Уровень 1
Новичок означает человека, который только что прошел вводный курс Python. Он может решить несколько задач с помощью 1-2 классов или функций Python. Обычно ответы можно найти непосредственно в учебниках.
Уровень 2
Средний означает человека, который только что выучил Python, но уже имеет относительно сильные навыки программирования. Он должен уметь решать задачи, в которых могут быть задействованы 3 или 3 класса или функции Python. Ответы не могут быть найдены непосредственно в учебниках.
Уровень 3
Продвинутый. Он должен использовать Python для решения более сложных задач, используя более богатые библиотеки функций и структур данных и алгоритмов. Он должен решить проблему, используя несколько стандартных пакетов Python и продвинутые методы.
Обучение парсингу на Python, парсинг любых сайтов, в том числе SPA
Возможно вам будет интересно:
# 100 упражнений по Python
Источник: bookflow.ru
Построение глубокой нейронной сети с нуля с использованием Python
Эта статья посвящена созданию глубокой нейронной сети с нуля без использования таких библиотек, как Tensorflow, keras или Pytorch и т. д. Она состоит из двух разделов. В первой части мы увидим, что такое глубокая нейронная сеть, как она может учиться на данных, математику, стоящую за ней, а во второй части мы поговорим о ее создании с нуля с использованием Python.
Если вы знакомы с концепциями нейронной сети, не стесняйтесь пропустить первую часть и сразу перейти к разделу «Построение сети для идентификации рукописных цифр».
Что такое глубокая нейронная сеть?
Прежде чем мы фактически перейдем к искусственному нейрону и нейронной сети, давайте посмотрим, как функционирует наша биологическая нейронная сеть.
Биологическая нейронная сеть — это сеть взаимосвязанных нейронов. Каждый нейрон имеет так называемые дендриты, которые собирают информацию из окружающей среды. Информация поступает в нейрон в виде электрических / химических сигналов. Как только нейрон получает сигнал, он обрабатывает сигнал и, если он достигает определенного порога, излучает выходной сигнал через аксон, который подключен к следующему нейрону. Следующий нейрон после получения сигнала делает то же самое, и процесс продолжается.
Искусственная нейронная сеть (ANN) смутно вдохновлена биологической нейронной сетью. Это набор связанных искусственных нейронов. Как и биологический нейрон, искусственный нейрон также принимает входные данные от одного нейрона, выполняет некоторые вычисления и передает сигнал другому нейрону, который к нему подключен.
Python ищем заказы на фриланс и выполняем их. Python requests, lxml, csv
Глубокая нейронная сеть (DNN) — это искусственная нейронная сеть с несколькими уровнями между входным и выходным уровнями. Каждый нейрон в одном слое соединяется со всеми нейронами следующего слоя. Один или несколько слоев между входным и выходным слоями называются скрытыми слоями.
Каждое соединение, которое соединяет нейрон из одного слоя с нейроном в предыдущем слое, имеет так называемый вес w, который говорит о том, насколько чувствительна активация нашего текущего нейрона к активации нейрона в предыдущем слое. Каждый нейрон в данном слое имеет нечто, называемое смещением b. Если вы знакомы с линейной регрессией, член смещения действует как перехватчик «c» в y = mx + c. Если сумма (mx) не пересекает порог, но нейрон должен активироваться, смещение будет скорректировано, чтобы понизить порог этого нейрона, чтобы заставить его сработать.
Вся сеть выглядит очень сложной, верно! Но это не так. Думайте об этом как о гигантской функции y = f (x), где x — ваш вход, y — выход. Затем внутри функции f (x) она вызывает цепочку функций, в которой вывод одной функции передается другой. Эти внутренние функции — не что иное, как скрытые слои.
Теперь давайте увеличим масштаб до одного искусственного нейрона. Искусственный нейрон состоит из двух частей. В первой части он берет входные данные из предыдущего слоя, соответствующие веса, смещения, а затем выполняет линейное преобразование этих данных. Линейное преобразование — это не что иное, как сумма взвешенных входных данных и смещения.
Во второй части он преобразует это линейное преобразование в нелинейное преобразование, используя функцию активации, такую как сигмоид, и испускает выходной сигнал функции активации. Есть и другие различные функции активации, такие как ReLu, но в этом посте мы используем сигмоид. Из-за этой комбинации линейных и нелинейных преобразований вместе с несколькими уровнями глубокая нейронная сеть становится настолько мощной, что она может обрабатывать любые сложные данные.
Сигмоидная функция принимает взвешенную сумму и преобразует значение от 0 до 1. Она преобразует -infinity в 0 и + infinity в 1. Значение между 0 и 1 представляет силу активации конкретного нейрона.
Активацию нейрона на данном слое можно записать следующим образом:
В типичной нейронной сети у нас будет более одного нейрона в данном слое. Вышеупомянутое уравнение может быть представлено в виде матрицы, включающей все нейроны.
Обучение глубокой нейронной сети
Глубокая нейронная сеть сама будет учиться на предоставленных данных и будет использоваться для прогнозирования невидимых данных. Но что мы подразумеваем под обучением на основе данных?
Как мы уже обсуждали, DNN имеет набор весов и смещений на каждом уровне. Активация нейрона зависит от соответствующих весов и смещений. Таким образом, обучение на основе данных означает определение наилучших весов и смещений сети. Но как нам найти веса и смещения?
Чтобы найти веса и смещения, глубокая нейронная сеть делает следующее:
- Присваивает весам и смещениям некоторые случайные значения
- Запускает обучающие данные (которые имеют входные и фактические выходы) в сети, используя эти случайно назначенные веса и смещения. Во время этого выходные данные функции активации в одном слое будут передаваться в качестве входных данных на следующий уровень, пока мы не получим выходные данные из выходного слоя. Этот процесс называется прямым распространением.
- Первоначальный вывод из сети всегда будет ужасным, поскольку мы использовали случайные веса и смещения. Мы вычисляем ошибку (разницу между предсказанием сети и фактическим выходом), используя какую-то функцию стоимости или ошибки. В этом посте мы собираемся использовать сумму квадратов ошибок.
4. Поскольку все нейроны в сети внесли свой вклад в ошибку, указанную выше, пропорция ошибки (градиент ошибки) будет передана обратно из выходного слоя во все слои, за исключением входного, чтобы можно было регулировать веса и смещения. Этот процесс распространения ошибки для корректировки весов и смещений называется обратным распространением.
Поскольку функция стоимости является функцией весов и смещений, градиент ошибки будет вычисляться с использованием частных производных функции стоимости по весам и смещениям.
Чтобы лучше понять, давайте возьмем простую сеть с одним входным слоем, одним скрытым слоем и одним выходным слоем. После первого прохода прямого распространения у нас будет ошибка. Теперь нам нужно передать пропорцию ошибки всем нейронам во всех слоях.
Сначала давайте вычислим градиент ошибки для небольшого изменения весов и смещений на выходном слое. Для простоты запишем функцию активации как функцию функции.
Пришло время обновить многомерное исчисление в средней школе / колледже и найти частные производные функции стоимости C как по весу, так и по смещению. Используя правило цепи, частную производную от C и b можно записать следующим образом.
Частные производные каждого компонента в приведенном выше уравнении равны
Подставляя указанные выше значения частных производных в уравнение правила цепи, градиенты ошибок на выходном слое относительно весов и смещений равны
Теперь давайте посчитаем для скрытого слоя
Примечание. Хотя L и L-1 представляют выходной слой и скрытый слой соответственно, я использовал суб-нотацию «o» для вывода и «h» для скрытого слоя, чтобы быть более четким.
Точно так же мы можем вычислить градиент ошибки на всех скрытых слоях, если у нас их больше одного. Поскольку у нас есть только один скрытый слой, обратное распространение здесь останавливается.
5. Вышеупомянутое прямое и обратное распространение будет выполняться итеративно, а веса и смещения будут корректироваться до тех пор, пока мы не найдем оптимальные значения. Вместо того, чтобы делать это как подход грубой силы, мы будем использовать алгоритм градиентного спуска.
Градиентный спуск
Градиентный спуск является итеративным методом оптимизации, который может найти минимум в виде функции. Он используется, когда поиск оптимальных значений параметров функции затруднен алгебраически.
Интуиция: представьте себе человека, стоящего на обрыве долины. Человек хочет добраться до дна долины, но не знает, в каком направлении он спустится. Он делает один шаг, выбирает следующую позицию на основе текущей позиции. Если он сделал шаг вниз, он продолжит движение в том же направлении, в противном случае он изменит свое направление.
Он делает большие шаги, когда склон долины крутой, и, достигая дна долины, он делает шаги меньшего размера. Наконец останавливается, когда достигает дна долины.
Наша цель здесь — найти оптимальные значения весов и смещений, при которых функция стоимости будет минимальной. Следующие шаги используются в алгоритме градиентного спуска.
- Назначьте случайные значения для весов w и смещений b и постоянное значение для скорости обучения
- Обновите веса и смещения, используя градиент (мы рассчитали с использованием частных производных) и скорость обучения.
3. Повторяйте шаг 2, пока не найдем минимальное значение или не достигнем максимального количества итераций.
Резюме обучения
Подведем итог всему процессу обучения, написав псевдокод для сети, которая имеет 1-входной, 1-скрытый и 1-выходной уровни.
initialize_weights_and_biases(): output_w = initialize_random_w output_b = initialize_random_b hidden_w = initialize_random_w hidden_b = initialize_random_b train(x_train, y_train, no_of_iterations, learning_rate): # 1. initialize network weights and biases initialize_weights_and_biases() for iteration in range(no_of_iterations): #Run gradient descent algorithm no_of_iterations times #initialize delta of weights and biases wo_delta = initialize_random_w_delta bo_delta = initialize_random_b_delta wh_delta = initialize_random_w_delta wh_delta = initialize_random_b_delta for x, y in zip (x_train, x_train): #Iterate through each sample in the training data # 2.forward propagation z_h = hidden_w * x + hidden_b a_h = sigmoid(z_h ) z_o = output_w * a+ output_b predicted = sigmoid(z_o) # 3.find the error error = (predicted — y) # 4.Back propagate the error delta = 2 error * sigmoid_prime(z_o) wo_delta+= delta * a_h bo_delta+= delta wh_delta+= delta * output_w * sigmoid_prime(z_h) * x bh_delta+= delta * output_w * sigmoid_prime(z_h) # 5. after 1 pass of all the inputs, update the network weights output_w = output_w — learning_rate * wo_delta output_b = output_b — learning_rate * bo_delta hidden_w = hidden_w — learning_rate * wh_delta hidden_b = hidden_b — learning_rate * bh_delta
Прогноз
После обучения нейронной сети у нас будут оптимальные значения весов и смещений на каждом слое. Прогнозирование — это не что иное, как выполнение одного прохода прямого распространения для тестовых данных.
Создание сети для распознавания рукописных цифр
Хватит теории, давайте запачкаем руки, написав программу на Python для построения глубокой нейронной сети. Мы собираемся использовать набор данных mnist и построить сеть, распознающую рукописные цифры, программу hello world Deep Neural Network.
Данные mnist состоят из сканированных рукописных изображений размером 28 x 28 пикселей.
Очень простой чат(клиент/сервер) на Python.
В этой статье мы напишем очень простой консольный чат на популярном языке Python. Состоять он будет из двух частей. Первая чаcть это сервер, куда будут приходить сообщения клиентов которые подключены к серверу. Вторая чаcть это клиент, которые отправляет сообщения серверу и получает сообщения от сервера.
Постановка задачи.
- Написать сервер для приема сообщений от клиента и отправки сообщений всем остальным клиентам подключенным к серверу. Будем использовать протокол TCP/IP.
- Собственно сам клиент. Который коннектится к серверу по TCP/IP. Отправляет и получает сообщения от сервера.
- Ну и реализуем какое нибудь простое шифрование. Что бы сообщения могли читать только клиенты.
Часть первая. Сервер.
Первым делом нам надо создать сокет, который будет принимать соединения скажем на порту 5050 . Для работы с сокет в Python есть модуль который так и называется socket. Подключим его :
import socket
Создадим сам сокет:
sock = socket.socket (socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
socket.AF_INET — для сокета используем IPv4 . socket.SOCK_DGRAM — тип сокета. Датаграммный сокет — это сокет, предназначенный для передачи данных в виде отдельных сообщений (датаграмм). По сравнению с потоковым сокетом, обмен данными происходит быстрее, но является ненадёжным: сообщения могут теряться в пути, дублироваться и переупорядочиваться. Датаграммный сокет допускает передачу сообщения нескольким получателям (multicasting) и широковещательную передачу (broadcasting).
Теперь свяжем сокет с адресом(интерфейсом) и портом :
sock.bind ((»,5050))
Пустые кавычки значат что сокет слушает все доступные интерфейсы.
Теперь нам надо как то принимать сообщения. Нам совершенно все равно от кого и что получать. Задача получить и отправить остальным известным клиентам. По этому, мы будем использовать функцию socket.recvfrom(bufsize) которая нам вернет данные и адрес сокета с которого получены эти данные.
data , addres = sock.recvfrom(1024) # Буфер в байтах
Для отправки данных будем использовать функцию socket.sendto( bytes, address ) :
sock.sendto(data,addres)
Итог у нас такой :
import socket sock = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM) sock.bind ((‘94.250.252.115’,5050)) client = [] # Массив где храним адреса клиентов print (‘Start Server’) while 1 : data , addres = sock.recvfrom(1024) print (addres[0], addres[1]) if addres not in client : client.append(addres)# Если такого клиента нету , то добавить for clients in client : if clients == addres : continue # Не отправлять данные клиенту, который их прислал sock.sendto(data,clients)
Клиентская часть.
С клиентом немного все посложней.
Так как это чат, нам надо получать и отправлять сообщения одновременно. Или не зависимо друг от друга. Для этого нам потребуется многопоточное выполнение нашего кода. Для этого мы будем использовать модуль threading
import threading
Первым делом создадим функцию которая будет получать сообщения от сервера:
def read_sok():
while 1 :
data = sor.recv(1024)
print(data.decode(‘utf-8’))
Теперь нам надо создать поток и запустить в нем эту функцию:
potok = threading.Thread(target= read_sok)
potok.start()
Теперь весь код с комментариями :
import socket
import threading
def read_sok():
while 1 :
data = sor.recv(1024)
print(data.decode(‘utf-8’))
server = ‘192.168.0.1’, 5050 # Данные сервера
alias = input() # Вводим наш псевдоним
sor = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM)
sor.bind((», 0)) # Задаем сокет как клиент
sor.sendto((alias+’ Connect to server’).encode(‘utf-8’), server)# Уведомляем сервер о подключении
potok = threading.Thread(target= read_sok)
potok.start()
while 1 :
mensahe = input()
sor.sendto((‘[‘+alias+’]’+mensahe).encode(‘utf-8’), server)
Шифрование .
У нас очень упрощенный вариант, думаю c шифрованием мудрить не будем. Возьмем самый простой симметричный алгоритм XOR. Основная идея алгоритма состоит в том, что если у нас есть некая величина, есть некий шифровальный ключ (другая величина), то можно зашифровать исходные данные через этот ключ, применив операцию XOR побитно. Т.е. если у нас есть исходная фраза a и ключ k, то x = a ^ k. Теперь, если к шифру x опять применить ключ, то получим исходную фразу, т.е. a = x ^ k .
key = 567 # Ключ шифрования crypt = » for i in message : crypt += chr(ord(i)^key) message = crypt
Я не рассчитываю на уникальность материала, сам учусь ) Строго не судите. Подсказки и доработки приветствуются.
Ошибка в тексте? Выделите её и нажмите «Ctrl + Enter»
Источник: xn--90aeniddllys.xn--p1ai