Блокноты Jupyter для различных образовательных ресурсов и интерактивные версии публикаций. Открыт к предложениям: нужно что-то исправить – добавляйте issue или комментарий на сайте публикации. Пишите в телеграм
Большинство публикаций подготовлены для Библиотеки программиста (в этом случае названия нередко скорректированы редактором), более ранние – для Хабра. Публикации представляют собой как оригинальные статьи и пособия, так и переводы англоязычных статей (примерно пополам). Если вы заметили ошибки — пишите в комментария х к постам или на e-mail, я обязательно исправлю.
Ниже представлены публикации на тему программирования. Также занимаюсь научными исследованиями (профиль на ResearchGate) и учебной деятельностью (курс Наноматериалы на stepik.org). Основной исследовательский проект сейчас — исследование первых воспоминаний.
Внутри рубрик статьи расположены преимущественно в порядке от наиболее новых к более старым. Жирным выделены наиболее проработанные публикации:
- Динамическое выполнение выражений в Python: eval() (Jupyter, Colab) (ист.)
- Всё, что нужно знать о декораторах Python (Jupyter, Colab) (ист.)
- 📝 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- 🔗 TOP-10 open source проектов на Python в сентябре 2018
- ТОП-15 трюков в Python 3, делающих код понятнее и быстрее
- 🔗 ТОП-10 англоязычных публикаций по Python за апрель 2018
- 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.
- 🕹️ 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
- 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
- 👨🎓️ Учебный план изучения основ глубокого обучения и нейросетей
- TensorFlow.js: машинное обучение на JavaScript с доставкой в браузер
- 🗞️ Новый подход в Deep Learning: популяционное обучение нейросетей
- Наглядное введение в нейросети на примере распознавания цифр
- 🗞️ Что нового в Pandas 1.0? (ист.)
- Обучение модели обнаружения объектов YOLO на пользовательском наборе данных
▶️ 7 лучших видео TED по тематике Data Science- Опыт разработки: почему мы пишем инфраструктуру машинного обучения на Go, а не на Python
- Анализ данных с помощью одной строки на Python
- 6 крупных open source проектов в сфере Data Science
- 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
- ➗ Теорема Байеса: Святой Грааль Data Science
- 🔥 Jupyter Notebook: галерея блокнотов по ML и Data Science
- Искусственный интеллект и рост вычислительных мощностей
- Мнения людей из индустрии Data Science о развитии отрасли
- ТОП-10 мировых публикаций по машинному обучению за апрель 2018
- 10 рецептов машинного обучения от разработчиков Google
- 10 строк для диагностики болезни Паркинсона с помощью XGBoost
- 📝 JupyterLab и Jupyter Notebook — мощные инструменты Data Science
- 👨🎓️ От новичка до профи в машинном обучении
- Стартап в сфере искусственного интеллекта в 2018
- Трейдинг и машинное обучение с подкреплением
- Python и R: что выбрать для Data Science в 2018?
- Создаем бота в Facebook на Python менее чем за 60 минут
- 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
▶️ 50 YouTube-каналов для разработчиков игр- 🖼️ О правильном дизайне полей с выпадающими списками
- 📕 25 лучших книг для программистов
▶️ 70 YouTube-каналов для фронтенд-разработчика▶️ 50 русскоязычных YouTube-каналов о языках программирования- 👨🎓️🔥 Бесплатные русскоязычные онлайн-курсы по IT-специальностям
- 🔥 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
▶️ 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 хакеры 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
- выделение жирным – заслуживает внимания
- 🔥 мне нравится, что получилось
- 👨🎓️ подборка курсов или учебный план
- 🔗 сборник ссылок
▶️ подборка видео по определенной теме-
- 📝 инструкция, как что-то сделать
- 🕹️ о разработке игр
- 🗞️ статья новостного плана (потеряла актуальность)
- 🖼️ о рисовании или дизайне
- 🧒 о математике и программировании для детей
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent