Основы глубокого обучения. Часть 1

Приветствую всех! Эта статья будет первой в серии статей про основы глубокого обучения. В этой части я расскажу про то, что такое модели, искусственный интеллект (ИИ), машинное (МО) и глубокое обучение (ГО), про виды этапа обучения моделей, что такое нейронные сети, градиентный спуск и обратное распространение. В конце затронем теорию свёрточных нейронных сетей.

https://habr.com/ru/articles/1034392/

#глубокое_обучение #ai #ии #машинное_обучение #python #numpy #pytorch

Show HN: WfmOxide a Rust parser (.wfm/.isf) with CLI and time axis

WfmOxide는 Rust로 작성된 고성능 제로 카피 파서로, Rigol과 Tektronix의 독점 오실로스코프 바이너리 파일(.wfm, .isf)을 빠르게 파싱한다. 메모리 매핑과 병렬 처리(rayon)를 활용해 Python 순수 구현 대비 최대 7배 빠른 처리 속도를 제공하며, NumPy 배열로 직접 데이터를 반환해 딥 메모리 데이터 파이프라인에 최적화되어 있다. PyPI에서 사전 컴파일된 휠로 배포되어 Rust 툴체인 없이도 설치 가능하며, CLI 도구도 함께 제공해 다양한 변환 작업에 활용할 수 있다. 모듈화된 구조로 새로운 장치 지원 확장도 용이하다.

https://github.com/SGavrl/WfmOxide

#rust #parser #wfmoxide #oscilloscope #numpy

Great news! My friend Professor Claudio Esperança (who teaches at UFRJ) has added many "#py5 compatibility hacks" to his online #pyscript based #Py5Script IDE, I'm thrilled. It will be an upgrade on the much loved #pyp5js #pyodide editor I use in some classes. Now one can use more advanced stuff like #numpy :D

https://esperanc.github.io/Py5Script/view.html?code=FDAmFMDMAIGdwC4FcAOAKAlALmNPcBLAL3DQBYAGCgGmkoo2gGJoBlATwDsB7T9gW2iRuAJ2gBjEeACGCcAGFpnAG7TYufC2kAbWN2jTQoWNAQALcNAAKI7uPCxYBTgHMA9CnYBWaBEjSkbQRoFxFpdmgAI2lxAGtQ7iROUA08LWShUXsTAHczAjkDEz8AoMyxOQAPBBA-XzCczBx8aBzoAF5oKX5pdH5E+AB9StoaVoJQc1oARjHZhmYu8B6UaAITcABHADpTfRs7BydXAHITFdS1mHXB-qQhlClHcFAsRY4ePkFhMTuhm8eRxelxa4gIInE2ksaD+4GGtFhg3YtByGEuBGusEGsXA7EGgOer3eXF4AnK0BxeIBT3gKRaLVgmyQ0ikMIGcJG0ERyNaaMuOQKZmgKHuZlushEBEqTTSpnyJnWwq82wAViYRbAzJhoEkIBULNAzNxuKBtmaJCyoIE5eApABCEH4BBhTiwbSyUgAJio1G9DEdeFsCA9aDCoAISlgaEgYX4cPEiU4CAwaPp+AF5ii4BczkGkO4tMGmt6pGwAfpyltVTQ82o81TaYrVfA0trfobjfwlZE1b9daoGCAA&name=py5%20hacks%3A%20name%20aliases%20%26%20context%20manager

#CreativeCoding #Processing #Python #p5js

Мой первый ИИ: Пишем нейросеть на Python с нуля

Написал гайд для тех, кто хочет понять нейросети изнутри. Создаем свой ИИ для распознавания цифр на чистом Python всего в 50 строк кода. Вся математика на пальцах!

https://habr.com/ru/articles/1031568/

#Нейросети_для_начинающих #python #машинное_обучение #алгоритмы #numpy #градиентный_спуск #распознавание_образов #искусственный_интеллект

NumPy с нуля: понятный гайд для тех, кто хочет в Data Science

Стандартные списки в Python прекрасны своей гибкостью, но когда дело доходит до больших данных и математики, они превращаются в медленных черепах. 🐢 Подготовил для вас максимально практичный гайд: «NumPy с нуля до понимания за 1 статью». Никакой академической воды — только база для быстрого старта в Data Science и аналитике.

https://habr.com/ru/articles/1029440/

#numpy #numpy_datascience #python #python3 #python_для_начинающих #python_tutor #data_science #data_analysis

Все об устройстве WSPR с примерами на Python (часть 2)

WSPR — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) в 2008-2009 годах, с целью исследования распространения радиосигналов от коротковолновых передатчиков малой и сверхмалой мощности. В предыдущей части были рассмотрены механизмы помехозащищенного кодирования данных и формирования сигнала для отправки его в эфир. В этой части статьи рассматриваются механизмы детектирования и декодирования принимаемого из сигнала. Статья может быть интересна радиолюбителям, как знакомым, так и не знакомым с WSPR, а также тем, кто интересуется темой цифровой обработки сигналов и хочет понять устройство этого протокола.

https://habr.com/ru/articles/1027722/

#ham #hamradio #python #numpy #fec #fsk #convolutional_encoding

Simone Conradi, Theoretical physics PhD
Università degli Studi di Genova

Roots of a parametric polynomial.

Made with #Python #NumPy and #Matplotlib