Эта статья открывает список уроков на тему “Линейная алгебра с примерами на Python“. Мы постараемся рассказать о базовых понятиях линейной алгебры, которые могут быть полезны тем, кто занимается машинным обучением и анализом данных, и будем сопровождать все это примерами на языке Python.
В статье рассмотрены некоторые полезные инструменты из библиотеки Numpy, которые довольно часто приходится использовать при решении задач в рамках машинного обучения и анализа данных.
Рассмотрим мощный инструмент для доступа к данным ndarray в библиотеке Numpy – boolean массивы. С их помощью можно получать подвыборки и модифицировать данные в исходном массиве.
В рамках данной статьи будет рассмотрен процесс создания и настройки виртуальной машины на VirtualBox, развертывания на ней операционной системы Xubuntu и установки NCSDK для разработки программного обеспечения под Intel Movidius Neural Compute Stick.
Данной статьей открывается цикл, посвященный Intel Movidius Neural Compute Stick (NCS). NCS – это устройство, которое подключается по USB к ПК или Rasberry PI и предоставляет в распоряжение мощные ресурсы для запуска нейронных сетей. Представленный материал является ознакомительным, его задача дать общее представление о том, что такое NCS.
Библиотека Numpy предоставляет функции для расчета простых статистик: среднее значение, медиана, стандартное отклонение и т.п. Вопросу использования данных функций посвящен этот урок.
В статье рассмотрены различные способы получения элементов из массивов типа numpy.ndarray библиотеки numpy. Если вы читаете эту статью, то, наверное, знаете, зачем нужна библиотека numpy. Если в “двух словах”, то numpy – это библиотека для языка программирования Python, которая предоставляет в распоряжение разработчика инструменты для эффективной работы с многомерными массивами и высокопроизводительные вычислительные алгоритмы.
Этот урок посвящен теме декораторов в Python. Большое внимание уделено свойствам функций в Python, на базе которых реализована идея декораторов. Рассмотрены декораторы принимающие аргументы и возвращающие значение из функции.
Этот урок посвящен аннотациям типов в Python. Рассмотрен вопрос контроля типов переменных и функций с использованием комментариев и аннотаций. Приведено описание PEP‘ов, регламентирующих работу с аннотациями, и представлены примеры работы с инструментом mypy для анализа Python кода.
В статье рассмотрен один из подходов к автоматизации тестирования пользовательского интерфейса. Он основан на использования инструмента SikuliX, языке Python и framework’е для тестирования: unittest.
