Нужен инструмент, который позволит управлять твоей коллекцией ссылок - организовать удобный доступ, отсортировать по категориям, удалить дубликаты и неработающие ссылки, синхронизировать все между устройствами. Читаем про лучшие решения 2022 года.
Pyjion — это инструмент, который может значительно повысить производительность Python за счет интеграции JIT-компилятора в среду выполнения Python. В статье объясняется, как работает Pyjion и как разработчики могут использовать его для ускорения своего кода без серьезных изменений в проектах. Это отличный вариант для тех, кто хочет оптимизировать скорость выполнения Python, сохраняя простоту.
Самый распространенный способ ускорить код на Python - использовать CPython, официальный интерпретатор Python. Он компилирует код в промежуточный язык, называемый байткодом, и делает это каждый раз, когда выполняется ваш код.
Анализ временных рядов - это фундаментальная область в науке о данных и машинном обучении, имеющая широкое применение в различных отраслях, таких как электронная коммерция, финансы, планирование мощностей, управление цепочками поставок, медицина, погода, энергетика, астрономия и многие другие.
Анализ временных рядов как статистическая техника используется для изучения и моделирования данных, зависящих от времени. Некоторые общие особенности инструментов анализа временных рядов включают:
Это лишь несколько примеров типов функциональности, которые могут быть включены в инструмент анализа временных рядов. Давайте посмотрим, что может предоставить нам Kats.
VPN - или Virtual Private Network (Виртуальная Частная Сеть) - это программное обеспечение, которое вы можете загрузить на свой компьютер, телефон и другие устройства, чтобы помочь вам оставаться более конфиденциальными в Интернете. Шифруя все данные, которые вы отправляете и получаете в Интернете, VPN-сервисы являются идеальным инструментом для того, чтобы никто из посторонних не смог отследить, что вы делаете в сети.
Это добавляет дополнительный уровень безопасности к любой сети, к которой вы пытаетесь подключиться, будь то домашний широкополосный интернет, общественный Wi-Fi или мобильное соединение. Она позволяет отправлять и получать данные в частном порядке при подключении к этой сети.
VSCodium — это open-source альтернатива Visual Studio Code с теми же функциями, но без телеметрии и проприетарных лицензий от Microsoft. В статье рассматриваются различия между VSCodium и VS Code, подчёркивая, почему разработчики, которые ценят конфиденциальность и прозрачность, могут предпочесть VSCodium. Это отличный выбор для тех, кто ищет полностью открытое программное обеспечение с привычным интерфейсом VS Code.
VS Code - один из самых популярных редакторов кода на сегодняшний день. Разработанный компанией Microsoft, этот мощный и гибкий инструмент доступен для Windows, Linux и macOS. Благодаря впечатляющему набору функций, простоте использования и универсальности он завоевал широкую популярность среди разработчиков.
Google Colab - это мощная платформа для написания и выполнения кода Python прямо в браузере без необходимости конфигурирования, со свободным доступом к GPU, а также удобным совместным использованием, обучением и быстрой разработкой моделей машинного обучения на Python. Он основан на блокноте Jupyter и поддерживает совместную разработку.
Google Collab позволяет разработчикам писать и выполнять произвольный код Python через браузер, документировать код, поддерживающий математические уравнения, создавать, загружать и делиться блокнотом с Google Drive и на Google Drive, импортировать и публиковать блокноты с GitHub, импортировать внешние наборы данных с Kaggle. Он также позволяет интегрировать и поддерживать библиотеки ML, такие как PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV, и, наконец, бесплатный облачный сервис с бесплатным ускорением GPU (графический процессор) и TPU (тензорный процессор).
Python — один из самых популярных языков программирования в мире. Благодаря простому синтаксису, читаемому коду и богатым библиотекам, Python стал незаменимым инструментом для разработчиков, специалистов по данным и экспертов в области машинного обучения.
Книги, перечисленные здесь, охватывают основы Python и углубляются в специализированные области, такие как data science и автоматизация. Независимо от того, новичок ты в программировании или стремишься расширить свои знания, эти книги — отличные ресурсы для твоего обучения.
NVIDIA® Jetson Xavier™ NX обеспечивает суперкомпьютерную производительность на граничных системах (edge systems) в системе-на-модуле (SOM) малого форм-фактора. До 21 TOPS ускоренных вычислений обеспечивает мощь для параллельной работы современных нейронных сетей и обработки данных с нескольких датчиков высокого разрешения, что вполне удовлетворяет требования для полноценных систем ИИ.
Jetson Xavier NX теперь имеет поддержку облачных вычислений, что позволяет разработчикам создавать и внедрять высококачественные программно-определяемые функции на встраиваемых и граничных устройствах. Предварительно обученные модели ИИ от NVIDIA NGC и NVIDIA Transfer Learning Toolkit обеспечивают более быстрый путь к обученным и оптимизированным сетям ИИ, а контейнерное развертывание на устройствах Jetson обеспечивает гибкое и бесшовное обновление. Jetson Xavier NX ускоряет программный стек NVIDIA более чем в 10 раз по сравнению с его широко распространенным предшественником Jetson TX2.
Китайская компания Megvii Technology, занимающаяся разработкой искусственного интеллекта (ИИ), объявила в среду, что она открывает исходный код своей системы глубокого обучения, чтобы уменьшить зависимость от американских платформ.
Группы по Data Science на Facebook — это пространство, где профессионалы и энтузиасты могут делиться знаниями, учиться новому и быть в курсе отраслевых трендов. В статье рассматривается, как эти группы помогают находить единомышленников, обмениваться знаниями и получать доступ к ценным ресурсам. Независимо от уровня вашего опыта, эти сообщества предлагают платформу для роста и сотрудничества.
Data Science - это всё ещё быстро развивающаяся область, которая объединяет мощь статистических и вычислительных методов для извлечения значимых идей из больших и сложных массивов данных. Она предполагает использование различных инструментов и методов, таких как машинное обучение, добыча данных и технологии больших данных, для анализа данных и извлечения информации, которая может быть использована для улучшения бизнес-процессов, оптимизации рабочих процессов и принятия решений на основе данных.