Утилита htop — это консольный и интерактивный диспетчер задач, который похож на уже рассмотренный нами top. Но htop имеет свои особенности.
Утилита top – наблюдаем за процессами
В этой статье будет показана утилита top, с помощью которой можно наблюдать за активностью процессов в реальном времени.
WooCommerce — экспорт дерева категорий с помощью API
В предыдущей статье мы рассмотрели как получить дерево категорий с помощью стандартного экспорта WooCommerce.
Но этот способ с кучей недостатков:
- медленно
- у товара может быть несколько категорий
- неизвестно id категории
А вот с помощью API мы можем получить удобную таблицу с ID и полным путём категории.
Скрипт написан на языке Python.
Возможно написано топорно, но задачу свою решает.
Сообщение WooCommerce — экспорт дерева категорий с помощью API появились сначала на Веб-студия Юсота.
Source: usota.ru python
Грессер, Кенг: Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python
Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области — от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники.
Эта книга — введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL. Руководство идеально подойдет как для студентов, изучающих компьютерные науки, так и для разработчиков программного обеспечения, которые знакомы с основными принципами машинного обучения и знают Python.
2022-09-18T15:03:26Книги и Курсы
Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту | Бассенс Аглаэ, Бейлевельд Грант
Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными.
Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch.
Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения — от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.
Скачать книгу Глубокое обучение в картинках
2022-09-18T14:46:02Книги и Курсы
DeepMind выпустил исходный код S6, JIT-компилятора для Python
S6 — это автономная библиотека JIT-компилятора для CPython.
глубокий разум, известная своими разработками в области искусственного интеллекта, недавно объявила, что принял решение выпустить исходный код проекта S6, который он разработал из компилятора JIT для языка Python.
проект интересный потому что разработан как библиотека расширений который может быть интегрирован со стандартным CPython, который обеспечивает полную совместимость с CPython и не требует модификации кода интерпретатора. Проект находится в разработке с 2019 года, но, к сожалению, был свернут и больше не находится в разработке.