Clean Code
12.7K subscribers
2.58K photos
7 videos
3.45K links
Советы по написанию кода, обзоры распространенных ошибок и многое другое.

Ссылка: @Portal_v_IT

Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc

РКН: clck.ru/3Ht6ch
Download Telegram
📖Practical Deep Learning
🖋Ronald T. Kneusel | 2021

Если вы интересовались машинным обучением, но не знали, с чего начать, то это именно та книга, которую вы ждали. В ней, посвященной области машинного обучения, известной как глубокое обучение, объясняются основные концепции и дается основа, необходимая для создания собственных моделей. Вместо того чтобы просто излагать рецепты использования существующих наборов инструментов, практическое глубокое обучение расскажет вам о том, зачем нужно глубокое обучение, и вдохновит вас на дальнейшие исследования.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #Python
Clean Code #test #Python

Выберите правильный вариант 👇🏼
📖Pretrain Vision and Large Language Models in Python
🖋Emily Webber | 2023

Овладейте искусством разработки концепции и больших языковых моделей с помощью концептуальных основ и рекомендаций отраслевых экспертов. Узнайте о сервисах AWS и шаблонах проектирования с соответствующими примерами кодирования.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #Python
Clean Code #test #Python

Выберите правильный вариант 👇🏼
📖Hands-on ML Projects with OpenCV
🖋Mugesh S. | 2023

Эта книга представляет собой подробное руководство, в котором методы машинного обучения объединены с OpenCV, самой популярной библиотекой компьютерного зрения, использующей Python. Книга знакомит с фундаментальными концепциями машинного обучения и компьютерного зрения, а также с практическим применением OpenCV. Концепции, связанные с предварительной обработкой изображений, методами определения контуров и пороговых значений, обнаружением движения и отслеживанием, объясняются поэтапно с использованием кода и фрагментов выходных данных.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #Python