новые возможности Python 3.9: мнения экспертов
- 🌟 Динамическое выполнение выражений в Python: eval() (Jupyter, Colab) (ист.)
- 🌟 Всё, что нужно знать о декораторах Python (Jupyter, Colab) (ист.)
- 🌟 Как хранить объекты Python со сложной структурой (ист.)
- 📕 ТОП-15 книг Python: от новичка до профессионала
- 📝🌟 Как подружить Python и базы данных SQL. Подробное руководство, (ист.)
- 🔢 Python и динамическое программирование на примере задачи о рюкзаке (ист.)
- 📝 Как опубликовать свою Python библиотеку на PyPI (ист.)
- 📝 Веб-скрапинг по расписанию с Django и Heroku (ист.)
- 🔢 Иллюстрированное руководство по изменению формы массивов NumPy (ист.)
- 🌟 Итерируем правильно: 20 приемов использования в Python модуля itertools (Jupyter, Colab)
- 🌟 Не изобретать велосипед, или Обзор модуля collections в Python (Jupyter, Colab)
- 🌟 Назад в будущее: практическое руководство по путешествию во времени с Python (Jupyter, Colab)
- 🙋 Тест на знания о необычном поведении Python
- 🧒 10 советов о том, как научить ребенка программировать на Python
- 📝 Пишем программу для автоматического распознавания объектов с веб-камер, (ист.)
- 🕴Спасательный круг для собеседования на Python-разработчика
- 🕴Требования к Python-разработчику на мировом рынке 2019 года, (ист.)
- Быстрый путеводитель по Python: cписки за 7 минут (ист.)
- 🤔 Pythran: как заставить работать код Python со скоростью С++ (ист.)
▶️ Видео 10 лучших докладов о Python на конференции PyCon (ист.)- 🔗 TOP-10 open source проектов на Python в сентябре 2018 (ист.)
- ТОП-15 трюков в Python 3, делающих код понятнее и быстрее
- 🔗 ТОП-10 англоязычных публикаций по Python за апрель 2018 (ист.)
▶️ Парсинг сайтов на Python: подробный видеокурс и программный код▶️ Регулярные выражения, пособие для новичков. Часть 1 Часть 2- 🔢 Как сделать из 123456789 число 100 или 0
- 👨🔬️ Python(x, y)
- 👨🎓️ Программирование и научные вычисления на языке Python (курс на Викиверситете) – будьте осторожны, курс такой «древний», что в нем ещё использовался Python 2.
- 🤼 Генеративно-состязательная нейросеть: ваша первая GAN-модель на PyTorch (Jupyter) (ист.)
- 🙋 Тест. Правда или ложь: что умеют нейросети?
- 🕹️👁️ Нейросети в помощь геймдев-художнику: машинное обучение для создания игрового пиксель-арта (ист.)
▶️ 👁️ Просто добавь нейросеть: 7 исторических фильмов в 4K и 60 FPS- 🖍️👁️ Учим искусственный интеллект раскрашивать контурные изображения персонажей аниме (ист.)
- 💬 Голосовой DeepFake, или Как работает технология клонирования голоса
- 📝 DeepFake-туториал: создаем собственный дипфейк в DeepFaceLab (ист.)
- 👁️ Автоматическое распознавание автомобильных номеров на Raspberry Pi
- 👨🎓️👁️ Учебный план по основам компьютерного зрения
- 📝 Чек-лист для отладки нейронной сети: 5 шагов на пути к успеху (ист.)
- 🗞️ TensorFlow умер. Да здравствует TensorFlow 2.0!
- Фреймворк глубокого обучения в 2019: выбираем из 10 лучших (ист.)
- 7 трюков для глубокого обучения (ист.)
- 🔢 Наглядно объясняем операцию свертки в моделях глубокого обучения (ист.)
- 👨🎓️ Учебный план изучения основ глубокого обучения и нейросетей
- TensorFlow.js: машинное обучение на JavaScript с доставкой в браузер
- 🗞️ Популяционное обучение нейросетей (ист.)
- 👁️ Наглядное введение в нейросети на примере распознавания цифр
- 🔗🔥 Структурированная подборка бесплатных ресурсов по тематикам Data Science и Machine Learning
- 🌟 Git для Data Science: контроль версий моделей и датасетов с помощью DVC (ист.)
- 🌟 Линейное программирование. Практика решения задач оптимизации на Python (Jupyter, Colab) (ист.)
- Автодополнение длиной в тысячу слов. Что известно о нейросетевой модели GPT-3
- «Люблю» и «ненавижу»: анализ эмоциональной окраски текста с помощью Python (Jupyter) (ист.)
- 🏢 Как компании превращают данные в деньги: обзор российских практик Data Science
- 👨🎓️ Как научиться Data Science онлайн
▶️ 30 YouTube-каналов и плейлистов о Data Science- 🗞️ Что нового в Pandas 1.0? (ист.)
- 👁️ Обучение модели обнаружения объектов YOLO на пользовательском наборе данных (ист.)
▶️ 7 лучших видео TED по тематике Data Science (ист.)- Почему мы пишем инфраструктуру машинного обучения на Go, а не на Python (ист.)
- 📊 Анализ данных с помощью одной строки на Python (ист.)
- 🔗 6 крупных open source проектов в сфере Data Science (ист.)
- Big Data: размер имеет значение
- 🔗 7 фреймворков автоматического машинного обучения
- 🗞️ Встречайте: версия 4.0 графической библиотеки plotly для Python
- 📊 Забудьте о matplotlib: визуализация данных в Python вместе с plotly (ист.)
- ➗ Теорема Байеса: Святой Грааль Data Science (ист.)
- 🌟 Jupyter Notebook: галерея блокнотов по ML и Data Science (ист.)
- Искусственный интеллект и рост вычислительных мощностей (ист.)
▶️ Мнения людей из индустрии Data Science о развитии отрасли- ТОП-10 мировых публикаций по машинному обучению за апрель 2018 (ист.)
▶️ 10 рецептов машинного обучения от разработчиков Google- 10 строк для диагностики болезни Паркинсона с помощью XGBoost (ист.)
- 📝 JupyterLab и Jupyter Notebook — мощные инструменты Data Science
- 👨🎓️ От новичка до профи в машинном обучении
- Стартап в сфере искусственного интеллекта в 2018 (ист.)
- 📈 Трейдинг и машинное обучение с подкреплением (ист.)
- Python и R: что выбрать для Data Science в 2018?
- 🤖 Создаем бота в Facebook на Python менее чем за 60 минут (ист.)
Это серия тщательно продуманных головоломок на логические рассуждения и алгоритмы программирования. Описания задач, иллюстрации и решения сведены в блокноте Jupyter (Colab).
- 👫 Двойные фамилии
- 😎 Спрятанное решение
- 🦎 Остров хамелеонов
- ☎️ Номер Тьюринга
- 📯 Время великих учёных
- 👬 Прогуливающиеся джентльмены
- 🕰 Часы с одинаковыми стрелками
- 🦠 Вирус в колонии бактерий
- 🐴 Шесть шахматных коней
- 🏃 Задача о беглеце
- 😼 Чеширский кот и число палиндромов
- 🃏 Карточная головоломка Конвея
- 🔓 Задача о необычном замке
- 🐸 Алгоритмическая головоломка о лягушках
- ✂️ Задача Сфинкса о разрезании лестниц
- 🤷 Собеседование и семь гномов: задачи с интервью в IT-компаниях
- 🐍 Нарисовать змейку, выстроить зиккурат
▶️ 📱70 YouTube-каналов и плейлистов о мобильной разработке- 🌟 JavaScript для Python-программистов: познание через сравнение (ист.)
- 📕 10 книг по PHP: от новичка до профессионала
▶️ 🌟 50 YouTube-каналов для разработчиков игр- 🖼️ О правильном дизайне полей с выпадающими списками (ист.)
- 📕 25 лучших книг для программистов
▶️ 🌟 70 YouTube-каналов для фронтенд-разработчика▶️ 🌟 50 русскоязычных YouTube-каналов о языках программирования- 📕 ТОП-10 книг по C++: от новичка до профессионала
- 👨🎓️🌟 Бесплатные русскоязычные онлайн-курсы по IT-специальностям
- 📕 ТОП-10 книг по C#: от новичка до профессионала
- 🏗️🌟 Как написать код, который полюбят все
- 🏊 Как не «сгореть на работе», если ты программист
- 🕹️👾 PICO-8 и TIC-80. Экскурсия в мир виртуальных консолей для создания ретро-игр
- 💎 Как шифровать информацию с помощью роста кристаллов (ист.)
▶️ 100+ лекций экспертов Постнауки об анализе данных, ИИ, роботах, математике и сетях- 🐈 Перезаряжаем терминал: GitHub CLI в действии
▶️ Автостопом по TED: 42 ярких выступления на темы вблизи IT- 🖼️ Рисуем, программируя. Машинная генерация художественных узоров в векторных полях (ист.)
- «Я тебя по IP вычислю»: как рассекречивают звенья цепи Tor (ист.)
- 🖼️📊 Rough.js: как заставить компьютер рисовать «от руки»
- 🤔 Как на C++ быстро заполнить нулями большой массив? (ист.)
- 🖼️ Графический приём, благодаря которому пользователи будут регистрироваться чаще (ист.)
- Хакинг мозга. Обработка сигналов мыслительной активности с интерфейсом OpenBCI
- Функциональный JavaScript: 6 образцов кода без цикла for (ист.)
- 🌟 6 идей проектов выходного дня (ист.)
- 🦊😼 GitLab или GitHub? Как выбрать ресурс под определённый тип репозитория
- 📈 20 тенденций в разработке программного обеспечения (2020) (ист.)
- 📝 Безопасность прежде всего: как защитить Linux на сервере VPS
- Вебхуки: как получать данные без промедления и опросов API
- Пишем простой граббер для Telegram чатов на Python
- 🏗️ Читаемый код: 10 практик успешного написания
- 🔗 Дайджест: 300 ссылок на обучающие ресурсы по программированию
- Карьерный рост: в чем разница между Junior, Middle и Senior?
- 👨🎓️🌟 12 простых советов тем, кто самостоятельно учит математику
- 9 гифок, наглядно иллюстрирующих дифференцируемость функции
- 👨🎓️🌟 Детальный план самообразования основам Computer Science за полтора года
- От новичка до профи в блокчейн-технологиях за 2 месяца
- 🔗 Более 200 избранных ссылок на материалы о языке Go (ист.)
- 🤔 Как получить опыт и зарабатывать на Open Source проектах
▶️ Иллюстративный видеокурс математического анализа: 10 уроков▶️ Иллюстративный видеокурс по линейной алгебре: 11 уроков- Как правильно искать и читать научные статьи? (ист.)
- Создаем первый смарт-контракт на Ethereum менее чем за 60 минут (ист.)
- Импульсные нейронные сети: мозг в компьютере (ист.)
- 🧒 Как помочь ребенку выучить таблицу умножения
- ист. – ссылка на основной источник публикации
- 🌟 мне нравится, что получилось
- 👨🎓️ подборка курсов или учебный план
- 🙋 тест
- 🔗 сборник ссылок
▶️ подборка видео по определенной теме- 📝 инструкция, как что-то сделать
- 🕹️ о разработке игр
- 🗞️ статья новостного плана (могла потерять актуальность)
- 🖼️ о рисовании или дизайне
- 🧒 о математике и программировании для детей
- 👁️ о различных аспектах компьютерного зрения
- 📊 об инструментах визуализации данных